Eunomia는 구성 우선 방식을 활용하여 AI 에이전트를 오케스트레이션합니다. YAML를 통해 사용자는 에이전트 역할, 프롬프트 템플릿, 도구 통합, 메모리 저장소, 분기 로직을 정의합니다. 이 프레임워크는 동기/비동기 도구, 검색 강화 생성, 사고의 체인화를 지원합니다. 확장 가능한 플러그인 시스템은 맞춤 도구, 메모리 백엔드, 로깅 통합을 허용합니다. Eunomia의 CLI는 프로젝트의 스캐폴딩, 구성 검증, 로컬 또는 클라우드 환경에서 에이전트를 실행합니다. 이를 통해 팀은 빠르게 프로토타입을 만들고, 대화 워크플로우를 반복하며, 심도 있는 커스터마이징 없이 에이전트 솔루션을 유지할 수 있습니다.

OpenMAS는 분산형 AI 에이전트와 다중 에이전트 조정 전략 개발 및 평가를 돕기 위해 설계되었습니다. 사용자 정의 에이전트 행동, 동적 환경 모델, 에이전트 간 메시징 프로토콜을 정의할 수 있는 모듈식 구조를 갖추고 있습니다. 물리 시뮬레이션, 이벤트 기반 실행, AI 알고리즘 플러그인 지원을 제공합니다. 사용자들은 YAML 또는 Python을 통해 시나리오를 구성하고, 에이전트 상호작용을 시각화하며, 내장된 분석 도구로 성능 지표를 수집할 수 있습니다. OpenMAS는 군집 지능, 협력 로보틱스, 분산 의사 결정 등의 연구 프로토타입을 간소화합니다.

Pillar는 지능형 멀티스텝 워크플로우의 개발과 배포를 간소화하도록 설계된 포괄적인 AI 에이전트 프레임워크입니다. 태스크 분해용 플래너, 컨텍스트 유지를 위한 메모리 저장소, 외부 API 또는 커스텀 코드를 통해 행동을 수행하는 실행기 등을 갖추고 있습니다. 개발자는 YAML 또는 JSON으로 에이전트 파이프라인을 정의하고, 어떤 LLM 공급자든 통합할 수 있으며, 커스텀 플러그인을 통해 기능을 확장할 수 있습니다. Pillar는 비동기 실행과 컨텍스트 관리를 기본으로 지원하여 보일러플레이트 코드를 줄이고 챗봇, 데이터 분석 도우미, 비즈니스 프로세스 자동화와 같은 AI 기반 애플리케이션의 시장 출시 속도를 높입니다.

Simple Playgrounds는 에이전트가 미로를 탐색하고, 객체와 상호작용하며, 작업을 완료할 수 있는 인터랙티브 2D 격자 환경을 구축하기 위한 모듈형 플랫폼입니다. 사용자는 YAML 또는 Python 스크립트를 통해 환경 레이아웃, 객체 행동, 보상 기능을 정의합니다. 통합된 Pygame 렌더러는 실시간 시각화를 제공하며, 스텝 기반 API는 Stable Baselines3와 같은 RL 라이브러리와의 원활한 통합을 보장합니다. 멀티에이전트 세팅, 충돌 감지, 커스터마이징 가능한 물리 파라미터를 지원하여 프로토타입 제작, 벤치마킹, 교육적 데모를 간소화합니다.

Spellcaster는 '주문'이라는 프롬프트, 로직, 워크플로우의 결합을 통해 AI 에이전트 구축에 구조적 접근 방식을 제공합니다. 개발자는 YAML 파일로 역할, 입력, 출력, 오케스트레이션 단계를 정의합니다. CLI 툴은 주문을 실행하고 메시지를 라우팅하며, OpenAI, Anthropic 등을 비롯한 LLM API와 원활하게 통합됩니다. Spellcaster는 실행 로그를 추적하고, 대화 맥락을 유지하며, 사전 및 사후 처리 커스텀 플러그인을 지원합니다. 디버깅 인터페이스는 호출 시퀀스와 데이터 흐름을 시각화하여 프롬프트 실패와 성능 문제를 쉽게 파악할 수 있게 합니다. 복잡한 오케스트레이션 패턴을 추상화하고 프롬프트 템플릿을 표준화하여 개발 비용을 줄이고 일관된 에이전트 행동을 보장합니다.

본질적으로 SpongeCake는 Langchain 위에 있는 고수준 추상화 계층으로, AI 에이전트 개발을 촉진하기 위해 설계되었습니다. 웹 검색, 데이터베이스 커넥터 또는 커스텀 API와 같은 도구 등록, 프롬프트 템플릿 관리, 대화 기억력 영속성을 위한 지원을 내장하고 있습니다. 코드 기반 및 YAML 기반 구성 모두를 통해 팀은 에이전트의 행동을 선언적으로 정의하고, 다단계 워크플로우를 연결하며, 동적 도구 선택을 가능하게 할 수 있습니다. 포함된 CLI는 로컬 테스트, 디버깅, 에이전트 구성 내보내기를 지원하여, 챗봇, 작업 자동화기, 도메인별 어시스턴트 구축에 적합하게 만들어줍니다.

TDD-GPT-Agent는 Python 기반 CLI에서 OpenAI의 GPT-4 또는 GPT-3.5 모델을 통합하여 전적으로 자동화된 테스트 주도 개발 주기를 추진합니다. 개발자의 함수 명세를 받아 pytest 테스트 파일을 생성하고, 로컬에서 테스트를 실행하며, 실패를 분석하고, 주장 충족을 위해 구현 코드를 생성합니다. 모든 테스트가 통과할 때까지 반복합니다. YAML 파일을 통해 구성 가능하며, 프롬프트 사용자 지정, 세션 기록, Git 통합을 지원하고, CI/CD 파이프라인에 내장하여 지속적인 품질 보증이 가능합니다. 이 AI 기반 워크플로우는 개발 속도를 높이고, 커버리지를 늘리며, 신뢰성 높은 코드를 구현합니다.

Agent Forge는 CLI 스캐폴드 명령어를 통해 기본 코드를 생성하고, 대화 템플릿과 구성 설정을 만들어 AI 에이전트 개발 전체 수명 주기를 단순화합니다. 개발자는 에이전트 역할을 정의하고, LLM 제공자를 연결하며, 벡터 데이터베이스, REST API, 맞춤형 플러그인과 같은 외부 도구를 YAML 또는 JSON 설명자를 사용하여 통합할 수 있습니다. 프레임워크는 로컬 실행, 대화 테스트, Docker 이미지 또는 서버리스 함수로 패키징하여 손쉽게 배포할 수 있는 기능을 지원합니다. 내장 로깅, 환경 프로필, VCS 후크로 디버깅, 협업, CI/CD 파이프라인이 용이해집니다. 이 유연한 아키텍처는 챗봇, 자율 연구 보조, 고객 지원 봇, 도메인 간 작업 자동화 워크플로우 등을 최소한의 설정으로 생성하는 것을 지원합니다.

Agent Nexus는 복잡한 작업을 해결하기 위해 협력하는 상호 연결된 AI 에이전트를 설계, 구성, 실행하는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 에이전트를 동적으로 등록하고, 파이썬 모듈을 통해 동작을 맞춤화하며, 간단한 YAML 구성으로 통신 파이프라인을 정의할 수 있습니다. 내장 메시지 라우터는 신뢰할 수 있는 에이전트 간 데이터 흐름을 보장하며, 통합 로깅 및 모니터링 도구는 성능을 추적하고 워크플로우 디버깅을 돕습니다. OpenAI와 Hugging Face와 같은 인기 AI 라이브러리 지원으로 다양한 모델의 통합도 간편합니다. 연구 실험 프로토타이핑, 자동화 고객 서비스 에이전트 구축 또는 다중 에이전트 환경 시뮬레이션 등에서, Agent Nexus는 협력적 AI 시스템 개발과 테스트를 간소화합니다.

AgentIn은 대화형 및 태스크 중심 에이전트 개발을 가속화하기 위해 설계된 Python 기반의 AI 에이전트 프레임워크입니다. 컨텍스트 지속을 위한 내장 메모리 모듈, 외부 API 또는 로컬 함수를 호출하는 동적 도구 통합, 맞춤형 상호작용을 위한 유연한 프롬프트 템플릿 시스템을 제공합니다. 다중 에이전트 오케스트레이션은 병렬 워크플로우를 지원하며, 로깅 및 캐싱은 신뢰성과 감사성을 향상시킵니다. YAML 또는 Python 코드를 통해 쉽게 구성할 수 있으며, 주요 LLM 제공자를 지원하고 도메인별 기능 확장을 위한 커스텀 플러그인도 사용할 수 있습니다.

Agent-Baba는 특정 작업에 맞춘 자율 AI 에이전트를 생성하고 관리하기 위한 종합 툴킷을 제공합니다. 능력 확장을 위한 플러그인 구조, 대화 맥락을 유지하는 메모리 시스템, 연속 작업 수행을 위한 워크플로우 자동화를 특징으로 합니다. 웹 스크래퍼, 데이터베이스, 맞춤 API 등 도구를 에이전트에 통합할 수 있습니다. YAML 또는 JSON 스키마를 통해 구성하는 방식으로 프레임워크를 쉽게 설정하며, 다중 에이전트 협업을 지원하고 성능과 로그를 추적하는 모니터링 대시보드를 제공합니다. 이를 통해 반복적 개선과 원활한 배포를 지원합니다.

Agent of Code는 개발자가 일상적인 코딩 작업을 지능형 에이전트에 위임할 수 있게 하는 다목적 AI 에이전트 프레임워크입니다. 자연어 프롬프트를 완전한 기능의 코드로 번역하고, 자동 코드 검토, 기존 코드 디버깅, 레거시 코드 리팩토링을 수행합니다. 사용자는 YAML 또는 JSON 구성으로 에이전트 목표와 매개변수를 정의하고, 테스트 또는 CI 통합과 같은 작업을 위한 플러그인을 선택하며, CLI를 통해 에이전트를 실행합니다. 이 프레임워크는 API 호출을 조율하고, 컨텍스트 창을 관리하며, 모듈형 응답을 cohesive한 코드 스크립트로 조립합니다. 확장 가능한 구조로 개발자는 맞춤 모듈을 플러그인하고 버전 관리와 연동하여 프로젝트 워크플로에 맞게 에이전트 파이프라인을 조정할 수 있습니다.

Aladin은 개발자가 대형 언어 모델(LLMs)에 의해 구동되는 자율형 에이전트를 정의할 수 있는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 각 에이전트는 SQLite, 인메모리 등 메모리 백엔드를 로드하고, 동적 프롬프트 템플릿을 활용하며, 외부 API 호출 또는 로컬 명령 실행을 위한 커스텀 플러그인을 통합할 수 있습니다. 목표를 시퀀스화된 실행 행동으로 분해하는 작업 플래너를 갖추고 있으며, 우선순위에 따라 순차적으로 실행하고 LLM 피드백을 기반으로 반복합니다. YAML 파일과 환경 변수로 구성하여 다양한 사용 사례에 적응 가능하며, Docker Compose 또는 pip를 통해 배포할 수 있습니다. CLI와 FastAPI 기반 HTTP 엔드포인트를 통해 에이전트 시작, 실행 모니터링, 메모리 상태 점검이 가능하며, CI/CD 파이프라인, 채팅 인터페이스 또는 사용자 지정 대시보드와의 통합을 용이하게 합니다.

Cognita는 문서를 수집하고 인덱싱하는 모듈형 아키텍처를 제공하며, OpenAI, TrueFoundry 또는 타사 임베딩을 선택하고 YAML 또는 Python DSL을 통해 검색 파이프라인을 구성할 수 있습니다. 통합된 프론트엔드 UI를 통해 쿼리를 테스트하고, 검색 매개변수를 조정하며, 벡터 유사도를 시각화할 수 있습니다. 검증이 완료되면, Cognita는 Kubernetes와 서버리스 환경에 배포할 수 있는 템플릿을 제공하여, 지식 기반 AI 어시스턴트를 확장하고 가시성과 보안을 갖추어 프로덕션에서 운영할 수 있도록 지원합니다.

Dive는 최소한의 수동 개입으로 다중 단계 작업을 수행할 수 있는 자율 AI 에이전트를 생성하고 실행하는 Python 기반 오픈소스 프레임워크입니다. 간단한 YAML 구성 파일에 에이전트 프로파일을 정의하여 API, 도구, 메모리 모듈을 지정할 수 있으며, 데이터 검색, 분석, 파이프라인 오케스트레이션 등의 작업에 활용할 수 있습니다. Dive는 컨텍스트, 상태, 프롬프트 엔지니어링을 관리하며, 내장된 오류 처리와 로깅이 포함된 유연한 워크플로우를 지원합니다. 플러그형 아키텍처는 다양한 언어 모델 및 검색 시스템을 지원하여 고객 서비스 자동화, 콘텐츠 생성, DevOps 프로세스용 에이전트 구성도 쉽습니다. 본 프레임워크는 프로토타입에서 본격 운영까지 확장 가능하며, CLI 명령어와 API 엔드포인트를 통해 기존 시스템에 원활하게 통합할 수 있습니다.

Dynamic Multi-Agent RAG Pathway는 각 에이전트가 문서 검색, 벡터 검색, 컨텍스트 요약 또는 생성과 같은 특정 작업을 처리하며 중앙 오케스트레이터가 입력과 출력을 동적으로 라우팅하는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 맞춤형 에이전트를 정의하고 간단한 구성 파일로 파이프라인을 조립하며, 내장 로그, 모니터링, 플러그인 지원을 활용할 수 있습니다. 이 프레임워크는 복잡한 RAG 기반 솔루션 개발을 가속화하며, 적응형 작업 분해 및 병렬 처리를 통해 처리량과 정확도를 향상시킵니다.

Ollama Workflows는 Ollama LLM 프레임워크 위에 구축된 구성 가능한 AI 에이전트 파이프라인의 오픈 소스 라이브러리입니다. 요약, 번역, 코드 검토, 데이터 추출, 이메일 초안작성 등의 수십 가지 사전 제작 워크플로를 YAML 또는 JSON 정의로 체인형으로 연결할 수 있습니다. 사용자는 Ollama를 설치한 후, 저장소를 클론하고, 워크플로를 선택 또는 사용자 정의하며, CLI를 통해 실행합니다. 모든 처리는 로컬에서 수행되어 데이터 프라이버시를 보호하며 빠른 반복과 일관된 결과를 유지할 수 있습니다.

Julep AI는 데이터 과학 팀이 빠르게 다단계 AI 워크플로를 구축, 반복 및 배포할 수 있도록 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다. Julep를 사용하면 에이전트, 작업 및 도구를 사용하여 확장 가능하고 내구성 있으며 장기적으로 실행할 수 있는 AI 파이프라인을 생성할 수 있습니다. 이 플랫폼의 YAML 기반 구성은 복잡한 AI 프로세스를 단순화하고 생산 준비가 된 워크플로를 보장합니다. 그것은 빠른 프로토타이핑, 모듈식 설계 및 기존 시스템과의 원활한 통합을 지원하여 수백만명의 동시 사용자를 처리하면서 AI 운영에 대한 전체 가시성을 제공합니다.

언어 에이전트 시스템은 언어 모델을 활용하여 작업을 계획하고 수행하는 지능형 에이전트를 구축하기 위한 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 메모리 관리, 도구 등록, 계획자 및 실행자로 구성되어 있으며, 에이전트가 컨텍스트를 유지하고, 외부 API를 호출하며, 웹 검색을 수행하고, 워크플로우를 자동화할 수 있도록 합니다. YAML로 구성 가능하며, 여러 LLM 공급자를 지원하여 챗봇, 콘텐츠 요약기, 자율 에이전트 등의 프로토타이핑을 빠르게 할 수 있습니다. 개발자는 맞춤형 도구 및 메모리 백엔드를 만들어 기능을 확장하여 로컬 또는 서버에서 에이전트를 배포할 수 있습니다.

LLM-Culture는 조직 문화를 대규모 언어 모델과 상호작용에 통합하는 체계적인 접근법을 제공합니다. 브랜드의 가치와 스타일 규칙을 간단한 구성 파일에 정의하는 것으로 시작합니다. 프레임워크는 이러한 가이드라인을 강제하는 프롬프트 템플릿 라이브러리를 제공합니다. 출력 생성 후 내장 평가 도구킷이 문화 기준과의 일치도를 측정하며, 불일치 사항을 강조합니다. 마지막으로 API 또는 온프레미스 방식으로 LLM 파이프라인에 프레임워크를 배포하여 각 응답이 일관되게 회사의 톤, 윤리, 브랜드 성격을 따르도록 합니다.