Self-Determining AI Agents는 자율 AI 에이전트 생성 과정을 간소화하는 Python 기반 프레임워크입니다. 에이전트가 작업을 생성하고, 전략을 계획하며, 통합된 도구를 활용해 행동을 수행하는 맞춤형 계획 루프를 특징으로 합니다. 이 프레임워크에는 컨텍스트를 유지하는 지속적 메모리 모듈, 유연한 작업 스케줄 시스템, 그리고 웹 API 또는 데이터베이스 쿼리와 같은 맞춤 도구 통합을 위한 후크가 포함되어 있습니다. 개발자는 구성 파일 또는 코드를 통해 에이전트 목표를 정의하며, 라이브러리는 반복적인 의사 결정 과정을 처리합니다. 로깅, 성능 모니터링을 지원하며, 새로운 계획 알고리즘으로 확장 가능하여 연구, 워크플로우 자동화, 지능형 다중 에이전트 시스템 프로토타입에 적합합니다.

Whiz는 복잡한 대화 및 작업 지향 워크플로우를 수행할 수 있는 지능형 에이전트 개발을 위한 강력한 기반을 제공하도록 설계되었습니다. Whiz를 사용하는 개발자는 도구 — Python 함수 혹은 외부 API — 를 정의하고, 사용자 요청 처리 시 호출할 수 있습니다. 내장된 메모리 모듈은 대화 컨텍스트를 캡처하여 일관된 다중 턴 상호작용을 가능하게 합니다. 역동적 계획 엔진은 목표를 실행 가능한 단계로 분해하며, 유연한 인터페이스는 커스텀 정책, 도구 레지스트리, 메모리 백엔드 주입을 허용합니다. Whiz는 임베딩 기반 의미 검색을 지원하여 관련 문서를 검색하고, 감사성을 위한 로깅과 확장을 위한 비동기 실행도 제공합니다. 완전한 오픈소스인 Whiz는 Python이 구동되는 어디서든 배포 가능하며, 고객지원 챗봇, 데이터 분석 어시스턴트 또는 도메인 전문 에이전트를 빠르게 프로토타입할 수 있습니다.

AgenticAppBuilder는 한 번의 명령으로 프로덕션 준비가 된 애플리케이션을 스캐포드하는 CLI를 제공하여 AI 에이전트 개발을 가속화합니다. 언어 모델 구성, 메모리 백엔드, 도구 통합, 사용자 인터페이스를 설정하여 개발자가 커스텀 에이전트 로직에 집중할 수 있도록 합니다. 모듈형 아키텍처는 확장 가능한 도구 체인, 원활한 API 키 관리, 로컬 또는 클라우드 환경에 배포하는 스크립트를 지원하며, 번거로운 코드 작성을 줄이고 프로토타이핑을 빠르게 수행합니다.

Agent Forge는 AI 에이전트를 정의, 실행 및 조정하기 위한 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 내장된 작업 오케스트레이션 API를 통해 작업을 순차적 또는 병렬로 수행하며, 장기 맥락 유지를 위한 메모리 모듈과 외부 서비스(예: LLM, 데이터베이스, 타사 API)를 통합하는 플러그인 시스템을 포함하고 있습니다. 개발자는 복잡한 워크플로우를 저수준 인프라 관리를 하지 않고도 신속하게 프로토타입, 테스트 및 배포할 수 있습니다.

AgentScript는 사용자들이 워크플로우를 시각적으로 구성하고 외부 API를 통합하며 자율 에이전트를 설정할 수 있는 AI 에이전트 프레임워크입니다. 내장된 디버깅, 모니터링 대시보드, 버전 제어를 통해 팀은 빠르게 프로토타입을 만들고 테스트하며 데이터 분석, 고객 지원, 프로세스 자동화 등의 작업을 처리하는 에이전트를 배포할 수 있습니다. 에이전트는 예약, 이벤트 트리거 또는 지속적으로 실행될 수 있으며, 사용자 정의 코드 또는 타사 플러그인을 통해 확장할 수 있습니다.

Agentic AI Systems는 다양한 오픈 소스 에이전틱 AI 프레임워크와 도구를 목록화하고 설명하는 중앙 집중식 리소스입니다. 기능, 언어, 지원 도구별로 구분되어 있으며, 소스 코드, 문서 및 빠른 시작 예제에 대한 직링크를 제공합니다. 개발자들은 에이전트 플랫폼을 빠르게 비교하고 샘플 구현을 탐색하며 선택한 프레임워크를 자신의 프로젝트에 통합할 수 있습니다. 이 저장소는 새 프로젝트, 버전 변경, 커뮤니티 기여를 정기적으로 업데이트하여 자율 AI 시스템 연구 및 프로토타이핑에 필수적인 인덱스가 되고 있습니다.

Azure AI Agent SDK는 복잡한 작업을 수행할 수 있는 지능적이고 자율적인 에이전트를 만들 수 있는 종합 프레임워크입니다. 사용자 의도를 평가하고, 작업을 계획하며, 외부 API 또는 맞춤형 도구를 호출하고, 상태를 지속적으로 저장하는 플래너, 실행기, 메모리 구성요소를 포함하는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 이 SDK는 다양한 LLM과의 통합을 지원하여 문맥 인식 대화와 의사결정을 가능하게 합니다. 내장된 텔레메트리와 Azure 서비스 커넥터를 통해 에이전트는 오류 복구, 클라우드 환경 간 확장, 안전한 상호작용을 수행할 수 있습니다. CLI 템플릿과 사전 구축된 능력을 활용한 빠른 프로토타이핑이 가능하여, 팀이 워크플로우를 자동화하고 고객 지원이나 데이터 분석을 독립적으로 수행하는 디지털 워커를 배포할 수 있습니다.

Agents from Scratch TS는 LangChain을 사용하여 처음부터 AI 에이전트를 구축하는 방법을 보여주는 오픈 소스 TypeScript 프레임워크입니다. 외부 도구 정의 및 등록, 대화 메모리 관리, 사용자 입력을 적절한 에이전트에 라우팅하고, 여러 LLM 호출을 체인하는 샘플 코드가 포함되어 있습니다. 개발자는 이를 통해 모범 사례를 이해하고, 에이전트 행동을 맞춤화하며, 웹 검색, 데이터 검색 또는 사용자 정의 플러그인과 같은 새로운 기능을 통합하여 작업을 자동화하거나 인터랙티브한 에이전트를 구축할 수 있습니다.

FAgent는 환경 추상화, 정책 인터페이스, 도구 커넥터를 포함하는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 인기 있는 LLM 서비스와의 통합을 지원하고, 컨텍스트 유지를 위한 메모리 관리와 에이전트 행동을 기록·모니터링하는 관찰 계층을 제공합니다. 개발자는 커스텀 도구와 액션을 정의하고, 다단계 워크플로우를 조율하며, 시뮬레이션 기반 평가를 수행할 수 있습니다. 또한 데이터 수집, 성능 지표, 자동 테스트를 위한 플러그인도 갖추고 있어 연구, 프로토타이핑, 다양한 도메인에서 자율 에이전트의 배포에 적합합니다.

Gemini Agent Cookbook은 Google의 Gemini 언어 모델을 기반으로 하는 지능형 에이전트를 구축하기 위한 다양한 실습 예제와 도구 모음입니다. 여러 단계의 추론 체인 오케스트레이션, 외부 API 동적 호출, 데이터 검색을 위한 도구 통합, 대화 흐름 관리 등의 샘플 코드를 포함하며, 오류 처리, 맥락 관리, 프롬프트 설계의 모범 사례를 보여줍니다. 이 책은 자율 채팅봇, 작업 자동화, 의사결정 지원 시스템과 같은 사용 사례를 지원하며, 개발자들이 사용자 요청 해석, 실시간 데이터 수집, 계산 수행, 형식화된 출력 생성이 가능한 맞춤형 에이전트를 구축할 수 있도록 안내합니다. 이 레시피를 따르면 엔지니어는 에이전트 프로토타이핑을 가속화하고 다양한 분야에서 강력한 AI 기반 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.

Gignite.ai는 소프트웨어 개념을 신속하고 쉽게 기능성 MVP로 변환하도록 설계된 다재다능한 프롬프트 기반 AI 도구입니다. 비개발자가 코드를 한 줄도 작성하지 않고 소프트웨어 프로젝트를 구축, 사용자 정의 및 배포할 수 있게 해줍니다. 사용자는 기능 설명과 프롬프트를 제공하여 자신의 아이디어를 실용적인 프로토타입으로 변환할 수 있습니다. 이 혁신적인 도구는 전통적인 소프트웨어 개발과 관련된 시간과 비용을 상당히 줄여 더 넓은 청중이 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

GPT-CodeApp은 직관적인 GUI를 제공하여 사용자가 자연어 설명(예: “React 로그인 폼 제작”)을 입력하면 즉시 사용할 준비가 된 코드 스니펫 또는 프로젝트 구조를 제공합니다. JavaScript, Python, Java, C# 등 주요 언어를 지원하며, 프롬프트 맞춤화, 히스토리 탐색, 생성된 파일 내보내기를 지원합니다. Electron과 React로 제작되어 크로스 플랫폼에서 실행되며 IDE 플러그인 없이도 사용할 수 있습니다. GPT-CodeApp은 개발 속도를 높이고, 반복 코드를 줄이며, 예제 기반으로 새 프레임워크를 배우는 데 도움을 줍니다.

GridWorldEnvs는 강화학습 및 다중 에이전트 시스템의 설계, 테스트, 벤치마킹을 지원하는 포괄적인 그리드 월드 환경 스위트를 제공합니다. 사용자는 그리드 크기, 에이전트 시작 위치, 목표 위치, 장애물, 보상 구조, 행동 공간을 쉽게 구성할 수 있습니다. 이 라이브러리에는 고전적인 그리드 내비게이션, 장애물 회피, 협력 작업과 같은 미리 만들어진 템플릿이 포함되어 있으며, JSON 또는 Python 클래스를 통해 사용자 정의 시나리오를 정의할 수도 있습니다. OpenAI Gym API와의 원활한 통합으로 표준 RL 알고리즘을 바로 적용할 수 있습니다. 또한, GridWorldEnvs는 단일 또는 다중 에이전트 실험, 로깅, 시각화 유틸리티를 지원하여 에이전트 성능을 추적할 수 있습니다。

Microsoft AutoGen은 메모리 관리, 작업 계획, 도구 통합 및 통신을 위한 모듈형 컴포넌트를 제공하여 엔드 투 엔드 자율 AI 에이전트 개발을 촉진합니다. 개발자는 구조화된 스키마를 갖는 커스텀 도구를 정의하고, OpenAI와 Azure OpenAI 같은 주요 LLM 제공업체에 연결할 수 있습니다. 이 프레임워크는 단일 또는 다중 에이전트 오케스트레이션을 지원하며, 에이전트가 협력하여 복잡한 작업을완수하는 워크플로우를 가능하게 합니다. 플러그 앤 플레이 방식의 아키텍처로 새로운 메모리 저장소, 계획 전략 및 통신 프로토콜을 쉽게 확장할 수 있습니다. 저수준 통합 세부사항을 추상화하여, AutoGen은 다양한 도메인에서 AI 기반 애플리케이션의 프로토타이핑과 배포를 빠르게 합니다.

Python Coding Agent는 GPT 모델을 사용하는 오픈소스 명령줄 도구로, 텍스트 프롬프트에 기반하여 Python 코드를 생성하고, 로컬에서 실행하며, 런타임 오류를 포착합니다. 즉각적인 피드백을 제공하여 사용자들이 코드를 반복적으로 개선하고, 반복 스크립팅 작업을 자동화하며, 데이터 분석 파이프라인을 프로토타이핑하고, 함수 디버깅을 가능하게 합니다. 자연어 이해와 실시간 코드 실행을 결합하여 아이디어와 구현 사이의 격차를 해소하고 개발과 학습 속도를 높입니다.

AgentForce 사용자 지정 클라이언트 샘플은 JavaScript/TypeScript와 Salesforce API를 활용하여 Salesforce 조직에 대한 인증, AgentForce 채팅 세션 관리, 메시지 송수신, 사용자 인터페이스 구성요소 맞춤화를 위한 코드베이스를 제공합니다. 이벤트 구독, 사용자 정의 비즈니스 로직 통합, Lightning Web Components를 통한 스타일링을 보여줍니다. 이 템플릿을 사용하여 AI 대화 에이전트를 구축하고 메시지 흐름을 조정하며, 외부 시스템과 통합하고, 조직의 고유 워크플로우와 브랜딩 요구에 맞게 프레임워크를 확장할 수 있습니다.

AgentSpeak은 오픈소스 Java 기반의 AgentSpeak(L) 프로그래밍 언어 구현으로, BDI(신념-욕구-의도) 자율 에이전트의 생성과 관리를 용이하게 설계되었습니다. 강력한 신념 유지, 이벤트 트리거, 현재의 믿음과 목표에 따라 계획을 선택하고 실행하는 런타임 환경을 갖추고 있습니다. 인터프리터는 병행 에이전트 실행, 동적 계획 업데이트, 사용자 정의 의미론을 지원하며, 모듈식 아키텍처로 설계되어 계획 선택 및 신념 수정 등 주요 구성요소를 확장할 수 있습니다. Citizen 및 산업 분야의 개발자들이 지능형 에이전트를 프로토타이핑하고 시뮬레이션하며, IoT 시스템이나 다중 에이전트 시나리오에 배포할 수 있도록 돕습니다.

이 스타터 프로젝트는 AI 에이전트 개발을 위해 미리 구성된 FastAPI 애플리케이션을 제공합니다. Pydantic으로 요청/응답 검증, OpenAI API 키를 위한 환경 기반 구성, 모듈식 엔드포인트 스캐폴딩을 사용합니다. 내장 기능에는 Swagger UI 문서, CORS 처리, 구조화된 로깅이 포함되며, 팀은 보일러플레이트 부담 없이 빠르게 프로토타입 제작 및 배포할 수 있습니다. 개발자는 간단히 Pydantic 모델과 에이전트 함수를 정의하여 프로덕션 수준의 API 서버를 구축할 수 있습니다.