openai-agents-python은 완전 자율 AI 에이전트를 만들기 위한 포괄적인 Python 패키지입니다. 에이전트 계획, 도구 통합, 메모리 상태, 실행 루프에 대한 추상화를 제공합니다. 사용자들은 맞춤 도구를 등록하고, 에이전트 목표를 지정하며, 프레임워크가 단계별 추론을 조율하게 할 수 있습니다. 이 라이브러리에는 에이전트 행동을 테스트하고 기록하는 유틸리티도 포함되어 있어, 행동 반복과 복잡한 다중 단계 작업 문제 해결이 더 쉽습니다.

Toolhouse는 보일러플레이트 코드의 번거로움 없이 AI 에이전트와 워크플로를 구축하고 배포하도록 설계된 개발자 플랫폼입니다. RAG, evals, API 통합, 메모리, 캐시, 프롬프트 및 도구와 같은 사전 구축된 에이전트 프레임워크와 함께 제공되어 개발자가 기능적 AI 제품을 신속하게 구축하고 출시할 수 있도록 합니다. 타사 앱 통합에 대한 강력한 지원을 통해 Toolhouse는 원활한 개발 및 디버깅 경험을 제공하여 프로덕션 라이프사이클을 상당히 가속화합니다.

AgentScope는 동적 계획, 컨텍스트 기반 메모리 저장 및 도구/API 통합을 위한 모듈형 구성요소를 제공하여 지능형 에이전트 생성을 간소화하는 개발자 중심 프레임워크입니다. OpenAI, Anthropic, Hugging Face 등 여러 LLM 백엔드를 지원하며, 작업 실행, 응답 생성을 위한 맞춤형 파이프라인과 데이터 검색 기능을 제공합니다. AgentScope의 아키텍처는 대화형 봇, 워크플로우 자동화 에이전트, 연구 보조 도구의 신속한 프로토타이핑을 가능하게 하며 확장성과 확장성을 유지합니다.

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.