NavGround Learning은 내비게이션 작업에서 강화 학습 에이전트 개발 및 벤치마킹을 위한 종합 툴킷을 제공합니다. 다중 에이전트 시뮬레이션, 충돌 모델링, 커스터마이징 가능한 센서 및 액츄에이터를 지원합니다. 사용자는 사전 정의된 정책 템플릿을 선택하거나 커스텀 아키텍처를 구현하여 최신 RL 알고리즘으로 훈련하고 성능 지표를 시각화할 수 있습니다. OpenAI Gym 및 Stable Baselines3와의 통합은 실험 관리를 간소화하며, 내장된 로깅 및 시각화 도구는 에이전트 행동과 훈련 역학에 대한 심층 분석을 가능하게 합니다.

Swarms는 파이썬 중심의 프레임워크와 웹 기반 인터페이스를 갖추고 있어 사용자는 특정 역할, 메모리 관리, 커스텀 프롬프트를 갖춘 에이전트를 구성할 수 있습니다. 사용자들은 시각적 플로우 빌더 또는 YAML 구성으로 에이전트 간 상호작용을 정의하며, 복잡한 의사결정 트리, 토론, 협력 작업을 조율합니다. 이 플랫폼은 데이터 쿼리, 지식 베이스 액세스, 서드파티 API 호출을 위한 플러그인 통합을 지원합니다. 배포 후에는 실시간으로 에이전트 활동, 성능 지표, 로그를 모니터링할 수 있으며, 컨테이너 오케스트레이션 도구를 통해 수평적 확장을 지원하여 대규모 AI 시뮬레이션, 로봇 제어 구조, 지능형 워크플로우 자동화를 가능하게 합니다. 오픈소스 아키텍처는 확장성, 커뮤니티 중심 개선, 데이터 제어를 위한 자체 호스팅 옵션을 보장합니다.

Chatbot-Grok은 대화형 봇 개발을 간소화하도록 설계된 파이썬으로 작성된 모듈식 AI 에이전트 프레임워크입니다. 다중 턴 대화 관리, 세션 간 채팅 메모리 유지, 사용자 정의 프롬프트 템플릿 정의를 지원하며, Grok를 포함한 다양한 LLM들을 통합할 수 있고, Telegram이나 Slack과 같은 플랫폼에 연결할 수 있습니다. 명확한 코드 구조와 플러그인 친화적인 구조를 갖추고 있어 프로토타입 제작과 프로덕션 준비된 채팅 보조기기 배포를 가속화합니다.

Doraemon-Agent는 개발자가 정교한 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 설계된 오픈 소스 파이썬 플랫폼 및 프레임워크이다. 사용자 정의 플러그인과 외부 도구를 통합하고, 세션 간 장기 메모리를 유지하며, 다단계의 연쇄 사고 계획을 실행할 수 있다. 개발자는 에이전트 역할을 구성하고, 맥락을 관리하며, 상호 작용을 기록하고, 플러그인 아키텍처를 통해 기능을 확장할 수 있다. 데이터 분석, 연구 지원 또는 고객 서비스 자동화와 같은 작업에 자율 보조 도구 제작을 간소화한다.

Lila는 다중 단계 추론과 자율 작업 수행에 특화된 완전한 AI 에이전트 프레임워크를 제공합니다. 개발자는 맞춤형 도구(API, 데이터베이스, 웹훅)를 정의하고 런타임 동안 동적으로 호출하도록 Lila를 구성할 수 있습니다. 대화 기록과 사실을 저장하는 메모리 모듈, 하위 작업을 순차적 처리하는 계획 구성 요소, 투명한 의사결정을 위한 사고 사슬 프롬프트를 갖추고 있습니다. 플러그인 시스템은 새로운 기능을 원활하게 확장할 수 있게 해주며, 내장된 모니터링은 에이전트의 행동과 출력을 추적합니다. 모듈형 설계로 기존 파이썬 프로젝트에 쉽게 통합하거나, 실시간 에이전트 워크플로우를 위해 호스팅 서비스로 배포할 수 있습니다.

LLM Agents Example은 Python으로 AI 에이전트를 구축할 수 있는 실습용 코드 베이스를 제공합니다. 커스텀 도구(웹 검색, WolframAlpha를 통한 수학 해결, CSV 분석, Python REPL)를 등록하고, 채팅 및 검색 기반 에이전트 생성, 벡터 저장소와 연결하여 문서 질문 응답을 시연합니다. 이 저장소는 대화 기억 유지, 도구 호출의 동적 분배, 복수의 LLM 프롬프트를 연결하여 복잡한 작업을 해결하는 패턴을 보여줍니다. 사용자는 서드파티 API 통합, 에이전트 워크플로우 구성 및 새 기능 확장 방법을 배워 개발자 실험과 프로토타이핑에 활용할 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.

SmartRAG는 대규모 언어 모델과 함께 사용하는 모듈식 Python 라이브러리입니다. 문서 수집, 벡터 인덱싱, 최신 LLM API를 결합하여 정확하고 맥락이 풍부한 응답을 제공합니다. 사용자는 PDF, 텍스트 파일 또는 웹페이지를 임포트하고, FAISS 또는 Chroma 같은 인기 벡터 저장소를 이용해 인덱싱하며, 맞춤형 프롬프트 템플릿을 정의할 수 있습니다. SmartRAG는 검색, 프롬프트 조합, LLM 추론을 조율하여 출처 문서에 기반한 일관된 답변을 제공합니다. RAG 파이프라인의 복잡성을 추상화하여 지식 기반 Q&A 시스템, 챗봇, 연구 지원 도구 개발을 가속화합니다. 개발자는 커넥터를 확장하거나 LLM 공급자를 바꾸거나 검색 전략을 미세 조정하여 특정 지식 도메인에 맞게 조정할 수 있습니다.

AI-Agents는 언어 모델 플래너, 지속적 메모리 모듈, 플러그인 가능 도구 세트를 조정하는 유연한 에이전트 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 HTTP 요청, 파일 작업, 사용자 정의 로직을 위한 도구를 정의하고 호출할 도구를 결정하는 LLM 플래너를 구성합니다. 메모리는 컨텍스트와 대화 기록을 저장합니다. 프레임워크는 비동기 실행, 오류 복구, 로깅을 처리하여 인텔리전트 도우미, 데이터 분석기 또는 업무 자동화 봇의 빠른 프로토타이핑을 가능하게 하며, 핵심 오케스트레이션 논리를 다시 만들 필요가 없습니다.

HackerGCLASS Agent API는 AI 에이전트를 실행하는 RESTful 엔드포인트를 공개하는 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 개발자는 사용자 지정 도구 통합, 프롬프트 템플릿 구성, 세션 간 에이전트 상태 및 메모리를 유지할 수 있습니다. 이 프레임워크는 여러 에이전트를 병렬로 조율하고, 복잡한 대화 흐름을 처리하며, 외부 서비스와의 연계를 지원합니다. Uvicorn 또는 기타 ASGI 서버를 통해 배포를 간소화하며, 플러그인 모듈로 확장할 수 있어 다양한 용도의 도메인 특화 AI 에이전트 빠른 제작이 가능합니다.

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.

Chipper는 대형 언어 모델로 구동되는 대화 인터페이스 생성을 간소화하기 위해 설계된 오픈 소스 React 컴포넌트 라이브러리입니다. 실시간 AI 응답 스트리밍, 내장된 컨텍스트 및 기록 관리, 하나의 채팅에서 여러 에이전트 지원, 파일 첨부, 테마 커스터마이징 기능을 제공합니다. 개발자는 간단한 props를 통해 모든 LLM 백엔드와 통합할 수 있으며, 플러그인으로 확장하거나 CSS-in-JS를 사용하여 스타일링하여 일관된 브랜드화와 반응형 레이아웃을 구현할 수 있습니다.

Co-Sight는 실시간 비디오 분석 솔루션의 개발과 배포를 간소화하는 오픈 소스 AI 프레임워크입니다. 비디오 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 엣지 및 클라우드에서의 분산 추론을 위한 모듈을 제공합니다. 객체 감지, 분류, 추적 및 파이프라인 오케스트레이션을 기본 제공하며, 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 보장합니다. 모듈식 설계로 인기 딥러닝 라이브러리와 쉽게 통합되고 Kubernetes를 통해 원활하게 확장됩니다. 개발자는 YAML로 파이프라인을 정의하고 Docker로 배포하며 웹 대시보드를 통해 성능을 모니터링할 수 있습니다. Co-Sight는 스마트 시티 감시, 지능형 교통, 산업 품질 검사 등 고급 비전 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 되며 개발 시간과 운영 복잡성을 줄입니다.

JaCaMo는 Jason 기반 BDI 에이전트, CArtAgO 환경 모델링, Moise 조직 구조 및 역할 지정의 핵심 3가지 구성요소를 통합하여 설계 및 실행을 위한 통합 환경을 제공합니다. 개발자는 에이전트 계획서를 작성하고, 작업이 포함된 아티팩트를 정의하며, 규범적 틀에 따라 그룹을 조직할 수 있습니다. 또한, 이 플랫폼은 MAS 상호작용의 시뮬레이션, 디버깅, 시각화를 위한 도구를 포함하며, 분산 실행, 아티팩트 저장소, 유연한 메시징을 지원하여 스웜 인텔리전스, 협력 로봇공학, 분산 의사결정 분야의 빠른 프로토타입 제작 및 연구를 가능하게 합니다. 모듈화된 설계는 학술 및 산업 프로젝트 전반에 걸친 확장성과 유연성을 보장합니다.

ExampleAgent는 AI 기반 도우미 제작을 가속화하기 위해 설계된 개발자 중심의 툴킷입니다. OpenAI의 GPT 모델과 직접 연동하여 자연어 이해와 생성을 처리하며, 사용자 정의 도구 또는 API를 추가할 수 있는 플러그인 시스템도 제공합니다. 이 프레임워크는 대화 컨텍스트, 메모리, 오류 처리를 관리하여 정보 검색, 작업 자동화, 의사 결정 워크플로우를 수행할 수 있게 합니다. 명확한 코드 템플릿, 문서, 예제와 함께 팀은 챗봇, 데이터 추출, 일정 관리 등 도메인 별 에이전트를 신속하게 프로토타이핑할 수 있습니다.

FMAS (Flexible Multi-Agent System)는 오픈소스 Python 라이브러리로, 다중 에이전트 시뮬레이션의 구축, 실행 및 시각화를 제공합니다. 사용자 정의 의사 결정 논리를 갖는 에이전트를 정의하고, 환경 모델을 구성하며, 통신 채널을 설정하고, 확장 가능한 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. FMAS는 에이전트 상태 모니터링, 상호 작용 디버깅 및 결과 내보내기를 위한 후크를 제공하며, 모듈화된 아키텍처는 시각화, 메트릭 수집 및 외부 데이터 소스와의 통합을 위한 플러그인을 지원하여 연구, 교육 및 실제 프로토타입에 적합합니다.

LLM to MCP 통합 엔진은 다양한 메시징 커뮤니케이션 플랫폼(MCP)과 대형 언어 모델(LLMs)을 통합하기 위해 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. OpenAI, Anthropic과 같은 LLM API용 어댑터와 Slack, Discord, Telegram과 같은 채팅 플랫폼용 커넥터를 제공합니다. 엔진은 세션 상태를 관리하고, 컨텍스트를 풍부하게 하며, 양방향 메시지 라우팅을 수행합니다. 플러그인 기반 아키텍처를 통해 개발자는 새 제공자를 지원하거나 비즈니스 로직을 맞춤화할 수 있어 생산 환경에서 AI 에이전트 배포를 가속화합니다.

Mina는 Python으로 AI 에이전트를 구축하기 위한 가볍지만 강력한 기반을 제공합니다. 웹 스크래퍼, 계산기, 데이터베이스 커넥터와 같은 사용자 정의 도구를 정의하고, 대화 맥락을 유지하는 메모리 버퍼를 붙이며, 다단계 추론을 위한 언어 모델 호출 시퀀스를 조율할 수 있습니다. 일반 LLM API 위에 구축되어 비동기 실행, 오류 처리 및 로깅을 기본 제공하며, 모듈식 설계를 통해 새로운 기능을 쉽게 확장할 수 있고, CLI 인터페이스를 통해 빠른 프로토타이핑과 에이전트 구동 애플리케이션 배포가 가능합니다.