언어 에이전트 시스템은 언어 모델을 활용하여 작업을 계획하고 수행하는 지능형 에이전트를 구축하기 위한 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 메모리 관리, 도구 등록, 계획자 및 실행자로 구성되어 있으며, 에이전트가 컨텍스트를 유지하고, 외부 API를 호출하며, 웹 검색을 수행하고, 워크플로우를 자동화할 수 있도록 합니다. YAML로 구성 가능하며, 여러 LLM 공급자를 지원하여 챗봇, 콘텐츠 요약기, 자율 에이전트 등의 프로토타이핑을 빠르게 할 수 있습니다. 개발자는 맞춤형 도구 및 메모리 백엔드를 만들어 기능을 확장하여 로컬 또는 서버에서 에이전트를 배포할 수 있습니다.

OpenAI Agents JS는 OpenAI 모델과 사용자 지정 도구 세트를 결합하여 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 합니다. 에이전트는 사용자 입력을 처리하고, 외부 API를 호출하며, 메모리 모듈을 사용해 대화를 관리하고, 웹 스크래핑, 코드 생성 또는 데이터 조회와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이 프레임워크는 도구 등록을 위한 플러그인 시스템, 오케스트레이션을 위한 표준 에이전트 클래스, 내장 메모리 추상화, 채팅 기반 및 완료 기반 모델 모두를 지원합니다. 오류 복구, 다중 도구 오케스트레이션, 맞춤형 미들웨어 등 기능을 제공하며, 도구를 정의하고 이를 에이전트 인스턴스에 넣어 노드.js 또는 브라우저 환경에서 최소한의 보일러플레이트로 정교한 AI 중심 워크플로우를 배포할 수 있습니다. 또한 API 키 관리를 간소화하고 비동기 작업도 지원하여, 장시간 실행 작업이나 데이터베이스, 메시징 큐와의 통합도 손쉽게 할 수 있습니다.

Taiat (TypeScript AI Agent Toolkit)은 Node.js 및 브라우저 환경에서 경량화되고 확장 가능한 자율 AI 에이전트 구축 프레임워크입니다. 개발자는 에이전트 행동을 정의하고, OpenAI 및 Hugging Face와 같은 대형 언어 모델 API를 통합하며, 다단계 도구 실행 워크플로우를 오케스트레이션할 수 있습니다. 이 프레임워크는 상태를 유지하는 대화용 맞춤형 메모리 백엔드, 웹 검색, 파일 작업, 외부 API 호출을 위한 도구 등록, 플러그인 가능한 결정 전략을 지원합니다. Taiat을 활용하면 데이터 검색, 요약, 자동 코드 생성, 대화형 어시스턴트 등 다양한 작업을 자율적으로 계획, 추론, 실행하는 에이전트를 빠르게 프로토타입할 수 있습니다.

Wren은 Python 기반의 AI 에이전트 프레임워크로, 개발자가 자율 에이전트를 생성, 관리, 배포할 수 있도록 도와줍니다. 도구(API 또는 함수) 정의, 맥락 유지를 위한 메모리 저장소, 다단계 추론 처리를 위한 오케스트레이션 로직을 추상화합니다. Wren을 사용하면 LLM 호출을 조합하고, 커스텀 도구를 등록하며, 대화 기록을 보존하여 빠르게 챗봇, 작업 자동화 스크립트, 연구 보조 도구를 프로토타입할 수 있습니다. 모듈식 설계와 콜백 기능 덕분에 기존 애플리케이션에 쉽게 확장 및 통합 가능합니다.