MONAI(의료 오픈 네트워크 AI)는 의료 영상에서의 딥 러닝을 위해 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. 이는 의료 전문가들이 AI 기반 솔루션을 빠르고 효율적으로 개발, 훈련 및 배포할 수 있도록 강력한 도구와 라이브러리를 제공합니다. 모듈형 구조로 인해 사용자들은 기존 구성 요소를 활용하면서 그들의 워크플로우를 사용자화할 수 있어, 보다 효율적인 연구 및 임상 협업을 이끌어냅니다. MONAI를 사용하면 개발자들이 다양한 의료 데이터 세트를 관리할 수 있어, 의료 영상 기술의 발전을 촉진합니다.

이 오픈소스 프레임워크는 AgentSimJs 에이전트 모델링 라이브러리와 Three.js의 3D 그래픽 엔진을 결합하여 브라우저 기반의 인터랙티브 멀티 에이전트 시뮬레이션을 제공합니다. 사용자는 에이전트 유형, 행동, 환경 규칙을 정의하고 충돌 감지와 이벤트 처리를 구성하며, 맞춤형 렌더링 옵션으로 실시간 시뮬레이션을 시각화할 수 있습니다. 이 라이브러리는 동적 제어, 씬 관리, 성능 튜닝을 지원하여 연구, 교육, 복잡한 에이전트 기반 시나리오 프로토타이핑에 이상적입니다.

MultiAgentPacman은 사용자들이 팩맨 도메인에서 여러 AI 에이전트를 구현, 시각화, 벤치마크할 수 있는 Python 기반의 게임 환경을 제공합니다. minimax, expectimax, alpha-beta 가지치기와 같은 적대적 탐색 알고리즘 및 맞춤형 강화 학습 또는 휴리스틱 기반 에이전트도 지원합니다. 이 프레임워크는 간단한 GUI, 명령줄 제어, 게임 통계 기록 및 경쟁 또는 협력 시나리오에서 에이전트 성능 비교 유틸리티를 포함합니다.

RoboCup Rescue Agent Simulation은 IA 기반 다중 에이전트들이 협력하여 피해자를 찾고 구조하는 도시 재해 환경을 모델링한 오픈소스 프레임워크입니다. 내비게이션, 맵핑, 통신, 센서 통합 인터페이스를 제공하며, 사용자는 맞춤형 에이전트 전략을 스크립트화하고 배치 실험을 수행하며 에이전트 성능 지표를 시각화할 수 있습니다. 시나리오 구성, 로그 기록, 결과 분석을 지원하여 다중 에이전트 시스템과 재해 대응 알고리즘 연구를 가속화합니다.

Base OnChain Agent는 이더리움과 유사한 블록체인에 자율 AI 에이전트를 배포하기 위해 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. Web3를 통해 블록체인 노드에 연결하며, OpenAI의 GPT 모델을 사용하여 토큰 전송이나 프로토콜별 로그와 같은 온체인 이벤트를 해석합니다. 에이전트는 자연어 프롬프트 또는 사전 정의된 전략을 처리하여 트랜잭션 실행 시기, 스마트 계약 함수 호출 또는 거버넌스 제안에 대한 응답을 결정할 수 있습니다. 개발자는 맞춤 이벤트 리스너, 오프체인 데이터 피드 통합, 안전한 키 관리를 위한 모듈 확장이 가능합니다. 이 솔루션은 최소한의 수작업 개입으로 유동성 제공, 차익 거래, 포트폴리오 재조정 등의 자동 DeFi 작업을 가능하게 합니다.

BeeAI Framework Py Starter는 AI 에이전트 생성의 시작을 빠르게 할 수 있도록 설계된 오픈 소스 Python 프로젝트입니다. 핵심 모듈은 에이전트 오케스트레이션, 기능 확장을 위한 플러그인 시스템, 주요 LLM API에 연결하기 위한 어댑터를 포함합니다. 개발자는 작업을 정의하고, 대화 기억을 관리하며, 간단한 구성 파일을 통해 외부 도구를 통합할 수 있습니다. 이 프레임워크는 모듈성과 사용 편의성을 강조하며, 챗봇, 자동화 도우미, 데이터 처리 에이전트의 빠른 프로토타입 제작을 가능하게 합니다.

Cerebellum은 개발자가 순차적 단계 또는 도구 호출로 구성된 선언적 계획을 사용하는 모듈형 플랫폼을 제공합니다. 각각의 계획은 API 연결, 검색기, 데이터 처리기와 같은 내장 또는 맞춤 도구를 통합 인터페이스를 통해 호출할 수 있습니다. 메모리 모듈은 세션 간에 정보를 저장, 검색, 잊어버릴 수 있어 맥락 기반 및 상태 유지 상호작용이 가능합니다. OpenAI, Hugging Face 등 인기 있는 LLM과 연동되며, 맞춤형 도구 등록을 지원하고, 실시간 제어 흐름을 위한 이벤트 중심 실행 엔진을 갖추고 있습니다. 로그, 오류 처리, 플러그인 훅을 통해 생산성을 높이고, 자동화, 가상 비서, 연구 애플리케이션을 위한 빠른 에이전트 개발을 지원합니다.

RAG 기반의 지능형 대화 AI 에이전트는 벡터 저장소를 기반으로 하는 검색 계층과 Google Gemini LLM을 LangChain을 통해 결합하여 컨텍스트 풍부한 지식 추출을 지원합니다. 사용자는 PDF, 웹 페이지 또는 데이터베이스와 같은 문서를 인덱싱하여 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 쿼리를 제기하면, 에이전트는 관련 문장을 검색하여 프롬프트 템플릿에 넣고 간결하고 정확한 답변을 생성합니다. 모듈형 구성 요소를 통해 데이터 소스, 벡터 저장소, 프롬프트 엔지니어링, LLM 백엔드를 커스터마이징할 수 있습니다. 이 오픈 소스 프레임워크는 도메인 특화 Q&A 봇, 지식 탐색기, 연구 보조 도구 개발을 간소화하며, 대규모 문서 컬렉션에서 실시간으로 확장 가능한 인사이트를 제공합니다.

Trinity-RFT(검색 파인튜닝)는 검색과 파인튜닝 워크플로우를 결합하여 모델의 정확도와 효율성을 향상시키는 통합 오픈 소스 프레임워크입니다. 사용자는 코퍼스를 준비하고, 검색 인덱스를 구축하며, 검색된 컨텍스트를 바로 훈련 루프에 삽입할 수 있습니다. 텍스트, 이미지, 비디오의 다중 모달 검색을 지원하며, 인기 있는 벡터 저장소와 통합되고 평가 지표 및 배포 스크립트를 제공하여 빠른 프로토타입 제작과 운영 배포를 가능하게 합니다.

Fetch.ai의 자율경제에이전트(AEA)는 상호작용, 외부 환경, 디지털 원장과 통신할 수 있는 자율 소프트웨어 에이전트의 설계, 구현, 조정을 가능하게 하는 다목적 프레임워크입니다. 플agin 기반 아키텍처를 활용하며, 통신 프로토콜, 암호화 원장 API, 분산 신원확인 및 맞춤형 의사결정 기술용 사전 제작 모듈을 제공합니다. 에이전트는 분산 시장 내에서 발견되고 거래할 수 있으며, 목표 기반 행동을 수행하고, 실시간 데이터 피드를 통해 적응 가능합니다. 이 프레임워크는 다중 에이전트 시나리오 용 시뮬레이션 도구와 실제 블록체인 또는 P2P 네트워크 배포를 지원합니다. 내장된 상호 운영성과 에이전트 간 메시징으로, 에이전트 간 조정이 핵심인 에너지 거래, 공급망 최적화 및 IoT 스마트 코디네이션 등 복잡한 자율 경제 애플리케이션 개발을 간소화합니다.

AI 기반 에이전트 기계 번역은 연구 및 개발을 위한 오픈소스 프레임워크로, 세 가지 핵심 에이전트(생성, 평가, 개선)가 협력하여 번역물을 만들고 평가하며 개선하는 시스템입니다. PyTorch와 트랜스포머 모델 위에서 작동하며, 감독 사전 학습, 강화 학습 최적화, 구성 가능한 에이전트 정책을 지원합니다. 표준 데이터셋으로 벤치마킹하고, BLEU 점수를 추적하며, 맞춤형 에이전트 또는 보상 함수를 통해 에이전트 간 협력을 탐구할 수 있습니다.

RAGENT는 다양한 도구와 데이터 소스와 상호작용할 수 있는 자율 AI 에이전트를 만들기 위해 설계되었습니다. 내부적으로 검색 강화 생성을 이용해 로컬 파일이나 외부 소스에서 관련 컨텍스트를 가져오고, 이를 바탕으로 OpenAI 모델로 응답을 생성합니다. 개발자는 웹 검색, Selenium을 활용한 브라우저 자동화, 파일 읽기/쓰기, 안전한 샌드박스 내 코드 실행, 이미지 텍스트 추출 OCR 도구를 추가할 수 있습니다. 이 프레임워크는 대화 메모리를 관리하고, 도구 간 조정을 담당하며, 커스텀 프롬프트 템플릿도 지원합니다. RAGENT를 통해 팀은 문서 Q&A, 연구 자동화, 콘텐츠 요약, 엔드투엔드 워크플로우 자동화를 빠르게 프로토타입할 수 있습니다.