Emma-X는 대형 언어 모델을 활용하는 대화형 AI 비서를 구축할 수 있는 모듈형 에이전트 오케스트레이션 플랫폼을 제공합니다. 개발자는 JSON 구성 파일을 통해 에이전트 동작을 정의하고, OpenAI, Hugging Face 또는 로컬 엔드포인트와 같은 LLM 제공자를 선택하며, 검색, 데이터베이스 또는 사용자 API와 같은 외부 도구를 연결할 수 있습니다. 내장된 메모리 계층은 세션 간 컨텍스트를 유지하고, UI 구성요소는 채팅 렌더링, 파일 업로드, 인터랙티브 프롬프트를 처리합니다. 플러그인 훅은 실시간 데이터 수집, 분석 및 사용자 정의 액션 버튼을 허용합니다. Emma-X는 고객 지원, 콘텐츠 생성, 코드 생성용 예제 에이전트를 포함하고 있으며, 오픈 아키텍처는 팀이 에이전트 기능을 확장하고, 기존 웹 애플리케이션과 통합하며, 대화 흐름을 빠르게 개선할 수 있게 합니다.

NaturalAgents는 LLM 기반 에이전트의 생성과 배포를 간소화하는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 메모리 관리, 컨텍스트 추적, 도구 통합 모듈을 제공하여 장기 세션 동안 정보를 저장하고 불러올 수 있습니다. 계층적 플래너는 다단계 추론과 행동을 조율하며, 확장 시스템은 커스텀 플러그인과 외부 API 호출을 지원합니다. 내장된 로깅과 분석 도구를 통해 개발자는 에이전트 성능을 모니터링하고 워크플로우 이슈를 디버그할 수 있습니다. 자연 에이전트는 동기 및 비동기 실행 모두를 지원하여 상호작용 및 자동화 파이프라인에 유연성을 제공합니다.

Owl은 복잡한 다단계 작업을 수행할 수 있는 자율 AI 에이전트 생성에 도움을 주는 개발자 중심 툴킷을 제공합니다. 기본적으로, Owl은 추론을 위해 LLM을 활용하며, 외부 API 호출, 코드 실행, 데이터베이스 쿼리를 위해 플러그인 시스템과 함께 작동합니다. 개발자는 간단한 TypeScript API를 사용하여 에이전트를 정의하고, 도구 세트와 메모리 모듈을 구성하여 상호작용 간 상태를 유지합니다. Owl의 런타임은 추론 루프를 조율하고, 도구 호출과 병렬 처리를 담당합니다. Node.js와 Deno 환경을 모두 지원하여 광범위한 플랫폼 호환성을 보장하며, 내장 로깅, 오류 처리, 확장 훅도 갖추고 있어 AI 기반 워크플로, 챗봇, 자동화된 어시스턴트의 프로토타입 제작과 배포를 간소화합니다.

Rigging은 AI 에이전트 생성 및 오케스트레이션을 간소화하는 개발자 중심 프레임워크입니다. 도구 및 함수 등록, 컨텍스트 및 메모리 관리, 워크플로우 체인, 콜백 이벤트, 로깅을 제공합니다. 여러 LLM 제공자를 통합하고, 커스텀 플러그인 정의 및 다단계 파이프라인 구성도 가능합니다. Rigging의 타입 안전 TypeScript SDK는 모듈성 및 재사용성을 보장하여 챗봇, 데이터 처리, 콘텐츠 생성 작업을 위한 AI 에이전트 개발 속도를 높입니다.

AI-Agents는 Python과 OpenAI 모델을 사용하여 AI 기반 에이전트를 정의하는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 웹 검색, 계산기, 위키피디아 조회, 맞춤형 기능 등 플러그인 도구를 포함하여 에이전트가 복잡하고 다단계인 추론을 수행할 수 있게 합니다. 내장된 메모리 구성요소는 세션 간 맥락 유지를 가능하게 합니다. 개발자는 저장소를 클론하고 API 키를 설정하며 도구를 빠르게 확장 또는 교체할 수 있습니다. 명확한 예제와 문서를 통해 AI-Agents는 맞춤형 대화 또는 작업 중심 AI 솔루션의 구상부터 배포까지 워크플로를 간소화합니다.

AgentChat은 OpenAI의 GPT 모델을 활용하여 다양한 대화 에이전트를 실행하는 오픈소스 AI 에이전트 관리 플랫폼입니다. 인터랙티브 채팅 세션을 위한 React 프런트엔드, API 라우팅을 위한 Node.js 백엔드, 그리고 에이전트 기능 확장용 플러그인 시스템을 제공합니다. 에이전트는 역할 기반 프롬프트, 지속적인 메모리 저장, 사전 정의된 워크플로우를 사용하여 요약, 일정 관리, 데이터 추출, 알림 등을 자동화할 수 있습니다. 사용자들은 여러 에이전트 인스턴스를 만들고 커스텀 이름을 지정하며 실시간으로 전환할 수 있습니다. 시스템은 안전한 API 키 관리를 지원하며, 개발자는 데이터 커넥터, 지식 베이스, 타사 서비스를 구축 또는 통합하여 에이전트의 상호작용을 풍부하게 할 수 있습니다.

Arenas는 LLM 기반 에이전트 개발의 전체 수명 주기를 효율화하도록 설계되었습니다. 개발자는 에이전트 페르소나를 정의하고, 외부 API와 도구를 플러그인으로 통합하며, 유연한 DSL을 사용해 다단계 워크플로우를 구성할 수 있습니다. 이 프레임워크는 대화 기록, 오류 처리, 로깅을 관리하며, 강력한 RAG 파이프라인과 다중 에이전트 협업을 지원합니다. CLI와 REST API를 통해 로컬에서 프로토타입을 제작하고 마이크로서비스 또는 컨테이너화된 애플리케이션으로 배포할 수 있습니다. Arenas는 인기 있는 LLM 제공업체를 지원하며, 모니터링 대시보드와 일반적인 사용 사례에 대한 미리보기 템플릿을 포함합니다. 이 유연한 아키텍처는 보일러플레이트 코드를 줄이고 고객 참여, 연구, 데이터 처리 등 분야의 AI 기반 솔루션의 출시 기간을 단축합니다.

FreeAct는 모듈식 아키텍처를 사용하여 AI 에이전트의 생성 과정을 간소화합니다. 개발자는 상위 목표를 정의하고 계획 모듈을 구성하여 단계별 계획을 생성합니다. 추론 구성 요소는 계획의 실현 가능성을 평가하며, 실행 엔진은 API 호출, 데이터베이스 쿼리, 외부 도구 호출을 조율합니다. 메모리 관리는 대화 컨텍스트와 과거 데이터를 추적하여 에이전트가 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있게 지원합니다. 환경 레지스트리는 사용자 지정 도구와 서비스의 쉽게 통합할 수 있도록 하며, 동적 적응을 가능하게 합니다. FreeAct는 여러 LLM 백엔드를 지원하며, 로컬 서버 또는 클라우드 환경에 배포할 수 있습니다. 오픈소스 특성 및 확장 가능한 설계로 연구 및 실용적인 지능형 에이전트의 신속한 프로토타입 제작을 지원합니다.

Just Chat은 대형 언어 모델과 상호 작용하는 완전한 셀프 호스팅 채팅 인터페이스를 제공합니다. OpenAI, Anthropic 또는 Hugging Face와 같은 공급자의 API 키를 입력하면, 기억 지원과 함께 다중 턴 대화를 시작할 수 있습니다. 이 플랫폼은 첨부 파일 업로드를 허용하여 문서를 참고하는 컨텍스트 기반 Q&A를 가능하게 합니다. 플러그인 통합은 웹 검색, 계산, 데이터베이스 쿼리와 같은 외부 도구 호출을 지원합니다. 개발자는 커스텀 프롬프트 템플릿 설계, 시스템 메시지 제어, 모델 간 전환을 원활하게 할 수 있습니다. UI는 React와 Node.js로 구축되어 데스크탑 및 모바일에서 반응형 웹 경험을 제공합니다. 모듈형 플러그인 시스템을 통해 사용자는 기능을 쉽게 추가 또는 제거할 수 있으며, 고객 지원 봇, 연구 보조, 콘텐츠 생성 또는 교육 튜터에 맞게 Just Chat을 맞춤화할 수 있습니다.

PersonalAI는 고급 LLM 통합과 지속적인 세멘틱 메모리, 확장 가능 플러그인 시스템을 결합한 포괄적인 에이전트 프레임워크를 제공합니다. 개발자는 Redis, SQLite, PostgreSQL 또는 벡터 스토어와 같은 메모리 백엔드를 구성하여 임베딩을 관리하고 과거 대화를 호출할 수 있습니다. 내장 플러그인은 웹 검색, 파일 읽기/쓰기, 파이썬 코드 실행 등을 지원하며, 강력한 플러그인 API를 통해 커스텀 도구 개발이 가능합니다. 에이전트는 LLM 프롬프트와 도구 호출을 조율하며, 컨텍스트 인식 응답과 자동화된 작업 수행을 합니다. Hugging Face의 로컬 LLM 또는 OpenAI, Azure OpenAI의 클라우드 서비스를 이용할 수 있습니다. PersonalAI의 모듈형 디자인은 도메인 특화 어시스턴트, 자동화 연구 봇, 지식 관리 에이전트의 신속한 프로토타입 제작을 용이하게 합니다.

Nuzon-AI는 작업 정의, 대화 메모리 관리, 플러그인을 통한 확장이 가능한 Python 기반 에이전트 프레임워크입니다. 주요 LLM(OpenAI, 로컬 모델)과의 연동을 지원하며, 웹 상호작용, 데이터 분석, 자동 워크플로우 수행이 가능합니다. 아키텍처에는 스킬 레지스트리, 도구 호출 시스템, 멀티 에이전트 조율 계층이 포함되어 있어 고객 지원, 연구 지원, 개인 생산성 향상을 위한 에이전트를 구성할 수 있습니다. 구성 파일을 통해 각 에이전트의 동작, 메모리 유지 정책, 디버깅 또는 감사 목적으로 로깅을 맞춤 설정할 수 있습니다.