bedrock-agent는 AWS Bedrock의 대규모 언어 모델 세트와 통합하여 복잡하고 작업 중심의 워크플로우를 오케스트레이션하는 다용도 AI 에이전트 프레임워크입니다. 사용자 정의 도구 등록을 위한 플러그인 아키텍처, 컨텍스트 영속성을 위한 메모리 모듈, 향상된 추론을 위한 사고 사슬 메커니즘을 제공합니다. 간단한 Python API와 명령줄 인터페이스를 통해 외부 서비스 호출, 문서 처리, 코드 생성 또는 채팅을 통한 사용자 상호작용이 가능한 에이전트 정의를 지원합니다. 에이전트는 사용자 프롬프트에 따라 적절한 도구를 자동으로 선택하고 세션 간 대화 상태를 유지할 수 있습니다. 이 프레임워크는 오픈 소스이며 확장 가능하고, 신속한 프로토타이핑 및 AI 지원 어시스턴트 배포에 최적화되어 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.

개인 AI 비서는 대화용 채팅, 맥락 인식 메모리, 자동화된 작업 수행을 제공하는 모듈식 Python AI 에이전트입니다. 웹 탐색, 파일 관리, 이메일 전송, 캘린더 예약을 위한 플러그인 시스템을 갖추고 있습니다. OpenAI 또는 로컬 언어 모델과 SQLite 기반의 메모리 저장소를 통해 대화 기록을 보존하고 시간에 따라 응답을 조정합니다. 개발자는 커스텀 모듈로 기능을 확장하여 생산성, 연구 또는 홈 오토메이션에 활용할 수 있습니다.

AAGPT는 확장 가능하고 오픈 소스인 AI 에이전트 프레임워크로, 자율 에이전트를 구축하도록 설계되었습니다. 고수준 목표 정의, 대화형 메모리 관리, 다단계 작업 계획, 외부 도구 또는 API와의 통합이 가능합니다. 간단한 구성 파일과 파이썬 SDK를 사용하여 에이전트의 동작을 맞춤화하고, 사용자 정의 행동을 정의하며, 데이터 소스와 상호작용하고 명령을 실행하며 과거 상호작용에서 학습하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.