Llama-Agent는 대형 언어 모델에 의해 구동되는 지능형 AI 에이전트를 만드는 개발자 중심 도구 키트입니다. 외부 API 또는 기능 호출을 위한 도구 통합, 컨텍스트 저장 및 검색을 위한 메모리 관리, 복잡한 작업을 분할하는 사고 체인 계획을 제공합니다. 에이전트는 행동을 수행하고, 사용자 지정 환경과 상호 작용하며, 플러그인 시스템을 통해 적응할 수 있습니다. 오픈 소스 프로젝트로서 핵심 구성 요소를 쉽게 확장할 수 있어 다양한 도메인에서 빠른 실험과 자동화된 워크플로우 배포를 지원합니다.
StableAgents는 대형 언어 모델을 활용하여 계획, 실행 및 복잡한 워크플로우에 적응하는 자율 AI 에이전트를 만드는 포괄적 도구 세트를 제공합니다. 플래너, 메모리 저장소, 도구, 평가자를 포함하는 모듈형 구성요소를 지원하며, 외부 API 접근, 검색 강화 태스크 수행, 대화 또는 상호작용 컨텍스트 저장이 가능합니다. CLI와 Python SDK를 제공하여 로컬 개발 또는 클라우드 배포를 지원하며, 플러그인 아키텍처로 인기 LLM 제공자 및 벡터 데이터베이스와 연동되고 성능 추적을 위한 모니터링 대시보드와 로깅 기능도 포함됩니다.
ModelOp Center는 기업 전반에 걸쳐 AI 모델을 관리, 모니터링 및 관리하도록 설계된 고급 플랫폼입니다. 이 ModelOps 소프트웨어는 생성 AI 및 대형 언어 모델(LLMs)을 포함한 AI 이니셔티브의 오케스트레이션에 필수적입니다. 모든 AI 모델이 효율적으로 작동하고 규제 기준을 준수하며 전체 수명 주기 동안 가치를 제공하도록 보장합니다. 기업은 ModelOp Center를 활용하여 AI 배포의 확장성, 신뢰성 및 규정을 개선할 수 있습니다.
GPA-LM은 파이썬 기반 프레임워크로, 대형 언어 모델을 기반으로 하는 AI 에이전트의 생성과 조정을 쉽게 합니다. 상위 명령을 하위 태스크로 분해하는 플래너, 도구 호출과 상호작용을 관리하는 실행기, 세션 간 맥락을 유지하는 메모리 모듈이 포함되어 있습니다. 플러그인 아키텍처는 개발자가 커스텀 도구, API, 결정 논리를 추가할 수 있게 합니다. 다중 에이전트 지원으로 역할 조율, 작업 분산, 결과 집계가 가능합니다. OpenAI GPT 같은 인기 LLM과 원활하게 통합하며 다양한 환경에서 배포할 수 있습니다. 이 프레임워크는 연구, 자동화, 애플리케이션 프로토타이핑을 위한 자율 에이전트 개발을 가속화합니다.
Narus는 직원들이 AI 채팅 기능을 자신 있게 이용할 수 있도록 하는 안전한 생성적 AI(GenAI) 환경을 제공합니다. 이 플랫폼은 조직이 실시간으로 AI 사용량과 비용을 확인할 수 있게 하며, 그림자 AI 사용의 위협에 대한 예방책을 마련합니다. Narus를 통해 기업들은 다수의 대형 언어 모델을 안전하게 활용하고 잠재적인 데이터 유출 및 준수 위험을 피할 수 있습니다. 이를 통해 기업들은 AI 투자 수익을 극대화하고 직원 생산성을 높이며 강력한 데이터 보안을 유지할 수 있습니다.
PromptPoint는 사용자가 프롬프트 구성을 디자인, 테스트 및 배포할 수 있게 해주는 코드 없는 플랫폼입니다. 이는 팀이 다양한 대형 언어 모델(LLM)과 원활하게 연결할 수 있도록 제공하며, 다양성이 있는 LLM 생태계에서 유연성을 제공합니다. 이 플랫폼은 코딩 기술이 없는 사용자들이 프롬프트 엔지니어링과 테스트를 간소화할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 자동화된 프롬프트 테스트 기능을 통해 사용자는 프롬프트를 효율적으로 개발하고 배포하여 팀 간의 생산성과 협업을 향상시킬 수 있습니다.
Taiga는 Python을 기반으로 하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크로, 자율적인 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트의 생성, 조율 및 배포를 간소화하도록 설계되었습니다. 이 프레임워크는 사용자 정의 도구와 외부 API를 통합하는 유연한 플러그인 시스템, 장기 및 단기 대화 컨텍스트를 관리하는 구성 가능한 메모리 모듈, 다단계 워크플로우를 순서대로 수행하는 작업 체인 메커니즘을 포함합니다. 또한, 내장 로깅, 지표, 오류 처리 기능을 갖추어 프로덕션 환경에서 신뢰성 있게 사용할 수 있습니다. 개발자는 템플릿을 활용하여 빠르게 에이전트를 스캐폴딩하고 SDK를 통해 기능을 확장하며 플랫폼 전반에 배포할 수 있습니다. 복잡한 조율 로직을 추상화하여 연구, 계획, 행동 수행을 자동화하는 지능형 비서 개발에 집중할 수 있게 합니다.
bedrock-agent는 AWS Bedrock의 대규모 언어 모델 세트와 통합하여 복잡하고 작업 중심의 워크플로우를 오케스트레이션하는 다용도 AI 에이전트 프레임워크입니다. 사용자 정의 도구 등록을 위한 플러그인 아키텍처, 컨텍스트 영속성을 위한 메모리 모듈, 향상된 추론을 위한 사고 사슬 메커니즘을 제공합니다. 간단한 Python API와 명령줄 인터페이스를 통해 외부 서비스 호출, 문서 처리, 코드 생성 또는 채팅을 통한 사용자 상호작용이 가능한 에이전트 정의를 지원합니다. 에이전트는 사용자 프롬프트에 따라 적절한 도구를 자동으로 선택하고 세션 간 대화 상태를 유지할 수 있습니다. 이 프레임워크는 오픈 소스이며 확장 가능하고, 신속한 프로토타이핑 및 AI 지원 어시스턴트 배포에 최적화되어 있습니다.
GradientJ는 비기술 팀이 복잡한 백오피스 절차를 자동화하도록 설계된 AI 기반 플랫폼입니다. 오프쇼어 근로자에게 아웃소싱되어야 하는 작업을 처리하기 위해 대규모 언어 모델을 활용합니다. 이 자동화는 상당한 시간과 비용 절약을 촉진하여 전반적인 효율성을 향상시킵니다. 사용자는 강력한 언어 모델 응용 프로그램을 구축하고 배포하며, 실시간으로 성능을 모니터링하고 지속적인 피드를 통해 모델 출력을 개선할 수 있습니다.
