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.

Symbol-LLM은 상징적 메모리 저장소로 보강된 대형 언어 모델을 사용하는 AI 에이전트 구축을 위한 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 복잡한 작업을 분해하는 플래너, 도구를 호출하는 이그제큐터, 그리고 상호작용 전체에 걸쳐 컨텍스트를 유지하는 메모리 시스템이 포함되어 있습니다. 웹 검색, 계산기, 코드 실행과 같은 내장 도구 및 사용자 정의 도구의 간단한 API를 통해 다양한 분야(연구, 고객 지원, 워크플로우 자동화)에 신속한 프로토타입 제작 및 배포가 가능합니다.

Team Coordination은 복잡한 작업에 함께 참여하는 다중 AI 에이전트의 오케스트레이션을 간단하게 만드는 경량 Python 라이브러리입니다. 계획자, 실행자, 평가자 또는 통신자와 같은 전문 지정 역할을 정의함으로써 사용자는 높은 수준의 목표를 관리 가능한 하위 작업으로 분해하고, 이를 개별 에이전트에 할당하며, 구조화된 통신을 촉진할 수 있습니다. 이 프레임워크는 비동기 실행, 프로토콜 라우팅, 결과 집계를 담당하여 AI 에이전트 팀이 효율적으로 협력할 수 있게 합니다. 플러그인 시스템은 인기 있는 LLM, API 및 맞춤 논리와의 통합을 지원하여 자동 고객 서비스, 연구, 게임 AI, 데이터 처리 파이프라인 등에 이상적입니다. 명확한 추상화와 확장 가능한 구성요소로, Team Coordination은 확장 가능한 다중 에이전트 워크플로우 개발을 가속화합니다.

BAML Agents는 모듈식이고 확장 가능한 플랫폼을 찾는 개발자와 AI 실무자를 위해 설계되었습니다. 사용자 지정 도구의 원활한 통합을 위한 플러그인 기반 아키텍처, 대화 컨텍스트를 유지하는 메모리 시스템, 다단계 추론 워크플로우를 지원합니다. BAML Agents를 사용하면 빠르게 에이전트 행동을 구성하고, 외부 API에 연결하며, 일반적인 에이전트 패턴을 재창조하지 않고 복잡한 작업을 조율할 수 있습니다. 경량 디자인과 명확한 추상화 덕분에 프로토타입 제작, 연구, 다양한 자동화 환경에서의 프로덕션 배포에 이상적입니다.

Genai는 사용자의 상호작용 방식을 혁신하기 위해 구축된 다목적 플랫폼입니다. 다양한 출처에서 데이터를 수집하고 혼합하여 Genai는 사용자 정의 챗봇을 몇 분 안에 생성하고 배포하며 교육, 연구 등에서 작업 흐름을 간소화할 수 있습니다. 고급 AI 기술을 활용하여 우수한 사용자 경험을 제공하고 프로세스를 최적화합니다.