Besser Agentic Framework는 AI 에이전트의 정의, 조정, 확장을 위한 모듈형 도구 키트입니다. 에이전트 행동 구성을 가능케 하며, 외부 도구 및 API와의 통합, 에이전트 메모리와 상태 관리, 실행 모니터링이 가능합니다. Python 위에서 구축되어 확장 가능한 플러그인 인터페이스, 다중 에이전트 협력, 내장 로깅을 지원합니다. 개발자는 데이터 추출, 자동화 연구, 대화형 어시스턴트와 같은 작업을 위한 에이전트를 빠르게 프로토타이핑하고 배포할 수 있습니다.

LeanAgent는 자율 AI 에이전트 생성을 간소화하도록 설계된 Python 기반 프레임워크입니다. 의사결정을 위해 대형 언어 모델을 활용하는 내장 계획 모듈, 외부 API 또는 사용자 스크립트를 호출할 수 있는 확장 가능한 도구 통합 계층, 상호작용 동안 컨텍스트를 유지하는 메모리 관리 시스템을 제공합니다. 개발자는 에이전트 워크플로우를 구성하고, 맞춤형 도구를 통합하며, 디버깅 유틸리티로 빠르게 반복하고, 다양한 도메인에 적합한 프로덕션 에이전트를 배포할 수 있습니다.

MGym은 Python에서 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 환경을 구축하고 관리하기 위한 전문 프레임워크입니다. 여러 에이전트가 포함된 복잡한 시나리오를 정의할 수 있으며, 각각 커스터마이즈 가능한 관측·행동 공간, 보상 함수, 상호작용 규칙을 가집니다. MGym은 동기 및 비동기 실행 모드를 지원하며, 병행과 회전 기반 에이전트 시뮬레이션을 제공합니다. Gym과 유사한 API로 설계되어 Stable Baselines, RLlib, PyTorch와 원활히 통합됩니다. 환경 벤치마킹, 결과 시각화, 성능 분석을 위한 유틸리티 모듈도 포함되어 있어 MARL 알고리즘의 체계적 평가가 가능합니다. 모듈식 구조로 협력적, 경쟁적 또는 혼합형 에이전트 태스크를 빠르게 프로토타이핑할 수 있어 연구자와 개발자가 MARL 실험과 연구를 가속화할 수 있습니다.

RL Shooter는 ViZDoom과 OpenAI Gym API를 통합하는 파이썬 기반 프레임워크로, FPS 게임을 위한 유연한 강화 학습 환경을 만듭니다. 사용자는 사용자 정의 시나리오, 맵, 보상 구조를 정의하여 탐색, 타겟 감지, 사격 작업에 사용할 수 있습니다. 조정 가능한 관찰 프레임, 행동 공간, 로깅 기능을 갖추고 있어 Stable Baselines 및 RLlib과 같은 인기 딥 RL 라이브러리를 지원하며, 성능 추적과 실험 재현성을 보장합니다.

Samantha Voice AI Agent는 파이썬으로 구축된 완전 모듈식 오픈소스 음성 어시스턴트 프레임워크입니다. GPT-4를 활용하여 문맥 기반 대화 관리, Whisper로 정확한 음성-텍스트 변환, ElevenLabs 또는 Microsoft TTS로 자연스러운 텍스트-음성 출력이 가능하며, 연속 청취, 맞춤형 스킬 훅, API 통합, 이벤트 트리거를 지원하여 개발자들이 개인화된 음성 워크플로우를 만들고 업무 자동화, 데스크톱 또는 서버 환경에 쉽게 배포할 수 있습니다.

SonAgent는 Python에서 AI 에이전트를 구축, 구성 및 실행하기 위해 설계된 확장 가능한 오픈 소스 프레임워크입니다. 메모리 저장, 도구 래퍼, 계획 논리, 비동기 이벤트 처리를 위한 핵심 모듈을 제공합니다. 개발자는 맞춤형 도구 등록, 언어 모델 통합, 장기 에이전트 메모리 관리, 여러 에이전트를 조정하여 복잡한 작업에 협력하게 할 수 있습니다. SonAgent의 모듈화된 설계는 대화형 봇, 워크플로우 자동화, 분산 에이전트 시스템 개발을 가속화합니다.

듀엣 GPT는 두 GPT 모델 간의 다중 에이전트 대화를 오케스트레이션하는 Python 기반 오픈 소스 프레임워크입니다. 시스템 프롬프트로 맞춤화된 별개의 에이전트 역할을 정의하고 프레임워크가 턴 교체, 메시지 전달, 대화 기록을 자동으로 관리합니다. 이 협력 구조는 비교 추론, 비평 주기, 반복 정제를 통해 복잡한 작업 해결을 가속화하며, OpenAI API와의 원활한 통합, 간단한 구성, 내장 로그 기능이 연구, 프로토타이핑, 프로덕션 워크플로우에 적합합니다. 개발자는 핵심 클래스를 확장하여 새로운 LLM 서비스와 통합하거나 반복자 논리를 조정하고, JSON 또는 Markdown 형식으로 후속 분석을 위한 대화 기록을 내보낼 수 있습니다.

Overeasy는 다양한 분야에서 LLM 기반 AI 에이전트를 오케스트레이션하는 Python 기반 오픈소스 프레임워크입니다. 에이전트 정의, 메모리 저장소 구성, API, 지식 베이스, 데이터베이스 등 외부 도구 통합을 위한 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 OpenAI, Azure 또는 자체 호스팅된 LLM 엔드포인트에 연결하여 단일 또는 다중 에이전트가 포함된 동적 워크플로우를 설계할 수 있습니다. Overeasy의 오케스트레이션 엔진은 작업 위임, 결정 내리기, 폴백 전략을 처리하여 연구, 고객 지원, 데이터 분석, 일정 관리 등 강력한 디지털 워커를 지원합니다. 포괄적인 문서와 예제 프로젝트는 Linux, macOS, Windows에서 신속한 배포를 가능하게 합니다.