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.

MCP Ollama 에이전트는 Ollama의 로컬 LLM 런타임을 활용하여 작업 자동화를 위한 다용도 에이전트 프레임워크를 제공합니다. SERP API를 이용한 웹 검색, 파일 시스템 조작, 셸 명령 실행, 파이썬 환경 관리 등 여러 도구 인터페이스를 통합합니다. 사용자 정의 프롬프트와 도구 구성을 정의하여 복잡한 워크플로우를 조율하고 반복 작업을 자동화하며, 다양한 도메인에 맞춘 맞춤형 어시스턴트를 구축할 수 있습니다. 에이전트는 도구 호출과 컨텍스트 관리를 수행하여 대화 기록과 도구 응답을 유지하며 일관된 행동을 생성합니다. CLI 기반의 설정과 모듈식 아키텍처로 새 도구를 쉽게 확장하고 연구, 데이터 분석, 개발 지원 등 다양한 사용 사례에 적응할 수 있습니다.

Multi-Agent AI Assistant는 여러 GPT 기반 에이전트를 조정하는 모듈화된 Python 프레임워크로, 각 에이전트는 기획, 연구, 분석, 실행과 같은 역할이 부여됩니다. 시스템은 에이전트 간 메시지 전달, 메모리 저장, 외부 도구 및 API 연동을 지원하며, 복잡한 작업 분해와 협력적 문제 해결을 가능하게 합니다. 개발자는 에이전트 행동을 커스터마이징하고, 새로운 도구 세트를 추가하며, 간단한 구성 파일로 워크플로우를 설정할 수 있습니다. 전문 에이전트 간 분산 추론을 활용하여, 자동 연구, 데이터 분석, 의사결정 지원, 작업 자동화를 가속화합니다. 저장소에는 일반적인 워크플로우와 에이전트 구성 템플릿이 포함되어 있어, 업무, 교육, 연구 환경에서 엔드 투 엔드 워크플로우를 처리하는 인텔리전트 어시스턴트와 디지털 워커의 신속한 프로토타입 제작이 가능합니다.

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.

Solace AI는 인프라에 자체 대화형 어시스턴트를 배포할 수 있는 모듈화된 AI 에이전트 프레임워크입니다. 컨텍스트 메모리 관리, 문서 검색을 위한 벡터 데이터베이스 지원, 외부 통합용 플러그인 훅, 웹 기반 채팅 인터페이스를 제공합니다. 맞춤형 시스템 프롬프트와 세분화된 지식 소스 제어를 통해 서드파티 서버에 의존하지 않고 지원, 튜터링, 개인 생산성 또는 내부 자동화를 위한 에이전트를 만들 수 있습니다.

AgentSmith는 Python으로 작성된 모듈형 에이전트 오케스트레이션 프레임워크로, 개발자가 여러 AI 에이전트를 정의, 구성 및 협력하여 실행할 수 있도록 합니다. 각 에이전트는 연구원, 기획자, 코더, 리뷰어 등으로 역할을 지정할 수 있으며 내부 메시지 버스를 통해 통신합니다. FAISS, Pinecone와 같은 벡터 저장소를 활용한 메모리 관리, 작업을 서브태스크로 분할, 목표 달성을 위한 자동 감독을 지원합니다. YAML 파일로 구성된 에이전트와 파이프라인은 사용자 친화적이며, OpenAI API 및 커스텀 LLM과 원활하게 통합됩니다. 로깅, 모니터링, 에러 처리 기능이 내장되어 있어 소프트웨어 개발, 데이터 분석, 의사 결정 지원 시스템의 자동화에 적합합니다.

ChainLite는 재사용 가능하게 설계된 체인 모듈로 LLM 오케스트레이션의 복잡성을 추상화하여 AI 에이전트 제작을 간소화합니다. 간단한 Python 데코레이터와 구성 파일을 사용하여 개발자는 에이전트의 행동, 도구 인터페이스 및 메모리 구조를 정의합니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Cohere, Hugging Face와 같은 인기 LLM 공급자와 외부 데이터 소스(API, 데이터베이스)와 통합되어 에이전트가 실시간 정보를 가져올 수 있도록 지원합니다. Streamlit이 구동하는 브라우저 기반 UI를 통해 사용자는 토큰 수준의 대화 기록 검사, 프롬프트 디버그, 체인 실행 그래프 시각화가 가능합니다. ChainLite는 로컬 개발부터 프로덕션 컨테이너까지 여러 배포 대상 지원으로 데이터 과학자, 엔지니어, 제품팀 간 원활한 협업을 가능하게 합니다.

CoreLink-Persona-Engine은 성격 특성, 메모리 행동, 대화 흐름을 정의하여 독특한 페르소나를 갖는 AI 에이전트를 생성할 수 있는 모듈형 프레임워크입니다. 지식 베이스, 사용자 정의 로직, 외부 API를 통합하는 유연한 플러그인 아키텍처를 제공합니다. 엔진은 단기 및 장기 메모리를 모두 관리하며, 세션 간 컨텍스트 연속성을 가능하게 합니다. 개발자는 JSON 또는 YAML로 페르소나 프로필을 구성하고, OpenAI 또는 로컬 모델 같은 LLM 공급자에 연결하며, 다양한 플랫폼에 배포할 수 있습니다. 내장 로그와 분석을 통해 성능 모니터링과 행동 수정이 용이하며, 고객 지원 챗봇, 가상 비서, 롤플레잉 애플리케이션, 연구 프로토타입에 적합합니다.

enhance_llm은 정의된 시퀀스에서 대형 언어 모델 호출을 조율하는 모듈형 프레임워크를 제공하여 개발자가 프롬프트 체인, 외부 도구 또는 API 통합, 대화 맥락 관리, 조건부 논리 구현을 할 수 있게 합니다. 여러 LLM 공급자, 사용자 지정 프롬프트 템플릿, 비동기 실행, 오류 처리, 메모리 관리를 지원하며, LLM 상호작용의 보일러플레이트를 추상화하여 에이전트와 유사한 애플리케이션(예: 자동화된 어시스턴트, 데이터 처리 봇, 다단계 추론 시스템)의 개발, 디버깅, 확장을 간소화합니다.

LemLab은 대형 언어 모델로 구동되는 AI 에이전트 개발을 위한 모듈화된 프레임워크입니다. 개발자는 사용자 정의 프롬프트 템플릿을 정의하고, 다단계 추론 파이프라인을 연결하며, 외부 도구와 API를 통합하고, 대화 맥락을 저장할 메모리 백엔드를 구성할 수 있습니다. 또한 정의된 작업에서 에이전트 성능을 벤치마킹하는 평가 스위트도 포함되어 있습니다. 재사용 가능한 구성 요소와 명확한 추상화를 제공하여 연구 및 생산 환경에서 복잡한 LLM 애플리케이션의 실험, 디버깅, 배포를 가속화합니다.

Minerva는 대형 언어 모델을 사용하여 복잡한 워크플로우를 자동화하도록 설계된 확장 가능한 AI 에이전트 프레임워크입니다. 개발자는 웹 검색, API 호출 또는 파일 처리기와 같은 외부 도구를 통합하고, 사용자 정의 계획 전략을 정의하며, 대화 또는 지속형 메모리를 관리할 수 있습니다. Minerva는 동기 및 비동기 작업 실행, 구성 가능한 로깅, 플러그인 아키텍처를 지원하여 인공지능 에이전트를 프로토타입, 테스트 및 배포하는 데 용이하게 만듭니다. 이러한 에이전트는 추론, 계획 및 도구 사용이 가능합니다.

Pacman AI는 고전적인 Pacman 게임을 위한 완전한 Python 기반 환경과 에이전트 프레임워크를 제공합니다. 이 프로젝트는 Q학습과 가치 반복의 핵심 강화학습 알고리즘을 구현하여 알약 수집, 미로 탐색, 유령 회피에 최적의 정책을 학습할 수 있게 합니다. 사용자는 맞춤형 보상 함수 정의와 학습률, 할인 계수, 탐색 전략과 같은 하이퍼파라미터 조정을 할 수 있습니다. 이 프레임워크는 성능 로깅, 시각화, 재현 가능한 실험 환경을 지원하며, 연구자와 학생들이 새로운 알고리즘이나 신경망 기반 학습 방식을 통합하고, 기존의 격자 기반 방법과 비교할 수 있도록 설계되어 있습니다.

Rawr Agent는 LangChain 기반의 모듈식 오픈 소스 Python 프레임워크로, 복잡한 LLM 상호작용 워크플로를 오케스트레이션하여 자율 AI 에이전트를 구축합니다. YAML 설정 또는 Python 코드를 이용해 웹 API, 데이터베이스 쿼리, 사용자 지정 스크립트 등 도구를 지정하여 작업 시퀀스를 정의할 수 있습니다. 대화 내역과 벡터 임베딩 저장을 위한 메모리 컴포넌트, 반복 호출 최적화를 위한 캐시 메커니즘, 에이전트 행동 모니터링을 위한 포괄적 로깅과 오류처리 기능이 포함됩니다. 확장 가능한 구조로, 사용자 지정 도구 및 어댑터 추가가 가능하여 자동화된 연구, 데이터 분석, 보고서 작성, 인터랙티브 챗봇 등의 용도에 적합합니다. 간단한 API로 팀은 빠른 프로토타이핑과 다양한 애플리케이션 배포가 가능합니다.

Real-Agents는 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 AI 기반 에이전트의 생성과 조율을 간소화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. Python 기반이며 주요 언어 모델과 호환되며, 언어 이해, 추론, 기억 저장, 도구 실행을 위한 핵심 모듈로 구성된 유연한 설계입니다. 개발자는 Web API, 데이터베이스, 사용자 정의 함수 등을 신속히 통합하여 에이전트의 기능을 확장할 수 있습니다. 기억 메커니즘을 통해 상호 작용 전후에 맥락을 유지하며, 멀티 턴 대화와 긴 워크플로우도 지원합니다. 로깅, 디버깅, 확장 유틸리티 포함으로, 개발 과정의 복잡성을 낮추고 빠른 프로덕션 배포가 가능합니다.

TexasHoldemAgent는 Python 기반의 모듈형 환경으로, 헤드업 제한 텍사스 홀덤 포커용 AI 플레이어를 훈련, 평가, 배포합니다. 커스텀 시뮬레이션 엔진과 DQN을 포함한 딥 강화 학습 알고리즘을 통합하여 정책을 반복적으로 개선합니다. 주요 기능에는 핸드 상태 인코딩, 액션 공간 정의(폴드, 콜, 레이즈), 보상 설계, 실시간 의사결정 평가가 포함됩니다. 사용자들은 학습 파라미터를 조정하고, CPU/GPU 가속을 활용하며, 훈련 진행 상황을 모니터링하고, 학습된 모델을 로드하거나 저장할 수 있습니다. 이 프레임워크는 배치 시뮬레이션을 지원하여 다양한 전략 테스트, 성능 지표 생성, 승률 시각화를 가능하게 하며, 연구자, 개발자, 포커 열정가들이 AI 기반 게임 전략 실험을 할 수 있도록 돕습니다.

ADK-Golang은 Go 생태계를 위한 오픈 소스 에이전트 개발 키트입니다. 이 모듈식 프레임워크는 API, 데이터베이스, 외부 서비스 등 도구를 등록 및 관리하고, 동적 프롬프트 템플릿을 구축하며, 다중 턴 대화에서의 대화 메모리 유지를 지원합니다. 내장된 오케스트레이션 패턴과 로깅 지원을 통해 데이터 검색, 자동화 워크플로우, 맥락 기반 채팅과 같은 작업을 수행하는 AI 에이전트를 쉽게 구성, 테스트, 배포할 수 있습니다. ADK-Golang은 저수준 API 호출을 추상화하여 초기화, 계획, 실행, 응답 처리 등 에이전트 전체 라이프사이클을 순수 Go로 처리합니다.

AI Agent Playground는 개발자와 연구자가 추론, 계획 및 작업 수행이 가능한 정교한 AI 기반 에이전트를 구축할 수 있도록 하는 모듈형 환경을 제공합니다. 플러그 가능한 메모리 시스템, 맞춤형 도구 인터페이스, 확장 가능한 플러그인 아키텍처를 활용하여, 사용자는 웹 서비스, 데이터베이스 및 맞춤 API와 상호작용하는 에이전트를 정의할 수 있습니다. 이 프레임워크는 정보 검색, 데이터 분석, 자동 테스트와 같은 일반 에이전트 역할을 위한 사전 제작된 템플릿을 제공하며, 결정을 내리는 논리의 깊은 커스터마이징도 지원합니다. 사용자들은 CLI를 통해 에이전트 워크플로우를 모니터링하고, CI/CD 파이프라인과 통합하며, 파이썬을 지원하는 어떤 플랫폼에서도 배포할 수 있습니다. 오픈 소스 특성은 커뮤니티 기여를 장려하여 자율 에이전트 능력의 신속한 혁신을 가능하게 합니다.

Autonomais는 작업 계획과 실행에 완전한 자율성을 갖춘 모듈식 AI 에이전트 프레임워크입니다. 대형 언어 모델을 통합하여 계획을 생성하고, 맞춤형 파이프라인을 통해 행동을 조율하며, 메모리 모듈에 문맥을 저장하여 일관된 다단계 추론을 수행합니다. 개발자는 웹 스크래퍼, 데이터베이스, API와 같은 외부 도구를 플러그인하고, 사용자 정의 행동 핸들러를 정의하며, 구성 가능한 기술을 통해 에이전트 행동을 조정할 수 있습니다. 이 프레임워크는 로그 기록, 에러 처리, 단계별 디버깅을 지원하여 연구 작업, 데이터 분석, 웹 상호작용의 신뢰성 높은 자동화를 보장합니다. 확장 가능한 플러그인 아키텍처를 통해 복잡한 의사결정과 동적 도구 활용이 가능한 전문 에이전트의 신속한 개발이 가능합니다.

GPT 에이전트는 최신 GPT 모델로 구동되는 지능형 에이전트를 구축할 수 있는 모듈식 프레임워크를 제공합니다. 사용자는 시각적 워크플로우 편집기를 사용하여 입력, 액션, 출력 형식을 지정하여 작업을 정의합니다. 플랫폼은 외부 데이터 소스 및 맞춤형 지식 기반과의 통합을 지원하여, 에이전트가 복잡한 연구와 요약 작업을 수행할 수 있게 합니다. 또한, 헤드리스 배포를 위한 API 액세스와 성능 모니터링, 모델 파라미터 조정 및 대화 로그 검토를 위한 웹 대시보드도 제공됩니다. 고객 상호작용 자동화, 리포트 생성 또는 일정 관리 등을 위한 종합적인 지원을 제공합니다.

Controllable RAG 프레임워크는 리트리버 강화 생성 시스템을 모듈식으로 구축하는 접근 방식을 제공합니다. 검색 구성요소, 메모리 모듈, 생성 전략을 구성하고 연결할 수 있습니다. 개발자는 문서 검색 및 처리 방식을 조정하기 위해 다양한 LLM, 벡터 데이터베이스, 정책 컨트롤러를 연결할 수 있습니다. Python을 기반으로 하여 인덱싱, 쿼리, 대화 기록 추적, 행동 기반 제어 흐름 유틸리티를 포함하며, 챗봇, 지식 지원자, 연구 도구에 적합합니다.