Camel AI는 지능형 에이전트의 생성과 오케스트레이션을 단순화하도록 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. 대형 언어 모델을 연결하고, 외부 도구와 API를 통합하며, 지식 그래프를 관리하고, 메모리를 지속하는 추상화 계층을 제공합니다. 개발자는 다중 에이전트 워크플로우를 정의하고, 작업을 하위 계획으로 분해하며, CLI 또는 웹 UI를 통해 실행을 모니터링할 수 있습니다. Python과 Docker를 기반으로 하여 LLM 제공자, 사용자 정의 도구 플러그인 및 하이브리드 계획 전략을 원활히 교체 가능하게 하여 자동화된 어시스턴트, 데이터 파이프라인, 자율 워크플로우 개발을 가속화합니다.

Operit은 다양한 작업을 위한 자율 에이전트 생성을 간소화하는 포괄적인 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다. OpenAI의 GPT와 로컬 모델과 같은 LLM과 통합하여 다단계 워크플로우 전반의 동적 추론을 가능하게 합니다. 사용자는 데이터 가져오기, 웹 스크래핑, 데이터베이스 쿼리 또는 코드 실행을 처리하는 맞춤형 플러그인을 정의할 수 있으며, Operit은 세션 컨텍스트, 메모리 및 도구 호출을 관리합니다. 이 프레임워크는 지속 가능한 상태, 구성 가능한 파이프라인, 오류 처리 매커니즘을 갖춘 에이전트를 구축, 테스트 및 배포하는 명확한 API를 제공합니다. 고객 지원 챗봇, 연구 보조 도구 또는 비즈니스 자동화 에이전트 개발 시, Operit의 확장 가능 구조와 강력한 도구 세트는 신속한 프로토타이핑과 확장 배포를 보장합니다.

Python AI Agent는 대형 언어 모델로 구동되는 자율 에이전트를 오케스트레이션할 수 있는 개발자 친화적 툴킷을 제공합니다. 사용자 정의 도구와 액션을 정의하고, 메모리 모듈로 대화 기록을 유지하며, 인터랙티브 경험을 위한 스트리밍 응답을 지원하는 내장 메커니즘을 갖추고 있습니다. 플러그인 아키텍처를 확장하여 API, 데이터베이스, 외부 서비스를 통합할 수 있어 데이터를 가져오거나 계산을 수행하며 워크플로우를 자동화할 수 있습니다. 이 라이브러리는 구성 가능한 파이프라인, 오류 처리, 로깅을 지원하여 견고한 배포가 가능합니다. 최소한의 보일러플레이트로, 개발자는 채팅봇, 가상 비서, 데이터 분석기 또는 작업 자동화 도구를 구축할 수 있으며, LLM 추론과 다단계 의사결정을 활용합니다. 오픈소스 특성은 커뮤니티 참여를 장려하며 어떠한 파이썬 환경에도 적응할 수 있습니다.

Saiki는 YAML 선언적 정의를 통해 복잡한 AI 기반 워크플로우를 구축하는 오픈 소스 에이전트 오케스트레이션 프레임워크입니다. 각 에이전트는 작업 수행, 외부 서비스 호출 또는 다른 에이전트를 연결하는 체인 형태의 시퀀스를 수행할 수 있습니다. Saiki는 내장 REST API 서버, 실행 추적, 상세 로그, 실시간 모니터링을 위한 웹 기반 대시보드를 제공합니다. 재시도, 폴백, 커스텀 확장 기능을 지원하여 견고한 자동화 파이프라인의 반복, 디버깅, 확장을 용이하게 합니다.

Serverless AI Agent는 서버리스 클라우드 기능을 활용하여 자율 AI 에이전트의 생성과 배포를 간소화합니다. 간단한 구성 파일에 에이전트 동작을 정의하여 자연어 입력 처리, API와의 상호작용, 데이터베이스 쿼리 실행, 이벤트 방출이 가능하게 합니다. 프레임워크는 인프라 관련 문제를 추상화하고 수요에 따라 에이전트 기능을 자동 확장합니다. 내장된 상태 지속성, 로깅, 오류 처리 기능으로 신뢰성 높은 장기 작업, 예약 작업, 이벤트 기반 자동화가 가능합니다. 맞춤형 미들웨어, 여러 클라우드 제공자 선택, 모니터링, 인증, 데이터 저장 플러그인으로 확장 가능하며, 빠른 프로토타이핑과 견고한 AI 기반 솔루션의 배포를 지원합니다.

Stellar Chat은 강력한 프레임워크로, LLM 상호작용, 메모리 관리, 도구 통합을 추상화하여 대화형 AI 에이전트 구축을 지원합니다. 확장 가능한 파이프라인은 사용자 입력 전처리, 벡터 기반 메모리 검색을 통한 컨텍스트 확장, 구성 가능한 프롬프트 전략을 적용한 LLM 호출을 처리합니다. 개발자들은 Pinecone, Weaviate, FAISS와 같은 인기 벡터 저장 솔루션을 플러그인하고, 웹 검색, 데이터베이스 쿼리 또는 기업용 애플리케이션 제어와 같은 작업을 위해 타사 API 또는 커스텀 플러그인을 통합할 수 있습니다. 스트리밍 출력과 실시간 피드백으로 반응성이 뛰어난 사용자 경험을 보장하며, 고객 지원 봇, 지식 검색, 내부 워크플로 자동화용 스타터 템플릿과 모범 사례 예제도 포함되어 있습니다. Docker 또는 Kubernetes로 배포 시, 확장성 있도록 설계되어 있으며 MIT 라이선스 하에 완전한 오픈 소스를 유지합니다.

SuperPilot은 대형 언어 모델을 활용하여 수동 개입 없이 다단계 작업을 수행하는 자율 AI 에이전트 프레임워크입니다. GPT 및 Anthropic 모델을 통합하여 계획을 생성하고, 헤드리스 브라우저를 통한 웹 스크래핑, 셸 명령 수행을 위한 터미널, 컨텍스트 유지를 위한 메모리 모듈을 호출할 수 있습니다. 사용자는 목표를 정의하고, SuperPilot은 동적으로 하위 작업을 조직하며, 작업 큐를 유지하고, 새로운 정보에 적응합니다. 모듈식 아키텍처는 맞춤형 도구 추가, 모델 설정 조정 및 인터랙션 기록이 가능합니다. 내장된 피드백 루프를 통해 인간 입력으로 의사결정을 개선하고 결과를 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 슈퍼파일럿은 연구 자동화, 코딩 작업, 테스트 및 일상 데이터 처리 워크플로에 적합합니다.

Web-Agent는 자연어 명령어를 브라우저 작업으로 전환하도록 설계된 Node.js 라이브러리입니다. OpenAI, Anthropic 등 인기 있는 LLM 공급자와 통합되며, 헤드리스 또는 헤드풀 브라우저를 제어하여 페이지 데이터 크롤링, 버튼 클릭, 양식 작성, 다단계 워크플로우 탐색 및 결과 내보내기와 같은 작업을 수행합니다. 개발자는 코드 또는 JSON으로 에이전트 행동을 정의하고 플러그인을 통해 확장하며, 작업을 체인하여 복잡한 자동화 흐름을 구성할 수 있습니다. 이를 통해 지루한 웹 작업, 테스트, 데이터 수집을 AI가 해석하고 실행하게 만듭니다.

Cognify는 사용자가 데이터 과학 목표를 정의하고 AI 에이전트가 무거운 작업을 처리하도록 할 수 있게 합니다. 에이전트는 코드 작성 및 디버깅, 데이터베이스 연결을 통해 인사이트를 얻고, 인터랙티브한 시각화 결과를 만들며, 보고서를 내보낼 수도 있습니다. 플러그인 아키텍처를 통해 사용자 맞춤 API, 스케줄링 시스템, 클라우드 서비스의 기능을 확장할 수 있습니다. Cognify는 재현성, 협업 기능, 로깅 기능을 제공하여 에이전트의 결정과 출력을 추적할 수 있어 빠른 프로토타이핑과 운영 워크플로우에 적합합니다.

Discord AI Agent는 Discord API와 OpenAI 호환 LLM을 활용하여 서버를 인터랙티브 AI 채팅 환경으로 전환시킵니다. 개발자는 슬래시 명령, 메시지 이벤트 또는 예약된 작업을 처리하는 사용자 지정 플러그인을 등록할 수 있으며, 내장 메모리 저장소는 대화의 맥락을 유지하여 일관된 다중 턴 대화를 가능하게 합니다. 이 프레임워크는 비동기 실행, 구성 가능한 모델, 프롬프트 템플릿, 디버깅용 로깅을 지원하며, 하나의 YAML 또는 JSON 구성 파일을 수정하여 API키, 모델 선호도, 명령 프리픽스, 플러그인 디렉토리를 정의할 수 있습니다. 확장 가능한 아키텍처로서, 모더레이션, 퀴즈 게임, 고객 지원 봇 등의 특화 기능도 추가할 수 있습니다. 로컬 또는 클라우드 플랫폼 배포 모두 가능하며, Discord AI Agent는 커뮤니티 참여를 위한 유연하고 유지 보수하기 쉬운 AI 에이전트 구축 과정을 간소화합니다.

하이퍼볼릭 타임 챔버는 메모리 관리, 컨텍스트 윈도우 오케스트레이션, 프롬프트 체인, 도구 통합, 실행 제어를 위한 구성요소를 제공하여 유연한 AI 에이전트 구축 환경을 제공합니다. 개발자는 모듈식 빌딩 블록을 통해 에이전트 동작을 정의하고, 맞춤형 메모리(단기 및 장기)를 구성하며, 외부 API 또는 로컬 도구를 연동할 수 있습니다. 이 프레임워크는 비동기 지원, 로깅, 디버깅 유틸리티도 포함하여, 고급 대화형 또는 작업 지향 에이전트를 빠르게 프로토타입 및 배포할 수 있게 합니다.

IntelligentMASPlatform은 모듈식 구조를 통해 에이전트, 환경, 서비스 계층이 명확히 구분된 아키텍처로, 개발과 배포를 가속화합니다. 에이전트는 FIPA-준수 ACL 메시징을 이용하여 통신하며, 동적 협상과 조율이 가능합니다. 다양한 환경 시뮬레이터를 포함하여 복잡한 시나리오 모델링, 에이전트 작업 일정 수립, 실시간 인터랙션 시각화를 지원하는 대시보드를 제공합니다. 고급 행동을 위해 강화 학습 모듈을 통합했고, 맞춤형 행동 플러그인도 지원합니다. 배포 도구는 에이전트를 독립 실행형 애플리케이션 또는 분산 네트워크로 패키징할 수 있도록 하며, API는 데이터베이스, IoT 기기, 타사 AI 서비스와의 연동도 용이하게 합니다. 연구, 산업 자동화, 스마트 시티와 같은 다양한 용도에 적합합니다.

Pillar는 지능형 멀티스텝 워크플로우의 개발과 배포를 간소화하도록 설계된 포괄적인 AI 에이전트 프레임워크입니다. 태스크 분해용 플래너, 컨텍스트 유지를 위한 메모리 저장소, 외부 API 또는 커스텀 코드를 통해 행동을 수행하는 실행기 등을 갖추고 있습니다. 개발자는 YAML 또는 JSON으로 에이전트 파이프라인을 정의하고, 어떤 LLM 공급자든 통합할 수 있으며, 커스텀 플러그인을 통해 기능을 확장할 수 있습니다. Pillar는 비동기 실행과 컨텍스트 관리를 기본으로 지원하여 보일러플레이트 코드를 줄이고 챗봇, 데이터 분석 도우미, 비즈니스 프로세스 자동화와 같은 AI 기반 애플리케이션의 시장 출시 속도를 높입니다.

PrisimAI는 사용자가 빠르게 인텔리전트 에이전트를 프로토타입하고 배포할 수 있는 브라우저 기반 환경을 제공합니다. 비주얼 플로우 빌더를 통해 LLM 기반 구성요소를 조합하고, 외부 API를 통합하며, 장기 메모리를 관리하고, 다단계 작업을 조율할 수 있습니다. 내장된 디버깅과 모니터링은 테스트와 반복 작업을 간소화하며, 플러그인 마켓플레이스를 통해 맞춤형 도구로 확장할 수 있습니다. PrisimAI는 팀 간 협업, 버전 제어, 원클릭 배포를 지원합니다.

Spellcaster는 '주문'이라는 프롬프트, 로직, 워크플로우의 결합을 통해 AI 에이전트 구축에 구조적 접근 방식을 제공합니다. 개발자는 YAML 파일로 역할, 입력, 출력, 오케스트레이션 단계를 정의합니다. CLI 툴은 주문을 실행하고 메시지를 라우팅하며, OpenAI, Anthropic 등을 비롯한 LLM API와 원활하게 통합됩니다. Spellcaster는 실행 로그를 추적하고, 대화 맥락을 유지하며, 사전 및 사후 처리 커스텀 플러그인을 지원합니다. 디버깅 인터페이스는 호출 시퀀스와 데이터 흐름을 시각화하여 프롬프트 실패와 성능 문제를 쉽게 파악할 수 있게 합니다. 복잡한 오케스트레이션 패턴을 추상화하고 프롬프트 템플릿을 표준화하여 개발 비용을 줄이고 일관된 에이전트 행동을 보장합니다.

TeamAI와 함께 브라우저에서 바로 AI의 모든 잠재력을 잠금 해제하세요. 이 확장 프로그램은 고급 AI 도구와 강력한 대규모 언어 모델(LLM)을 일상적인 브라우징 활동에 통합하여 복잡한 작업을 쉽고 효율적으로 수행할 수 있도록 합니다. 선택할 수 있는 20개 이상의 LLM, 상황 인식 지능 및 데이터 저장소, 맞춤형 플러그인, 어시스턴트 및 자동화된 워크플로와 같은 내장 기능을 통해 TeamAI는 생산성을 높이고 사용자가 보는 콘텐츠에 따라 맞춤형 인사이트를 제공합니다. 데이터를 안전하게 유지합니다.

Agent Forge는 CLI 스캐폴드 명령어를 통해 기본 코드를 생성하고, 대화 템플릿과 구성 설정을 만들어 AI 에이전트 개발 전체 수명 주기를 단순화합니다. 개발자는 에이전트 역할을 정의하고, LLM 제공자를 연결하며, 벡터 데이터베이스, REST API, 맞춤형 플러그인과 같은 외부 도구를 YAML 또는 JSON 설명자를 사용하여 통합할 수 있습니다. 프레임워크는 로컬 실행, 대화 테스트, Docker 이미지 또는 서버리스 함수로 패키징하여 손쉽게 배포할 수 있는 기능을 지원합니다. 내장 로깅, 환경 프로필, VCS 후크로 디버깅, 협업, CI/CD 파이프라인이 용이해집니다. 이 유연한 아키텍처는 챗봇, 자율 연구 보조, 고객 지원 봇, 도메인 간 작업 자동화 워크플로우 등을 최소한의 설정으로 생성하는 것을 지원합니다.

AgentIn은 대화형 및 태스크 중심 에이전트 개발을 가속화하기 위해 설계된 Python 기반의 AI 에이전트 프레임워크입니다. 컨텍스트 지속을 위한 내장 메모리 모듈, 외부 API 또는 로컬 함수를 호출하는 동적 도구 통합, 맞춤형 상호작용을 위한 유연한 프롬프트 템플릿 시스템을 제공합니다. 다중 에이전트 오케스트레이션은 병렬 워크플로우를 지원하며, 로깅 및 캐싱은 신뢰성과 감사성을 향상시킵니다. YAML 또는 Python 코드를 통해 쉽게 구성할 수 있으며, 주요 LLM 제공자를 지원하고 도메인별 기능 확장을 위한 커스텀 플러그인도 사용할 수 있습니다.

Agents from Scratch TS는 LangChain을 사용하여 처음부터 AI 에이전트를 구축하는 방법을 보여주는 오픈 소스 TypeScript 프레임워크입니다. 외부 도구 정의 및 등록, 대화 메모리 관리, 사용자 입력을 적절한 에이전트에 라우팅하고, 여러 LLM 호출을 체인하는 샘플 코드가 포함되어 있습니다. 개발자는 이를 통해 모범 사례를 이해하고, 에이전트 행동을 맞춤화하며, 웹 검색, 데이터 검색 또는 사용자 정의 플러그인과 같은 새로운 기능을 통합하여 작업을 자동화하거나 인터랙티브한 에이전트를 구축할 수 있습니다.

ToolHouse와 Groq LLM 기반의 이 AI 에이전트는 자연어 프롬프트를 받아 코드 생성, 검증, 개선을 위해 코드 생성기, 린터, 테스트 실행기, CI/CD 연결자와 같은 도구의 체인을 구성합니다. 다수의 프로그래밍 언어를 지원하며, 피드백 기반 반복과 사용자 맞춤 플러그인 통합이 가능합니다. 실행 및 테스트 과정을 자동화하여, 생성된 코드가 품질 표준을 충족하는지 보장합니다.