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.

Agentic-RAG-DeepSeek는 에이전트 오케스트레이션과 RAG 기술을 결합하여 고급 대화 및 연구 응용 프로그램을 가능하게 합니다. 먼저 문서 코퍼스를 처리하여 LLM을 이용해 임베딩을 생성한 후 DeepSeek 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 런타임에 AI 에이전트는 관련 구절을 검색하고, 컨텍스트 인식 프롬프트를 구성하며, LLM을 활용해 정확하고 간결한 답변을 합성합니다. 이 프레임워크는 반복적이고 다단계의 추론 워크플로우, 도구 기반 작업, 사용자 맞춤 정책을 지원하여 유연한 에이전트 행동이 가능합니다. 개발자는 구성요소를 확장하거나 추가 API 또는 도구를 통합하고, 에이전트 성능을 모니터링할 수 있습니다. 동적 Q&A 시스템, 자동 연구 어시스턴트 또는 도메인 별 챗봇 제작에 있어 Agentic-RAG-DeepSeek는 확장 가능하고 모듈화된 플랫폼을 제공합니다.

이 과정은 개발자가 Hugging Face 생태계를 활용하여 다양한 AI 에이전트를 구현하는 단계별 안내서를 제공합니다. 언어 이해를 위한 Transformers 활용, 검색 증강 생성, 외부 API 도구와의 통합, 프롬프트 체인, 에이전트 행동 미세 조정을 다룹니다. 학습자는 문서 QA, 대화형 비서, 워크플로우 자동화, 다단계 추론용 에이전트를 구축합니다. 실습 노트북을 통해 사용자들은 에이전트 조정, 오류 처리, 메모리 전략, 배포 패턴을 구성하여 고객 지원, 데이터 분석, 콘텐츠 생성에 적합한 견고하고 확장 가능한 AI 기반 비서를 만듭니다.

LangChain AI Scientist V2는 대형 언어 모델과 LangChain의 에이전트 프레임워크를 활용하여 연구자의 과학적 과정 각 단계에서 지원합니다. 학술 논문을 수용하여 문헌 검토를 수행하고, 새로운 가설을 생성하며, 실험 프로토콜을 개요로 작성하고, 실험 보고서를 작성하고, 데이터 분석용 코드를 생성합니다. 사용자는 CLI 또는 노트북 인터페이스를 통해 상호작용하며, 프롬프트 템플릿 및 구성으로 작업을 맞춤화할 수 있습니다. 다단계 추론 체인을 조직하여 발견 속도를 높이고, 수작업을 줄이며, 재현 가능한 연구 결과를 보장합니다.

LLM-Blender-Agent는 개발자가 LLM을 협력 에이전트로 랩핑하여 모듈식 다중 에이전트 AI 시스템을 구축할 수 있도록 합니다. 각 에이전트는 Python 실행, 웹 스크래핑, SQL 데이터베이스, 외부 API와 같은 도구에 접근할 수 있습니다. 프레임워크는 대화 메모리, 단계별 추론, 도구 오케스트레이션을 처리하여 보고서 생성, 데이터 분석, 자동화된 연구, 워크플로우 자동화와 같은 작업을 가능하게 합니다. LangChain 위에 구축되어 가볍고 확장 가능하며 GPT-3.5, GPT-4 및 기타 LLM과 호환됩니다.

Magi MDA는 개발자 중심의 AI 에이전트 프레임워크로, 자율 에이전트의 생성과 배포를 간소화합니다. 핵심 구성요소인 플래너, 실행기, 인터프리터, 메모리를 노출하며, 이를 맞춤형 파이프라인으로 조립할 수 있습니다. 사용자들은 텍스트 생성을 위해 널리 사용되는 LLM 공급자와 연결하고, 지식 보강을 위한 검색 모듈을 추가하며, 특수 작업을 위한 임의의 도구 또는 API와 통합할 수 있습니다. 이 프레임워크는 단계별 추론, 도구 라우팅, 컨텍스트 관리를 자동으로 처리하여 팀이 오케스트레이션 보일러플레이트 대신 도메인 로직에 집중할 수 있게 합니다.

Joylive Agent는 정교한 AI 에이전트 구축을 위해 설계된 모듈형 플러그인 기반 아키텍처를 제공합니다. OpenAI GPT와 같은 LLM과의 원활한 통합, 세션 지속을 위한 구성 가능한 메모리 백엔드, 외부 API 또는 사용자 정의 기능을 에이전트 능력으로 노출하는 툴킷 매니저를 포함합니다. 이 프레임워크는 또한 내장된 체인 오브 생각 오케스트레이션, 다중 턴 대화 관리 및 손쉬운 배포를 위한 RESTful 서버를 포함합니다. Java 기반 코어는 기업 등급의 안정성을 보장하며, 팀이 빠르게 프로토타입을 개발하고 확장하며 다양한 사용 사례에 걸쳐 AI 어시스턴트를 확장할 수 있도록 합니다.