Llamator는 메모리 모듈, 도구 통합, 동적 프롬프트 템플릿을 결합하여 유니파이드 파이프라인에서 자율 AI 에이전트를 구축할 수 있는 오픈소스 JavaScript 라이브러리입니다. 계획, 액션 실행, 반영 루프를 조정하여 다단계 작업을 처리하며, 여러 LLM 공급자를 지원하고 API 호출 또는 데이터 처리를 위한 맞춤형 도구 정의를 허용합니다. Llamator를 사용하면 웹 또는 Node.js 애플리케이션 내에서 채팅봇, 개인 비서, 자동화 워크플로를 빠르게 프로토타이핑할 수 있으며, 모듈형 아키텍처로 확장과 테스트가 용이합니다.

Melissa는 광범위한 템플릿 코드 없이 AI 기반 에이전트를 구축할 수 있는 가볍고 확장 가능한 아키텍처를 제공합니다. 핵심적으로, 이 프레임워크는 개발자가 맞춤형 액션, 데이터 커넥터, 메모리 모듈을 등록할 수 있는 플러그인 기반 시스템에 의존합니다. 메모리 서브시스템은 상호작용 간 콘텍스트를 유지하여 대화의 연속성을 향상시킵니다. API, 데이터베이스 또는 로컬 파일에서 정보를 가져오고 처리할 수 있는 통합 어댑터도 갖추고 있습니다. 간단한 API, CLI 도구, 표준화된 인터페이스를 결합하여 Melissa는 고객 문의 자동화, 동적 보고서 생성, 다단계 워크플로우 조정과 같은 작업을 간소화합니다. 언어에 구애받지 않는 통합이 가능하여 파이썬 중심 프로젝트에 적합하며, Linux, macOS 또는 Docker 환경에 배포할 수 있습니다.

Multi-Agents는 계획자, 실행자, 비평가와 같은 다양한 AI 에이전트들이 다단계 작업을 해결하기 위해 협력하는 구조적 환경을 제공합니다. 계획자 에이전트는 상위 목표를 하위 작업으로 분해하고, 실행자 에이전트는 외부 API 또는 도구와 상호작용하여 각 단계를 수행하며, 비평가 에이전트는 결과의 정확성과 일관성을 검토합니다. 메모리 모듈은 에이전트가 상호작용 간에 맥락을 저장할 수 있도록 하며, 메시징 시스템은 원활한 통신을 보장합니다. 이 프레임워크는 확장 가능하며 사용자는 맞춤 역할을 추가하거나 독점 도구를 통합하거나 LLM 백엔드를 교체할 수 있어 특정 용도에 맞게 조정 가능합니다.

Ruler는 코드 없는 AI 에이전트로, 규칙 기반 의사결정 워크플로우를 간소화합니다. 사용자들이 조건 규칙을 정의하고, 여러 단계를 연결하며, 외부 데이터 소스를 통합하여 복잡한 프로세스를 자동화할 수 있도록 합니다. 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 분기 로직을 쉽게 생성하고, 애플리케이션 간의 액션을 트리거하며, 자동 알림을 보낼 수 있습니다. 실시간 대시보드와 로그를 통해 규칙의 성과를 모니터링하며, 내장 버전 관리 기능으로 안전하게 업데이트할 수 있습니다. API 중심 구조는 CRM, ERP, 메시징 플랫폼과의 원활한 통합을 지원합니다. 팀은 비즈니스 정책, 컴플라이언스 체크, 승인 프로세스를 빠르게 모델링하여 수작업 개입을 줄이고 의사결정 사이클을 가속화할 수 있습니다. 대출 승인, 고객 지원 라우팅, 공급망 알림 자동화 등에서 코드 없이 안정적이고 일관된 운영을 제공합니다.

Bot-With-Plan은 실행 전에 상세 계획을 생성하는 모듈형 Python 템플릿을 제공합니다. OpenAI GPT를 사용하여 사용자 지침을 분석하고 작업을 순차적 단계로 분해하며, 계획을 검증한 후 외부 도구(웹 검색 또는 계산기 등)를 통해 각 단계별 수행을 진행합니다. 프롬프트 관리, 계획 분석, 실행 오케스트레이션 및 오류 처리를 포함합니다. 계획 단계와 실행 단계를 분리하여 감독력 향상, 디버깅 용이성, 새로운 도구 또는 기능 확장에 유리한 구조를 제공합니다.

Inngest AgentKit은 Node.js 환경 내에서 AI 에이전트 개발을 위한 포괄적 프레임워크를 제공합니다. Inngest의 이벤트 기반 아키텍처를 활용하며, 외부 이벤트(HTTP 요청, 예약된 작업, 웹훅 호출)에 따라 에이전트 워크플로우를 트리거합니다. 템플릿 렌더링 유틸리티를 포함하며, 세션 간 컨텍스트를 유지하는 내장 상태 관리와 외부 API 및 언어 모델과의 원활한 통합 기능을 갖추고 있습니다. 에이전트는 부분 응답을 실시간으로 스트리밍하고, 복잡한 로직을 관리하며, 오류 처리와 재시도를 통해 다단계 프로세스를 오케스트레이션할 수 있습니다. 인프라와 워크플로우 관심사를 추상화함으로써, 개발자는 지능적 행동 설계에 집중할 수 있으며, 보일러플레이트 코드를 줄이고 대화형 어시스턴트 및 데이터 처리 파이프라인, 태스크 자동화 봇의 배포를 가속화할 수 있습니다.

agent-steps는 복잡한 작업을 디스크리트하고 재사용 가능한 단계로 분해하여 AI 에이전트 개발을 간소화하는 Python 단계 오케스트레이션 프레임워크입니다. 각 단계는 언어 모델 호출, 데이터 변환 수행 또는 외부 API 호출과 같은 특정 작업을 캡슐화하며, 이후 단계에 컨텍스트를 전달할 수 있습니다. 이 라이브러리는 동기 및 비동기 실행을 지원하며, 확장 가능한 파이프라인을 가능하게 합니다. 내장된 로깅과 디버깅 유틸리티는 단계 실행의 투명성을 제공하며, 모듈형 아키텍처는 유지보수성을 촉진합니다. 사용자들은 맞춤형 단계 유형을 정의하고 워크플로우에 연결하며, 기존 Python 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다. agent-steps는 챗봇, 자동화된 데이터 파이프라인, 의사결정 지원 시스템 등 다단계 AI 솔루션 구축에 적합합니다.