CogAgent는 AI 에이전트 개발을 간소화하도록 설계된 연구 지향의 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 메모리 관리, 계획 및 추론, 도구 및 API 통합, 사고 체인 실행을 위한 핵심 모듈을 제공합니다. 높은 모듈화 구조를 통해 사용자 정의 도구, 메모리 저장소 및 에이전트 정책을 정의하여 대화형 챗봇, 자율 작업 계획자, 워크플로 자동화 스크립트를 만들 수 있습니다. CogAgent는 OpenAI GPT, Meta LLaMA 등 인기 있는 LLM과의 통합을 지원하여 연구자와 개발자가 다양한 실제 애플리케이션을 위한 지능형 에이전트 실험, 확장 및 확장할 수 있게 합니다.

TinyAuton은 OpenAI의 GPT 모델을 사용하여 자율 에이전트가 작업을 계획, 수행 및 개선할 수 있도록 하는 최소한의 확장 가능한 아키텍처를 제공합니다. 목표 설정, 대화 컨텍스트 관리, 맞춤 도구 호출 및 에이전트 결정 기록을 위한 내장 모듈을 제공합니다. 반복 자기 성찰 루프를 통해 결과를 분석하고 계획을 조정하며 실패한 단계를 재시도할 수 있습니다. 외부 API 또는 로컬 스크립트를 도구로 통합하고, 메모리 또는 상태를 설정하며, 에이전트의 추론 파이프라인을 사용자 정의할 수 있습니다. TinyAuton은 데이터 추출에서 코드 생성까지 AI 기반 워크플로우의 빠른 프로토타이핑에 최적입니다.

CopilotKit은 개발자가 맞춤형 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 설계된 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 파일 시스템 액세스, 웹 검색, Python REPL, SQL 커넥터 등의 도구를 등록하고 구성하며, 어떤 지원되는 LLM과도 연결할 수 있는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 내장된 메모리 모듈은 대화 상태를 지속하고, LangGraph는 복잡한 작업을 위한 구조화된 추론 흐름을 정의할 수 있도록 합니다. 에이전트는 스크립트, 웹 서비스 또는 CLI 앱으로 배포할 수 있으며 클라우드 공급자에 따라 확장 가능합니다. CopilotKit은 OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic 모델과 원활하게 통합되어 자동화 워크플로우, 챗봇 및 데이터 분석 봇을 강화합니다.

Doraemon-Agent는 개발자가 정교한 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 설계된 오픈 소스 파이썬 플랫폼 및 프레임워크이다. 사용자 정의 플러그인과 외부 도구를 통합하고, 세션 간 장기 메모리를 유지하며, 다단계의 연쇄 사고 계획을 실행할 수 있다. 개발자는 에이전트 역할을 구성하고, 맥락을 관리하며, 상호 작용을 기록하고, 플러그인 아키텍처를 통해 기능을 확장할 수 있다. 데이터 분석, 연구 지원 또는 고객 서비스 자동화와 같은 작업에 자율 보조 도구 제작을 간소화한다.

JADE의 전자상거래 다중 에이전트 시스템은 자율 에이전트가 온라인 쇼핑 워크플로우를 관리하는 방법을 보여줍니다. 구매자 에이전트는 상품 검색 및 판매자와 가격 협상을 수행합니다. 판매자 에이전트는 재고와 가격 전략을 관리합니다. 물류 에이전트는 배송 일정을 예약하고 주문 상태를 업데이트합니다. 이 시스템은 ACL을 통한 에이전트 간 통신, 행동 확장, JADE 플랫폼상의 컨테이너 배포를 보여줍니다.

Emma-X는 대형 언어 모델을 활용하는 대화형 AI 비서를 구축할 수 있는 모듈형 에이전트 오케스트레이션 플랫폼을 제공합니다. 개발자는 JSON 구성 파일을 통해 에이전트 동작을 정의하고, OpenAI, Hugging Face 또는 로컬 엔드포인트와 같은 LLM 제공자를 선택하며, 검색, 데이터베이스 또는 사용자 API와 같은 외부 도구를 연결할 수 있습니다. 내장된 메모리 계층은 세션 간 컨텍스트를 유지하고, UI 구성요소는 채팅 렌더링, 파일 업로드, 인터랙티브 프롬프트를 처리합니다. 플러그인 훅은 실시간 데이터 수집, 분석 및 사용자 정의 액션 버튼을 허용합니다. Emma-X는 고객 지원, 콘텐츠 생성, 코드 생성용 예제 에이전트를 포함하고 있으며, 오픈 아키텍처는 팀이 에이전트 기능을 확장하고, 기존 웹 애플리케이션과 통합하며, 대화 흐름을 빠르게 개선할 수 있게 합니다.

EthicalEvalMAS는 정의, 자율성, 프라이버시, 투명성, 이익 증진 등의 핵심 윤리적 차원에서 다중 에이전트 시스템을 평가하는 모듈형 환경을 제공합니다. 사용자는 맞춤형 시나리오 또는 내장 템플릿을 생성하고, 특화된 지표를 정의하며, 자동 평가 스크립트를 실행하고, 내장 보고 도구를 통해 결과를 시각화할 수 있습니다. 확장 가능한 구조는 기존 MAS 플랫폼과의 통합을 지원하며, 다양한 에이전트 행동에 대해 재현 가능한 윤리적 벤치마킹을 용이하게 합니다.

FastMCP는 외부 도구, 데이터 소스, 사용자 지정 프롬프트를 갖춘 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버 및 클라이언트를 구축하는 오픈소스 파이썬 프레임워크입니다. 개발자는 Python으로 도구 클래스와 리소스 핸들러를 정의하고, 이를 FastMCP 서버에 등록하며, HTTP, STDIO 또는 SSE와 같은 전송 프로토콜을 사용하여 배포할 수 있습니다. 클라이언트 라이브러리는 비동기 인터페이스를 제공하여 어떤 MCP 서버와도 원활히 상호작용하며, AI 에이전트를 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있게 합니다.

FinAgents는 금융 업무에 맞춘 자율 AI 에이전트를 설계, 구성 및 실행하기 위한 포괄적인 도구 모음을 제공합니다. 대형 언어 모델과 실시간 시장 데이터 API를 활용하여 전략 백테스팅, 포트폴리오 리밸런싱, 위험 평가 및 성과 보고를 자동화합니다. 이 프레임워크는 플러그인 가능한 데이터 커넥터, 모델 어댑터, 실행 엔진 및 보고 모듈이 포함된 모듈식 아키텍처를 제공하여 사용자가 구성 요소를 조합할 수 있도록 합니다. 또한 샘플 에이전트 템플릿, 로그 유틸리티 및 배포 스크립트도 포함되어 있어 개발을 가속화하고 실시간 또는 시뮬레이션 환경에서 재현 가능성을 보장합니다.

FreeThinker는 대형 언어 모델, 메모리 모듈, 외부 도구를 활용하여 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 AI 에이전트를 정의하는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 Python 또는 YAML을 통해 에이전트를 구성하고, 웹 검색, 데이터 처리 또는 API 호출용 맞춤형 도구를 플러그인하며, 내장된 계획 전략을 활용할 수 있습니다. 이 프레임워크는 단계별 실행, 컨텍스트 유지, 결과 통합을 처리하여 연구, 자동화 또는 의사결정 지원 워크플로우에서 수동 개입 없이 작동할 수 있도록 지원합니다.

Goat SDK는 Go에서 AI 에이전트의 생성과 오케스트레이션을 간소화하도록 설계되었습니다. 플러그형 LLM 통합(OpenAI, Anthropic, Azure, 로컬 모델), 사용자 정의 액션 도구 레지스트리, 상태 유지형 대화를 위한 메모리 저장소를 제공합니다. 개발자는 체인, 리퍼레터 전략, 퍼블리셔를 정의하여 CLI, WebSocket, REST 엔드포인트 또는 내장 Web UI를 통해 상호작용을 출력할 수 있습니다. Goat은 스트리밍 응답, 사용자 지정 가능한 로깅, 간편한 오류 처리도 지원합니다. 이러한 구성요소를 결합하여 최소한의 보일러플레이트로 챗봇, 자동화 워크플로, 의사결정 지원 시스템을 개발할 수 있으며 필요에 따라 공급자와 도구를 교체하거나 확장할 수 있는 유연성을 유지합니다.

GRASP는 TypeScript 또는 JavaScript 환경에서 AI 에이전트를 구축하기 위한 구조화된 파이프라인을 제공합니다. 핵심적으로 개발자는 도구(함수 또는 외부 API 커넥터)를 등록하고, 에이전트 행동을 안내하는 프롬프트 템플릿을 지정하여 에이전트를 정의합니다. 내장된 메모리 모듈은 에이전트가 컨텍스트 정보를 저장하고 검색할 수 있게 하여, 다중 턴 대화와 지속적인 상태 유지를 가능하게 합니다. 계획 구성 요소는 사용자 입력에 따라 도구 선택과 실행을 조율하며, 실행 레이어는 API 호출과 결과 처리를 담당합니다. GRASP의 플러그인 시스템은 검색 증강 생성(RAG), 작업 스케줄링, 로깅 등을 지원하는 커스텀 확장 기능을 가능하게 하며, 모듈식 설계는 팀이 필요한 컴포넌트만 선택하여, 기존 시스템 및 서비스와의 통합을 용이하게 합니다.

Hive는 Node.js 환경에 구축된 강력한 AI 에이전트 오케스트레이션 플랫폼입니다. 병렬 또는 순차 워크플로우에서 여러 AI 에이전트를 정의, 관리 및 실행하는 모듈식 시스템을 제공합니다. 각 에이전트는 특정 역할, 프롬프트 템플릿, 메모리 저장소, API 또는 플러그인과 같은 외부 도구와의 연동으로 구성할 수 있습니다. Hive는 에이전트 간 통신 경로를 간소화하여 데이터 공유, 의사 결정, 작업 위임을 가능하게 합니다. 확장 가능한 설계로 개발자는 맞춤 유틸리티를 구현하고 실행 로그를 모니터링하며 대규모 에이전트 배포를 할 수 있습니다. 또한, 오류 처리, 재시도 정책, 성능 최적화와 같은 기능을 포함하여 신뢰성 있는 자동화를 보장합니다. 최소한의 설정으로 팀은 챗봇, 데이터 분석 파이프라인, 콘텐츠 생성기 등 복잡한 AI 구동 서비스를 프로토타입할 수 있습니다.

IntelligentMASPlatform은 모듈식 구조를 통해 에이전트, 환경, 서비스 계층이 명확히 구분된 아키텍처로, 개발과 배포를 가속화합니다. 에이전트는 FIPA-준수 ACL 메시징을 이용하여 통신하며, 동적 협상과 조율이 가능합니다. 다양한 환경 시뮬레이터를 포함하여 복잡한 시나리오 모델링, 에이전트 작업 일정 수립, 실시간 인터랙션 시각화를 지원하는 대시보드를 제공합니다. 고급 행동을 위해 강화 학습 모듈을 통합했고, 맞춤형 행동 플러그인도 지원합니다. 배포 도구는 에이전트를 독립 실행형 애플리케이션 또는 분산 네트워크로 패키징할 수 있도록 하며, API는 데이터베이스, IoT 기기, 타사 AI 서비스와의 연동도 용이하게 합니다. 연구, 산업 자동화, 스마트 시티와 같은 다양한 용도에 적합합니다.

IoA는 여러 AI 에이전트를 통합된 워크플로우 내에서 정의, 조정 및 실행할 수 있는 유연한 아키텍처를 제공합니다. 주요 구성 요소에는 상위 목표를 분해하는 플래너, 특화된 에이전트에 작업을 할당하는 수행기, 그리고 컨텍스트 관리를 위한 메모리 모듈이 포함됩니다. 외부 API 및 툴킷과의 통합, 실시간 모니터링, 그리고 커스터마이징 가능한 기능 플러그인을 지원합니다. 개발자는 기존 모듈을 결합하거나 맞춤 논리로 확장하여 자율 어시스턴트, 고객 지원 챗봇, 데이터 처리 파이프라인을 빠르게 프로토타입할 수 있습니다.

KitchenAI는 AI 프레임워크의 오케스트레이션을 단순화하도록 설계된 오픈 소스 제어 평면입니다. 사용자는 단일 표준화된 API 엔드포인트를 통해 다양한 AI 구현을 관리할 수 있습니다. KitchenAI 플랫폼은 모듈식 아키텍처, 실시간 모니터링 및 고성능 메시징을 지원하여 AI 워크플로우의 통합, 배포 및 모니터링을 위한 통합된 인터페이스를 제공합니다. 프레임워크에 구애받지 않으며 AWS, GCP 및 온프레미스 환경과 같은 다양한 플랫폼에 배포할 수 있습니다.

LAWLIA는 에이전트 행동, 플러그인 도구, 대화 또는 자율 워크플로우의 메모리 관리를 정의하는 구조화된 인터페이스를 제공합니다. 개발자는 주요 LLM API와 통합하고, 프롬프트 템플릿을 구성하며, 검색, 계산기 또는 데이터베이스 커넥터와 같은 사용자 정의 도구를 등록할 수 있습니다. Agent 클래스를 통해 LAWLIA는 계획 수립, 작업 실행, 응답 해석을 처리하며, 다중 턴 상호작용과 동적 도구 호출을 허용합니다. 모듈식 설계는 플러그인 확장을 지원하여 고객 지원, 데이터 분석, 코드 지원 또는 콘텐츠 생성용 에이전트를 만들 수 있습니다. 이 프레임워크는 컨텍스트, 메모리, 오류 처리를 통합된 API 아래에서 관리하여 에이전트 개발을 간소화합니다.

LazyLLM은 외부 API 또는 맞춤 유틸리티와의 연동을 지원합니다. 에이전트는 정의된 작업을 순차 또는 분기 워크플로를 통해 수행하며, 동기 또는 비동기 작업을 지원합니다. LazyLLM은 내장 로그, 테스트 유틸리티, 프롬프트 또는 검색 전략을 사용자 지정할 수 있는 확장 포인트도 제공합니다. 이 프레임워크는 LLM 호출, 메모리 관리, 도구 실행의 기본 조정을 담당하여, 적은 코드로 빠른 프로토타이핑과 인텔리전트 어시스턴트, 채팅봇, 자동화 스크립트 배포를 가능하게 합니다.

LLaVA-Plus는 선도적인 비전-언어 기본 모델을 바탕으로 여러 이미지를 동시에 해석하고 추론할 수 있는 에이전트를 제공합니다. 조합 학습과 비전-언어 계획을 통합하여 시각적 질문 응답, 단계별 문제 해결, 다단계 추론 워크플로우와 같은 복잡한 작업을 수행합니다. 이 프레임워크는 다양한 LLM 백엔드와 연결할 수 있는 모듈형 플러그인 아키텍처를 제공하며, 맞춤 프롬프트 전략과 동적 체인 오브 사고 설명을 가능하게 합니다. 사용자는 LLaVA-Plus를 로컬 또는 웹 데모를 통해 배포하며, 단일 또는 다중 이미지를 업로드하고 자연어 질의로 질문하며 풍부한 설명과 계획 단계를 받을 수 있습니다. 확장 가능한 설계 덕분에 멀티모달 애플리케이션의 빠른 프로토타이핑이 가능하여 연구, 교육, 산업용 비전-언어 솔루션에 이상적인 플랫폼입니다.

LLM-Agent는 LLM을 사용하여 지능형 에이전트를 구축하기 위한 구조적 아키텍처를 제공합니다. 사용자 정의 도구를 정의하는 툴킷, 컨텍스트 유지를 위한 메모리 모듈, 복잡한 작업 체인을 조율하는 실행기를 포함합니다. 에이전트는 API 호출, 로컬 프로세스 실행, 데이터베이스 쿼리, 대화 상태 관리가 가능합니다. 프롬프트 템플릿과 플러그인 훅을 통해 에이전트 행동을 세밀하게 조정할 수 있습니다. 확장성을 위해 설계된 LLM-Agent는 새로운 도구 인터페이스, 사용자 정의 평가자, 동적 작업 라우팅을 지원하여 연구 자동화, 데이터 분석, 코드 생성 등을 가능하게 합니다.