Agent Supervisor Demonstrates 저장소는 조정된 워크플로우에서 여러 자율 AI 에이전트를 오케스트레이션하는 방법을 보여줍니다. Python으로 작성된 이 프레임워크는 작업 배포, 에이전트 상태 모니터링, 실패 처리, 응답 집계를 위한 Supervisor 클래스를 정의하고 있습니다. 기본 에이전트 클래스를 확장하거나 다양한 모델 API를 연결하고 일정 정책을 구성할 수 있습니다. 활동을 기록하여 감사, 병렬 실행을 지원하며, 사용자 맞춤화와 대규모 AI 시스템 통합을 위한 모듈식 설계를 제공합니다.

Agentle은 개발자가 최소한의 보일러플레이트로 맞춤형 AI 에이전트를 구축할 수 있는 구조화된 프레임워크를 제공합니다. 작업의 시퀀스로 에이전트 워크플로를 정의하거나, 외부 API 및 도구와 원활히 통합, 대화 문맥을 유지하는 대화 기억 관리, 감사 가능성을 위한 내장 로깅을 지원합니다. 또한 플러그인 훅을 통한 기능 확장, 복잡한 파이프라인을 위한 다중 에이전트 조정, 로컬 실행 또는 HTTP API를 통한 배포를 위한 통합 인터페이스도 포함되어 있습니다.

OpenExec Protocol은 자율 AI 에이전트 간 매끄러운 상호작용을 가능하게 하는 포괄적 명세서와 도구 키트입니다. 태스크 제안, 수락, 거부, 실행 보고서, 분쟁 해결 메시지와 같은 통신 채널을 표준화하여 다양한 구조로 구축된 에이전트끼리 원활하게 상호작용할 수 있도록 합니다. Node.js와 Python용 SDK를 제공하여 에이전트 식별, 능력 등록, 평판 관리를 지원합니다. 이 프로토콜은 암호화 토큰 정산을 위한 결제 시스템과 OpenAI, Anthropic, Cohere 등의 주요 LLM 프로바이더, 블록체인 네트워크와의 통합도 포함하여, 개발자가 분산 워크플로우, 자동 서비스 시장, 거버넌스 프로세스를 조율할 수 있습니다. OpenExec의 모듈화 설계는 확장성을 촉진하며, 검증, 중재, 로깅과 같은 맞춤형 확장 기능 개발이 가능합니다.