Agent Transparency Tool은 AI 에이전트에 투명성 기능을 장착하기 위한 포괄적인 프레임워크를 제공합니다. 상태 전이와 결정을 기록하는 로깅 인터페이스, 신뢰도 점수 및 결정 계통 등 핵심 투명성 메트릭을 계산하는 모듈, 시간에 따른 에이전트 행동을 탐색할 수 있는 시각화 대시보드를 포함하며, 인기 있는 에이전트 프레임워크와 원활하게 통합하여 구조화된 투명성 로그를 생성하고 JSON 또는 CSV 형식으로 내보낼 수 있으며, 감사 및 성능 분석을 위한 투명성 곡선 플롯 유틸리티도 제공합니다. 이 툴킷은 팀이 편향을 식별하고 워크플로를 디버그하며, 책임 있는 AI 관행을 보여주는 데 도움을 줍니다.

LLMFlow는 복잡한 언어 모델 워크플로우를 설계, 테스트, 배포하는 선언적 방식을 제공합니다. 개발자는 프롬프트 또는 액션을 나타내는 노드를 만들고, 조건 또는 외부 도구 결과에 따라 분기하는 플로우로 체인합니다. 내장된 메모리 관리는 단계 간 맥락을 추적하며, 어댑터는 OpenAI, Hugging Face 등과의 원활한 통합을 가능하게 합니다. 플러그인을 통해 맞춤형 도구 또는 데이터 소스의 기능을 확장할 수 있습니다. 로컬, 컨테이너, 서버리스로 플로우를 실행하며, 사용 사례에는 대화형 에이전트, 자동 보고서 생성, 데이터 추출 파이프라인이 포함됩니다. 투명한 실행과 로깅을 제공합니다.

NaturalAgents는 LLM 기반 에이전트의 생성과 배포를 간소화하는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 메모리 관리, 컨텍스트 추적, 도구 통합 모듈을 제공하여 장기 세션 동안 정보를 저장하고 불러올 수 있습니다. 계층적 플래너는 다단계 추론과 행동을 조율하며, 확장 시스템은 커스텀 플러그인과 외부 API 호출을 지원합니다. 내장된 로깅과 분석 도구를 통해 개발자는 에이전트 성능을 모니터링하고 워크플로우 이슈를 디버그할 수 있습니다. 자연 에이전트는 동기 및 비동기 실행 모두를 지원하여 상호작용 및 자동화 파이프라인에 유연성을 제공합니다.