Council은 역할 정의, 작업 체인 연결, 외부 도구 또는 API 통합을 통해 AI 에이전트 설계에 구조화된 환경을 제공합니다. 사용자는 메모리 저장소를 구성하고, 에이전트 상태를 관리하며, 맞춤형 추론 파이프라인을 구현할 수 있습니다. Council의 플러그인 아키텍처는 NLP 서비스, 데이터 소스, 타사 도구와의 원활한 통합을 가능하게 하며, 복잡한 작업을 신속하게 프로토타입하고 신뢰성 있게 수행하는 다중 에이전트 시스템 배포를 지원합니다.

HMAS는 계층형 다중 에이전트 시스템 개발을 가능하게 하는 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 에이전트 계층, 에이전트 간 통신 프로토콜, 환경 통합, 내장 훈련 루프를 위한 추상화를 제공합니다. 연구자와 개발자는 HMAS를 사용하여 복잡한 에이전트 상호 작용의 프로토타입을 만들고, 협력 정책을 훈련하며, 시뮬레이션 환경에서 성능을 평가할 수 있습니다. 모듈식 설계를 통해 에이전트, 환경, 훈련 전략을 확장하고 사용자 지정하기 쉽습니다.

Matcha Agent는 Python으로 자율 에이전트를 구축하기 위한 유연한 기반을 제공합니다. 개발자는 맞춤형 도구 세트(API, 스크립트, 데이터베이스)를 사용해 에이전트를 구성하고, 대화 메모리를 관리하며, 다양한 LLM(OpenAI, 로컬 모델 등) 간의 다중 단계 워크플로우를 조정할 수 있습니다. 플러그인 기반 아키텍처는 에이전트 행동을 쉽게 확장, 디버깅, 모니터링할 수 있게 합니다. 연구 과제 자동화, 데이터 분석, 고객 지원 등 다양한 분야에서 에이전트 개발과 배포를 간소화합니다.

OpenAI Agent Swarm은 다양한 작업에 걸쳐 여러 GPT 기반 에이전트의 조정을 간소화하도록 설계된 모듈형 프레임워크입니다. 각 에이전트는 독립적으로 작동하며, 사용자 정의 가능 프롬프트와 역할 정의를 갖고 있습니다. Swarm 핵심은 에이전트 수명 주기, 메시지 전달 및 작업 스케줄링을 관리합니다. 이 플랫폼은 복잡한 워크플로우 정의, 실시간 에이전트 상호작용 모니터링, 결과를 일관된 출력으로 집계하는 도구를 포함합니다. 전문화된 에이전트에 워크로드를 분산시킴으로써 콘텐츠 생성, 연구 분석, 자동 디버깅, 데이터 요약 등 복잡한 문제 해결 시나리오를 처리할 수 있습니다. OpenAI API와 원활히 통합되어 개발자가 오케스트레이션 인프라를 구축하지 않고도 다중 에이전트 시스템을 빠르게 배포할 수 있습니다.

RainbowGPT는 OpenAI 모델을 사용하는 AI 에이전트의 설계, 맞춤화, 배포를 위한 완벽한 프레임워크를 제공합니다. FastAPI 백엔드, 도구 및 메모리 관리를 위한 LangChain 통합, 에이전트 생성과 테스트를 위한 React 기반 UI를 포함합니다. 사용자는 문서를 업로드하여 벡터 기반의 지식 검색을 하거나, 사용자 정의 프롬프트 및 행동을 정의하고, 외부 API 또는 함수를 연결할 수 있습니다. 이 플랫폼은 대화 내역을 기록하여 분석하며, 다중 에이전트 워크플로우를 지원하여 복잡한 자동화와 대화형 파이프라인을 구현합니다.

Thufir는 복잡한 작업 계획 및 실행이 가능한 자율 AI 에이전트를 제작하는 데 도움을 주도록 설계된 파이썬 기반의 오픈소스 에이전트 프레임워크입니다. 핵심적으로, Thufir는 높은 수준의 목표를 실현 가능한 단계로 분해하는 계획 엔진, 세션 간 맥락 정보를 저장하고 검색하는 기억 모듈, 그리고 외부 API, 데이터베이스 또는 코드 실행 환경과 상호작용할 수 있는 플러그 앤 플레이 도구 인터페이스를 제공합니다. 개발자는 Thufir의 모듈식을 활용하여 에이전트 행동을 맞춤화하고, 사용자 정의 도구를 정의하며, 에이전트 상태를 관리하고, 다중 에이전트 작업 흐름을 조정할 수 있습니다. 낮은 수준의 인프라 관리를 추상화함으로써 Thufir는 가상 비서, 워크플로 자동화, 연구, 디지털 작업자와 같은 사용 사례에 적합한 지능형 에이전트의 개발과 배포를 빠르게 합니다.

Agents with ADK는 대형 언어 모델로 구동되는 지능형 에이전트 생성을 간소화하도록 설계된 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 모듈형 에이전트 템플릿, 내장 메모리 관리, 도구 실행 인터페이스, 다중 에이전트 조정 기능을 포함하고 있습니다. 개발자는 사용자 정의 기능이나 외부 API를 신속하게 연결하고, 계획 및 추론 체인을 구성하며, 에이전트 상호 작용을 모니터링할 수 있습니다. 이 프레임워크는 인기 있는 LLM 제공업체와의 통합을 지원하며, 로깅, 재시도 로직 및 프로덕션 배포를 위한 확장성도 제공합니다.

AgentLLM은 그래픽 인터페이스 또는 JSON 정의를 통해 사용자들이 자율 에이전트를 생성, 구성, 실행할 수 있는 웹 기반 AI 에이전트 프레임워크입니다. 에이전트는 작업을 추론하며 여러 단계로 워크플로우를 계획하고, Python 도구 또는 외부 API를 호출하며, 대화와 메모리를 유지하고, 결과에 따라 적응할 수 있습니다. 이 플랫폼은 OpenAI, Azure 또는 자가 호스팅 모델을 지원하며, 웹 검색, 파일 처리, 수학 계산, 맞춤형 플러그인 등의 도구 통합을 제공합니다. 실험적이고 빠른 프로토타이핑을 위해 설계된 AgentLLM은 복잡한 비즈니스 프로세스 자동화, 데이터 분석, 고객 지원, 맞춤 추천이 가능한 인텔리전트 에이전트 구축을 간소화합니다.

AI Agent Code Generator는 AI 에이전트용 Python 프로젝트의 구조를 위한 명령줄 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 여러 LangChain 기반 템플릿 가운데 선택하고, OpenAI API 키를 설정하며, 사용자 지정 도구 또는 함수를 지정합니다. 이후, 템플릿은 기본 코드, 프로젝트 구조, 샘플 스크립트를 생성하여 대화형, 정보 검색 또는 작업 자동화 에이전트를 배포할 수 있도록 합니다. 개발자는 생성된 코드에 플러그인을 추가하거나 프롬프트를 수정하고, 새로운 도구 키트를 통합하여 전문화된 에이전트 동작을 구현함으로써 프로토타입 제작과 배포를 가속화할 수 있습니다.

Autogen Studio Research는 GitHub에 호스팅된 연구 프로토타입으로, 다중 에이전트 AI 애플리케이션을 구축, 시각화 및 반복할 수 있습니다. 드래그 앤 드롭 방식으로 에이전트 컴포넌트를 배치하고, 커뮤니케이션 채널을 정의하며, 실행 파이프라인을 구성할 수 있는 웹 기반 UI를 제공합니다. 내부적으로 Python SDK를 사용하여 다양한 LLM 백엔드(OpenAI, Azure, 로컬 모델)에 연결하며, 실시간 로그, 지표, 디버깅 도구를 제공합니다. 이 플랫폼은 신속한 프로토타이핑, 의사결정 워크플로우, 자동화된 작업 오케스트레이션에 적합하도록 설계되었습니다.