Agent-Go는 Go 환경에서 자율 AI 에이전트를 구축하기 위한 모듈식 프레임워크입니다. OpenAI와 같은 LLM 공급자, 장기 맥락 유지를 위한 벡터 메모리 저장소, 사용자 요청을 실행 가능한 단계로 분해하는 유연한 플래너를 통합합니다. 개발자는 API, 데이터베이스 또는 셸 명령어를 통한 사용자 정의 도구를 정의하고 등록할 수 있으며, 에이전트는 이를 호출합니다. 대화 관리자는 대화 이력을 추적하고, 설정 가능한 플래너는 도구 호출과 LLM 상호작용을 조정합니다. 이를 통해 팀은 빠르게 AI 기반 어시스턴트, 자동화 워크플로우 및 과제 지향 봇을 프로토타입하고 배포할 수 있습니다.

Agentfy는 LLM, 메모리 백엔드, 도구 통합을 결합하여 일관된 런타임을 제공하는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 Python 클래스를 사용하여 에이전트의 행동을 선언하고, 도구(REST API, 데이터베이스, 유틸리티)를 등록하며, 로컬, Redis, SQL와 같은 메모리 저장소를 선택합니다. 프레임워크는 프롬프트, 행동, 도구 호출, 컨텍스트 관리를 오케스트레이션하여 작업을 자동화합니다. 내장된 CLI와 Docker 지원으로 클라우드, 엣지 또는 데스크탑 환경에 한 단계로 배포할 수 있습니다.

Fast-LLM-Agent-MCP는 메모리 관리, 사고의 연쇄 추론, 다단계 계획을 결합한 AI 에이전트를 구축하기 위한 경량 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 개발자는 OpenAI, Azure OpenAI, 로컬 Llama 및 기타 모델과 통합하여 대화 맥락을 유지하고 구조화된 추론 과정을 생성하며 복잡한 작업을 실행 가능한 하위 작업으로 분할할 수 있습니다. 모듈식 설계로 사용자 정의 도구 및 메모리 저장소를 통합할 수 있어 가상 도우미, 의사 결정 지원 시스템, 자동 고객 지원 봇 등에 적합합니다.

MCP Browser Agent는 대형 언어 모델을 활용하여 웹 탐색, 데이터 스크래핑, 콘텐츠 요약, 폼 상호작용 및 자동 작업 시퀀스를 수행하는 브라우저 기반 자율 AI 에이전트 프레임워크입니다. 가벼운 JavaScript 라이브러리로 구축되어 있으며, OpenAI의 GPT API와 원활하게 통합되어 개발자가 커스텀 액션, 메모리 저장소, 프롬프트 체인을 프로그래밍적으로 정의할 수 있습니다. 이 에이전트는 링크를 클릭하고, 폼을 작성하며, 표 데이터를 추출하고, 페이지 내용을 요약할 수 있습니다. 비동기 실행, 오류 처리, 브라우저 저장소를 통한 세션 유지도 지원합니다. 사용자 정의 인터페이스와 확장 가능한 액션 모듈을 통해, MCP Browser Agent는 생산성 향상, 워크플로우 최적화, 수작업 브라우징 작업 감소를 위해 지능적 브라우저 어시스턴트 제작을 간소화합니다.