Agent-Squad는 모듈형 Python 프레임워크로, 팀이 복잡한 작업 수행을 위한 다중 에이전트 시스템을 설계, 배포, 실행할 수 있게 합니다. 핵심적으로, Agent-Squad는 데이터 수집기, 요약기, 코더, 검증기 등 다양한 에이전트 프로필을 설정하고, 이들이 정의된 채널을 통해 소통하며 메모리 컨텍스트를 공유할 수 있도록 합니다. 높은 목표를 하위 작업으로 분해함으로써, 프레임워크는 병렬 처리를 조율하고 LLM과 외부 API, 데이터베이스 또는 맞춤형 도구와 연계합니다. 개발자는 워크플로우를 JSON 또는 코드로 정의하고, 에이전트 상호작용을 모니터링하며 내장된 로깅 및 평가 도구를 통해 전략을 동적으로 조정할 수 있습니다.

AI-Agent는 OpenAI의 GPT 모델과 LangChain으로 구동되는 확장 가능한 Python 프레임워크로, 웹 검색, 위키백과 조회, 계산기 기능, 사용자 지정 도구 통합 모듈을 포함하며, 자동화된 연구, 데이터 분석, 스크립트 실행을 지원합니다. 사용자는 다단계 작업 계획, API와의 상호작용, 보고서 생성, 복잡한 워크플로우 수행을 위해 에이전트를 설정할 수 있으며, 수작업 개입 없이 생산성을 향상시킵니다.

ChatGPT OpenAI Smart Speaker는 자신만의 음성 활성화 AI 도우미를 구축하기 위한 개발자 프레임워크입니다. Raspberry Pi, Linux PC, macOS 또는 Windows 기기에서 실행됩니다. 표준 Python 라이브러리로 음성 인식과 텍스트-음성 변환을 수행하며, 웨이크 워드 감지 후 질문을 캡처하여 OpenAI ChatGPT API에 전달하고 실시간으로 답변을 읽어줍니다. 맞춤 명령 확장, 스마트 홈 컨트롤 통합 또는 교육용 음성 AI 데모에 사용할 수 있습니다.

ModelScope Agent는 자율형 AI 에이전트를 조율할 수 있는 파이썬 기반 모듈식 프레임워크를 제공합니다. 외부 도구(API, 데이터베이스, 검색)를 위한 플러그인 통합, 맥락 유지를 위한 대화 메모리, 복잡한 작업을 처리할 수 있는 사용자 지정 에이전트 체인 기능(지식 검색, 문서 처리, 의사결정 지원 등)을 갖추고 있습니다. 개발자는 역할, 행동, 프롬프트를 구성하고, 여러 LLM 백엔드를 활용하여 성능과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.

Cyrano는 자연어 프롬프트를 통해 대형 언어 모델과 외부 도구를 오케스트레이션하는 오픈소스 Python 프레임워크 및 CLI입니다. 사용자들은 커스텀 도구(함수)를 정의하고, 메모리와 토큰 제한을 설정하며, 콜백을 처리할 수 있습니다. Cyrano는 LLM의 JSON 응답을 파싱하고 지정된 도구를 순차적으로 실행합니다. 간단함, 모듈성, 외부 의존성 없음에 중점을 두고 있어 개발자가 채팅봇을 프로토타이핑하고, 자동 워크플로우를 구축하며, 신속히 애플리케이션에 AI 기능을 통합할 수 있습니다.

defaultmodeAGENT는 다단계 워크플로우를 자율적으로 수행하는 지능형 에이전트의 생성 과정을 간소화하도록 설계된 Python 기반 프레임워크입니다. 탐색과 이용을 결정하는 적응형 전략인 기본 모드 계획을 특징으로 하며, 사용자 지정 도구와 API의 원활한 통합을 지원합니다. 에이전트는 대화 메모리를 유지하고, 동적 프롬프트를 지원하며, 디버깅을 위한 로깅을 제공합니다. OpenAI의 API 위에 구축되어 있어 데이터 추출, 연구 및 작업 자동화를 위한 빠른 프로토타이핑이 가능합니다.

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.

Matcha Agent는 Python으로 자율 에이전트를 구축하기 위한 유연한 기반을 제공합니다. 개발자는 맞춤형 도구 세트(API, 스크립트, 데이터베이스)를 사용해 에이전트를 구성하고, 대화 메모리를 관리하며, 다양한 LLM(OpenAI, 로컬 모델 등) 간의 다중 단계 워크플로우를 조정할 수 있습니다. 플러그인 기반 아키텍처는 에이전트 행동을 쉽게 확장, 디버깅, 모니터링할 수 있게 합니다. 연구 과제 자동화, 데이터 분석, 고객 지원 등 다양한 분야에서 에이전트 개발과 배포를 간소화합니다.

Notte는 대규모 언어 모델로 구동되는 AI 에이전트의 오케스트레이션을 위해 설계된 개발자 중심의 Python 프레임워크입니다. 대화 컨텍스트를 저장하고 검색하는 빌트인 메모리 모듈, 외부 API 또는 맞춤 기능과의 유연한 도구 통합, 작업을 시퀀스하는 기획 엔진을 제공합니다. Notte를 사용하면 대화형 비서, 데이터 분석 봇 또는 자동화 워크플로우를 빠르게 프로토타이핑할 수 있으며, 오픈 소스 확장성 및 크로스 플랫폼 지원의 혜택을 누릴 수 있습니다.

PyGame Learning Environment (PLE)는 사용자 지정 게임 시나리오 내에서 강화 학습 에이전트의 개발, 테스트 및 벤치마크를 간소화하도록 설계된 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 가벼운 Pygame 기반 게임 모음과 에이전트 관찰, 디스크리트 및 연속 행동 공간, 보상 조정, 환경 렌더링을 기본 지원합니다. PLE는 OpenAI Gym 래퍼와 호환되는 사용하기 쉬운 API를 갖추고 있어 Stable Baselines, TensorForce와 같은 인기 RL 라이브러리와 원활한 통합이 가능합니다. 연구자와 개발자는 게임 매개변수 커스터마이징, 새로운 게임 구현, 벡터화된 환경을 활용한 가속 학습이 가능합니다. 활발한 커뮤니티 기여와 풍부한 문서로 PLE는 학술 연구, 교육, 실전 RL 애플리케이션 프로토타이핑을 위한 다목적 플랫폼 역할을 합니다.

SmolAgents Dynamic Tools는 오픈소스 Python 프레임워크인 SmolAgents를 확장하여 LLM 기반 에이전트가 동적으로 도구를 호출할 수 있도록 합니다. 에이전트는 SerpAPI를 통한 웹 검색, 수학 계산기, 날짜/시간 조회, 파일 시스템 작업, 맞춤 HTTP 요청 핸들러 등 다양한 사전 구축된 도구를 사용자 의도와 사고 체인에 따라 원활하게 호출할 수 있습니다. 개발자는 추가 도구를 등록하거나 기존 도구를 커스터마이징하여 데이터 검색, 콘텐츠 생성, 계산, 외부 API 통합을 하나의 인터페이스 안에서 처리할 수 있습니다. 런타임에 도구의 가용성을 평가하여 워크플로우를 최적화하고 하드코딩 로직을 줄이며, 연구 지원, 자동 보고서 생성, 챗봇 확장 등 다양한 애플리케이션 시나리오에 적합하게 적용할 수 있습니다.

PromptMage는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 복잡한 다단계 응용 프로그램 개발을 간소화하는 것을 목표로 하는 Python 프레임워크입니다. 프롬프트 플레이그라운드, 내장 버전 관리 및 자동 생성 API를 포함한 다양한 기능을 제공합니다. 작은 팀과 대기업 모두에게 적합하며, PromptMage는 생산성을 향상시키고 효과적인 프롬프트 테스트 및 개발을 촉진합니다. 로컬 또는 서버에 배포할 수 있어 다양한 사용자가 접근하고 관리할 수 있습니다.