Avalon-LLM은 여러 LLM 기반 에이전트를 조정된 환경에서 오케스트레이션할 수 있는 파이썬 기반의 멀티 에이전트 AI 프레임워크입니다. 각각의 에이전트는 웹 검색, 파일 작업, 맞춤 API 등 특정 도구를 구성하여 전문적인 작업을 수행할 수 있습니다. 이 프레임워크는 대화 맥락과 장기 지식을 저장하는 메모리 모듈, 의사 결정 능력을 향상시키는 사고의 연속(chain-of-thought) 추론, 에이전트 성능을 벤치마킹하는 내장 평가 파이프라인을 지원합니다. Avalon-LLM은 개발자가 모델 제공자, 툴킷, 메모리 저장소 등 컴포넌트를 쉽게 추가 또는 교체할 수 있는 모듈형 플러그인 시스템을 제공합니다. 간단한 구성 파일과 명령줄 인터페이스를 통해 연구, 개발, 프로덕션에 적합한 자율 AI 워크플로우를 배포하고 모니터링하며 확장할 수 있습니다.

llm-ReAct는 대형 언어 모델을 위한 ReAct(Reasoning and Acting) 아키텍처를 구현하여, 사슬 사고 추론과 외부 도구 실행, 메모리 저장을 원활하게 통합합니다. 개발자는 웹 검색, 데이터베이스 쿼리, 파일 작업, 계산기 등 맞춤형 도구 모음을 구성하고, 필요시 도구를 호출하여 정보를 조회하거나 처리하는 다단계 작업을 계획할 수 있습니다. 내장된 메모리 모듈은 대화 상태와 과거 작업을 저장하여 맥락에 기반한 행동을 지원합니다. 모듈화된 Python 코드와 OpenAI API 지원으로, llm-ReAct는 문제 해결, 워크플로 자동화, 풍부한 컨텍스트 제공 응답에 적합한 지능형 에이전트 실험 및 배포를 간소화합니다.

Easy-Agent는 LLM과 외부 도구, 메모리 세션 추적, 구성 가능한 작업 흐름을 통합하는 모듈식 프레임워크를 제공하여 AI 에이전트 개발을 가속화합니다. 개발자는 API 또는 실행 파일을 노출하는 도구 래퍼 집합을 정의한 후, 단일 단계, 다중 단계 사고 연쇄 또는 맞춤 프롬프트와 같은 원하는 추론 전략으로 에이전트를 인스턴스화합니다. 이 프레임워크는 컨텍스트를 관리하고, 모델 출력에 따라 도구를 동적으로 호출하며, 세션 메모리를 통해 대화 기록을 추적합니다. 병렬 작업을 위한 비동기 실행과 견고한 오류 처리를 지원하여 에이전트의 안정성을 확보합니다. 복잡한 오케스트레이션을 추상화하여 연구 지원, 고객 지원 봇, 데이터 추출 파이프라인, 일정 관리 도우미 등 다양한 사용 사례에 적합한 지능형 에이전트를 최소한의 설정으로 배포할 수 있습니다.