함수 호출이 가능한 로컬 LLM은 개발자가 데이터를 보호하고 클라우드 의존성을 제거하면서 완전한 로컬 하드웨어에서 실행되는 AI 에이전트를 만들 수 있게 합니다. 이 프레임워크는 LLaMA, GPT4All 또는 기타 오픈-웨이트 모델과 같은 로컬 LLM 통합용 샘플 코드와 모델이 호출하여 데이터를 가져오거나 셸 명령을 실행하거나 API와 상호작용하는 기능 스키마를 구성하는 방법을 보여줍니다. 사용자는 커스텀 함수 엔드포인트를 정의하고, 프롬프트를 맞춤화하며, 함수 응답을 처리하는 설계를 확장할 수 있습니다. 이 경량 솔루션은 오프라인 AI 어시스턴트, 챗봇, 자동화 도구를 구축하는 과정을 단순화하여 다양한 용도에 적용할 수 있습니다.

Qubinets는 클라우드 데이터 인프라 구축을 단순화하고 가속화하도록 설계된 강력한 플랫폼입니다. 오픈 소스 도구를 활용하고 실용적인 기능을 제공함으로써 Qubinets는 사용자가 데이터 환경을 쉽게 만들고 관찰하며 관리할 수 있도록 보장합니다. 이 플랫폼은 유연하여 다양한 클라우드 또는 온프레미스에 배포가 가능하며, 공급자에 대한 종속성이 없고 직관적인 사용자 경험과 CI/CD 방법론 도구를 제공합니다.

Amon은 사람의 개입 없이 다단계 작업을 수행하는 자율 AI 에이전트를 구축하기 위한 플랫폼 및 프레임워크입니다. 사용자는 간단한 구성 파일 또는 직관적인 UI를 통해 에이전트 동작, 데이터 소스, 통합을 정의합니다. Amon의 런타임은 에이전트 수명 주기, 오류 처리, 재시도 논리를 관리합니다. 실시간 모니터링, 로그 기록, 클라우드 또는 온프레미스 환경에서의 확장 지원으로 고객 지원, 데이터 처리, 코드 검토 등 자동화에 적합합니다.

KitchenAI는 AI 프레임워크의 오케스트레이션을 단순화하도록 설계된 오픈 소스 제어 평면입니다. 사용자는 단일 표준화된 API 엔드포인트를 통해 다양한 AI 구현을 관리할 수 있습니다. KitchenAI 플랫폼은 모듈식 아키텍처, 실시간 모니터링 및 고성능 메시징을 지원하여 AI 워크플로우의 통합, 배포 및 모니터링을 위한 통합된 인터페이스를 제공합니다. 프레임워크에 구애받지 않으며 AWS, GCP 및 온프레미스 환경과 같은 다양한 플랫폼에 배포할 수 있습니다.

Unitlab은 데이터 주석 프로세스를 최적화하도록 설계된 역동적인 플랫폼입니다. AI를 활용하여 사용자들이 데이터를 효율적으로 관리하고, 주석을 달고, 향상시킬 수 있는 협업 환경을 제공합니다. 이 플랫폼은 온프레미스 솔루션과 통합 레이블링 서비스를 지원하여 고품질 데이터 주석이 필요한 다양한 산업에 적합합니다. 노동집약적인 작업을 자동화함으로써 Unitlab은 데이터 주석을 상당히 가속화하고 높은 정확성과 확장성을 보장합니다. AI 팀, 스타트업 및 대규모 교육 데이터와 AI 기반 제품을 개발하는 기업에 이상적인 선택입니다.

Agno는 작업 자동화, 질문 답변, 기업 시스템과의 통합을 수행하는 AI 기반 에이전트를 설계하고 관리하기 위한 통합 환경을 제공합니다. 사용자는 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 워크플로를 구축하고, 자연어 이해 모듈을 구성하며, CRM, 데이터베이스, 서드파티 서비스와 같은 API에 연결할 수 있습니다. 플랫폼은 버전 관리, 역할 기반 접근 권한 관리 및 에이전트 성능 분석을 지원하여 효율성을 추적합니다. 개발자는 맞춤형 코드 헵을 확장할 수 있으며, 비기술자도 재사용 가능한 템플릿을 활용할 수 있습니다. 배포 옵션에는 클라우드, 온-프레미스 또는 하이브리드가 포함되어 있으며, 다양한 산업 요구에 맞게 적합성과 확장성을 보장합니다.

Connery SDK는 AI 에이전트 제작을 단순화하는 종합 프레임워크입니다. Node.js, Python, Deno, 브라우저용 클라이언트 라이브러리를 제공하고, 개발자는 에이전트 행동 정의, 외부 도구 및 데이터 소스 통합, 장기 기억 관리, 다수의 LLM 연결이 가능합니다. 내장된 원격 측정 및 배포 유틸리티로 개발부터 배포까지 전체 에이전트 라이프사이클을 가속화합니다.