Autonomys Agents를 사용하면 개발자가 수작업 개입 없이 복잡한 작업을 수행할 수 있는 자율 AI 에이전트를 만들 수 있습니다. Python 기반으로, 에이전트 행동 정의, 외부 API와 사용자 정의 기능 통합, 상호작용 간 대화 기억 유지 등을 위한 도구를 제공합니다. 에이전트는 다중 에이전트 환경에서 협력하고, 지식을 공유하며, 행동을 조율할 수 있습니다. 관측 모듈은 실시간 로그 기록, 성능 추적, 디버깅 인사이트를 제공합니다. 모듈형 구조로, 팀은 핵심 구성요소를 확장하고, 새로운 LLM을 통합하며, 다양한 환경에서 에이전트를 배포할 수 있습니다. 고객 지원 자동화, 데이터 분석, 연구 워크플로우 조정 등에 유용하며, Autonomys Agents는 종단 간 지능형 자율 시스템의 개발과 관리를 간소화합니다.

LiteMultiAgent는 각각 고유한 역할과 책임이 부여된 여러 AI 에이전트를 병렬 또는 순차적으로 구축하고 실행할 수 있는 모듈식 SDK를 제공합니다. 내장 메모리 저장소, 메시징 파이프라인, 플러그인 어댑터, 실행 루프를 갖추어 복잡한 에이전트 간 통신을 관리합니다. 사용자는 에이전트 행동을 커스터마이징하고, 외부 도구 또는 API를 플러그인하며, 로그를 통해 대화를 모니터링할 수 있습니다. 프레임워크의 경량 설계와 종속성 관리 덕분에 신속한 프로토타이핑과 협력 AI 워크플로우의 프로덕션 배포에 이상적입니다.

NaturalAgents는 LLM 기반 에이전트의 생성과 배포를 간소화하는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 메모리 관리, 컨텍스트 추적, 도구 통합 모듈을 제공하여 장기 세션 동안 정보를 저장하고 불러올 수 있습니다. 계층적 플래너는 다단계 추론과 행동을 조율하며, 확장 시스템은 커스텀 플러그인과 외부 API 호출을 지원합니다. 내장된 로깅과 분석 도구를 통해 개발자는 에이전트 성능을 모니터링하고 워크플로우 이슈를 디버그할 수 있습니다. 자연 에이전트는 동기 및 비동기 실행 모두를 지원하여 상호작용 및 자동화 파이프라인에 유연성을 제공합니다.

Rigging은 AI 에이전트 생성 및 오케스트레이션을 간소화하는 개발자 중심 프레임워크입니다. 도구 및 함수 등록, 컨텍스트 및 메모리 관리, 워크플로우 체인, 콜백 이벤트, 로깅을 제공합니다. 여러 LLM 제공자를 통합하고, 커스텀 플러그인 정의 및 다단계 파이프라인 구성도 가능합니다. Rigging의 타입 안전 TypeScript SDK는 모듈성 및 재사용성을 보장하여 챗봇, 데이터 처리, 콘텐츠 생성 작업을 위한 AI 에이전트 개발 속도를 높입니다.

SimplerLLM은 개발자에게 LLM 체인 구성, 에이전트 행동 정의, 도구 호출 조정을 위한 최소한의 API를 제공합니다. 메모리 유지, 프롬프트 템플릿, 출력 파싱에 대한 내장 추상화로 사용자는 맥락을 유지하는 대화형 에이전트를 빠르게 조립할 수 있습니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Azure, HuggingFace 모델과 원활하게 통합되며 검색, 계산기, 맞춤 API를 위한 플러그인 툴킷을 지원합니다. 경량 핵심은 의존성을 최소화하여 민첩한 개발과 클라우드 또는 엣지 배포를 용이하게 합니다. 챗봇, Q&A 어시스턴트, 작업 자동화기 등을 구축할 때 SimplifyLLM은 엔드투엔드 LLM 에이전트 파이프라인을 단순화합니다.

SuperBot은 개발자가 Python과 명령줄을 통해 자율적이고 컨텍스트 인식이 가능한 어시스턴트를 배포할 수 있게 하는 포괄적인 AI 에이전트 프레임워크입니다. OpenAI의 채팅 모델과 메모리 시스템, 함수 호출 기능, 플러그인 아키텍처를 통합합니다. 에이전트는 셸 명령을 실행하고, 코드를 구동하며, 파일과 상호작용하고, 웹 검색을 수행하며, 대화 상태를 유지할 수 있습니다. SuperBot은 복잡한 워크플로를 위한 다중 에이전트 오케스트레이션을 지원하며, 모두 간단한 Python 스크립트와 CLI 명령으로 구성할 수 있습니다. 확장 가능한 설계로 맞춤형 도구를 추가하고, 작업을 자동화하며, 외부 API와 통합하여 강력한 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

A2A(Agent-to-Agent Architecture)는 구글이 개발한 분산형 AI 에이전트의 공동 개발과 운용을 가능하게 하는 오픈소스 프레임워크입니다. 역할, 통신 채널, 공유 메모리를 정의하는 모듈식을 제공합니다. 개발자는 다양한 LLM 제공자를 통합하고, 에이전트 행동을 커스터마이징하며, 다단계 워크플로우를 조율할 수 있습니다. A2A에는 에이전트 간 상호작용을 추적할 수 있는 내장 모니터링, 오류 관리, 리플레이 기능이 포함되어 있습니다. 표준화된 프로토콜을 통해 에이전트 발견, 메시지 전달, 작업 할당을 단순화하여 복잡한 조정 패턴을 간소화하고 다양한 환경에서 에이전트 기반 애플리케이션의 신뢰성을 향상시킵니다.

Azure AI Agent SDK는 복잡한 작업을 수행할 수 있는 지능적이고 자율적인 에이전트를 만들 수 있는 종합 프레임워크입니다. 사용자 의도를 평가하고, 작업을 계획하며, 외부 API 또는 맞춤형 도구를 호출하고, 상태를 지속적으로 저장하는 플래너, 실행기, 메모리 구성요소를 포함하는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 이 SDK는 다양한 LLM과의 통합을 지원하여 문맥 인식 대화와 의사결정을 가능하게 합니다. 내장된 텔레메트리와 Azure 서비스 커넥터를 통해 에이전트는 오류 복구, 클라우드 환경 간 확장, 안전한 상호작용을 수행할 수 있습니다. CLI 템플릿과 사전 구축된 능력을 활용한 빠른 프로토타이핑이 가능하여, 팀이 워크플로우를 자동화하고 고객 지원이나 데이터 분석을 독립적으로 수행하는 디지털 워커를 배포할 수 있습니다.

Azure AI Foundry Agents Samples는 Azure AI Foundry SDK 및 서비스를 활용하는 방법을 보여주는 풍부한 시나리오를 제공합니다. 장기 기억이 있는 대화형 에이전트, 복잡한 작업을 세분화하는 플래너 에이전트, 외부 API 호출이 가능한 도구 에이전트, 텍스트, 영상, 음성을 결합한 멀티모달 에이전트가 포함됩니다. 각 샘플은 환경 세팅, LLM 오케스트레이션, 벡터 검색, 텔레메트리와 함께 사전 구성되어 있어 강력한 AI 솔루션의 프로토타이핑과 배포를 빠르게 할 수 있습니다.

AutonomousSphere는 자율형 AI 에이전트 개발을 위한 종합 프레임워크를 제공합니다. 직관적인 에이전트 생성 마법사, 프로젝트 설정을 위한 CLI와 GUI 도구, 그리고 에이전트 간 통신과 작업 위임을 관리하는 다중 에이전트 오케스트레이션 엔진이 특징입니다. 실시간 대시보드에는 에이전트 상태, 로그, 성능 지표가 표시되며, 워크플로 스케줄링으로 반복 작업을 자동화할 수 있습니다. OpenAI, 지역 LLM, 외부 API와의 연동으로 복잡한 작업 수행이 가능하며, 플러그인 지원, 이벤트 기반 트리거 및 내장 디버깅이 개발을 간소화합니다. 협업 도구를 통해 팀이 에이전트 정의를 공유하고 실행 상태를 모니터링할 수 있어, AI 자동화를 다양한 케이스로 확장하는 데 이상적입니다.

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.

Continuum은 태스크, 도구, 메모리를 조합 가능하게 정의하여 개발자가 지능형 에이전트를 구축할 수 있는 Python 오픈소스 프레임워크입니다. Continuum으로 만든 에이전트는 계획-실행-관찰 루프를 따르며, LLM의 추론과 외부 API 호출 또는 스크립트 간의 인터레이싱이 가능합니다. 플러그형 아키텍처는 Redis, SQLite 등 여러 메모리 저장소, 커스텀 도구 라이브러리, 비동기 실행을 지원합니다. 유연성을 중시하여 사용자 정의 정책 작성, 데이터베이스 또는 웹훅과 같은 타사 서비스 통합, 환경별 에이전트 배포가 가능합니다. Continuum의 이벤트 기반 오케스트레이션은 에이전트의 행동을 기록하며 디버깅 및 성능 조정을 용이하게 합니다. 데이터 수집 자동화, 대화형 어시스턴트 제작, DevOps 파이프라인 오케스트레이션 등 생산 환경에 적합한 확장 가능한 AI 에이전트 워크플로우의 기반을 제공합니다.

CrewAI Quickstart는 CrewAI 프레임워크를 사용하여 AI 기반 대화형 에이전트의 생성과 배포를 간소화하도록 설계된 개발자 도구입니다. 사전 구성된 Node.js 환경, CrewAI API와 상호 작용하는 예제 스크립트, 프롬프트 설계, 에이전트 오케스트레이션, 오류 처리에 대한 모범 사례 패턴을 제공합니다. 이 빠른 시작을 통해 팀은 챗봇 프로토타입을 만들고 작업 흐름을 자동화하며 AI 도우미를 기존 애플리케이션에 몇 분 만에 통합하여 보일러플레이트 코드를 줄이고 프로젝트 간 일관성을 유지할 수 있습니다.

Dive는 최소한의 수동 개입으로 다중 단계 작업을 수행할 수 있는 자율 AI 에이전트를 생성하고 실행하는 Python 기반 오픈소스 프레임워크입니다. 간단한 YAML 구성 파일에 에이전트 프로파일을 정의하여 API, 도구, 메모리 모듈을 지정할 수 있으며, 데이터 검색, 분석, 파이프라인 오케스트레이션 등의 작업에 활용할 수 있습니다. Dive는 컨텍스트, 상태, 프롬프트 엔지니어링을 관리하며, 내장된 오류 처리와 로깅이 포함된 유연한 워크플로우를 지원합니다. 플러그형 아키텍처는 다양한 언어 모델 및 검색 시스템을 지원하여 고객 서비스 자동화, 콘텐츠 생성, DevOps 프로세스용 에이전트 구성도 쉽습니다. 본 프레임워크는 프로토타입에서 본격 운영까지 확장 가능하며, CLI 명령어와 API 엔드포인트를 통해 기존 시스템에 원활하게 통합할 수 있습니다.

NagaAgent는 Python에서 AI 에이전트 생성, 오케스트레이션 및 확장을 간단하게 하는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 플러그 앤 플레이 도구 통합 시스템, 영구 회화 메모리 객체 및 비동기 다중 에이전트 컨트롤러를 제공합니다. 개발자는 사용자 지정 도구를 함수로 등록하고, 에이전트 상태를 관리하며, 다수의 에이전트 간 상호 작용을 코레이드할 수 있습니다. 프레임 워크에는 로깅, 오류 처리 훅 및 신속한 프로토타이핑을 위한 사전 구성 옵션이 포함되어 있습니다. NagaAgent는 고객 지원 봇, 데이터 처리 파이프라인 또는 연구 도우미와 같은 복잡한 워크플로우 구축에 적합하며 인프라 오버헤드가 없습니다.

Nexus Agents는 대형 언어 모델을 핵심으로 하는 모듈식 프레임워크로, 개발자는 커스텀 에이전트를 정의하고, 외부 도구를 통합하며, 선언형 YAML 또는 Python 구성으로 워크플로우를 조작할 수 있습니다. 동적 작업 라우팅, 메모리 관리, 에이전트 간 통신을 지원하여 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 자동화를 실현합니다. 내장 로깅, 오류 처리, CLI 지원으로 데이터 수집, 분석, 콘텐츠 생성, 고객 인터랙션 등 복합 파이프라인을 간소화합니다. 커스텀 도구 또는 LLM 제공자를 쉽게 확장할 수 있어, 비즈니스 프로세스, 연구 업무, 운영 워크플로우의 자동화를 지원합니다.

xBrain은 Python 애플리케이션 내에서 자율 에이전트를 생성, 구성, 오케스트레이션하는 모듈러 구조를 제공합니다. 사용자들은 데이터 검색, 분석 또는 생성과 같은 특정 능력을 갖춘 에이전트를 정의하고, 이를 워크플로우에 조합하여 각 에이전트가 통신하고 작업을 위임하도록 합니다. 프레임워크에는 비동기 실행을 관리하는 스케줄러, 외부 API 통합을 위한 플러그인 시스템, 실시간 모니터링과 디버깅용 로그 메커니즘이 포함됩니다. xBrain의 유연한 인터페이스는 맞춤형 메모리 구현과 에이전트 템플릿을 지원하여 다양한 도메인에 맞게 행동을 조정할 수 있습니다. 챗봇과 데이터 파이프라인, 연구 실험 등에 활용하여 최소한의 반복 코드를 통해 복잡한 다중 에이전트 시스템 개발을 가속화합니다.