AgentSimulation은 Pygame 기반의 오픈소스 파이썬 라이브러리로, 2D 환경에서 여러 자율 에이전트를 시뮬레이션합니다. 사용자는 에이전트 속성, 조종 행동(탐색, 도망, 방황), 충돌 감지, 경로 찾기 및 인터랙티브 규칙을 구성할 수 있습니다. 실시간 렌더링과 모듈식 설계 덕분에 빠른 프로토타입 제작, 교육 시뮬레이션, 집단 지능 또는 다중 에이전트 상호작용 연구에 적합합니다.

AgentSpeak은 오픈소스 Java 기반의 AgentSpeak(L) 프로그래밍 언어 구현으로, BDI(신념-욕구-의도) 자율 에이전트의 생성과 관리를 용이하게 설계되었습니다. 강력한 신념 유지, 이벤트 트리거, 현재의 믿음과 목표에 따라 계획을 선택하고 실행하는 런타임 환경을 갖추고 있습니다. 인터프리터는 병행 에이전트 실행, 동적 계획 업데이트, 사용자 정의 의미론을 지원하며, 모듈식 아키텍처로 설계되어 계획 선택 및 신념 수정 등 주요 구성요소를 확장할 수 있습니다. Citizen 및 산업 분야의 개발자들이 지능형 에이전트를 프로토타이핑하고 시뮬레이션하며, IoT 시스템이나 다중 에이전트 시나리오에 배포할 수 있도록 돕습니다.

에이전트 제로는 사용자가 가상 컴퓨터에서 자율적인 AI 에이전트를 실행할 수 있도록 하는 차세대 AI 비서입니다. 오픈 소스이며 완전히 사용자 맞춤화가 가능하므로 사용자는 특정 요구에 맞게 기능을 조정할 수 있습니다. 에이전트 제로를 사용하면 기존 AI 시스템에 의해 부과된 제한을 우회하고 간소화된 투명한 경험을 즐길 수 있습니다. 이 AI 비서는 분산화와 자율성의 원칙을 구현하여 기술적 배경에 관계없이 누구에게나 접근할 수 있도록 합니다.

AIAgentWorkshop은 계획, 의사결정, 도구 사용이 가능한 자율 AI 에이전트를 구축하는 방법을 보여주는 오픈소스 Python 프로젝트입니다. 웹 검색, 파일 관리, 시스템 명령 통합 예제와 간단한 메모리 및 추론 모듈이 포함되어 있습니다. 개발자는 가이드된 연습을 통해 사용자 목표를 해석하고, 다단계 플랜을 생성하며, 다양한 도구에서 작업을 수행하고, 컨텍스트를 유지하는 에이전트를 만들 수 있습니다. 모듈형 아키텍처는 도구 교체 또는 확장과 복잡한 워크플로우를 위한 에이전트 액션의 연결을 용이하게 하여 AI 연구 개념을 실행 가능한 프로토타입으로 전환합니다.

Amico는 사용자가 다양한 비즈니스 프로세스를 위해 맞춤형 자율형 도우미를 만들 수 있는 AI 에이전트 프레임워크입니다. 비주얼 플로우 빌더를 통해 이메일 도착 또는 웹후크 이벤트와 같은 트리거를 정의하고, 서드파티 API에 연결하며, 데이터 처리, 분류 및 응답 생성 로직을 프로그래밍합니다. 이 플랫폼은 Slack, Zendesk, Google Sheets 등과의 연동을 지원하며, 에이전트는 데이터 수집, 감정 분석, 회의 일정 잡기 또는 보고서 생성 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 에이전트는 일정에 따라 실행하거나 실시간 이벤트에 반응하여 작업을 수행하며, 사람의 개입 없이 자동으로 작동합니다. 고급 기능으로는 대화형 인터랙션, 다단계 워크플로우, 성능 분석 대시보드가 있으며, 내장된 보안과 역할 기반 접근 제어를 통해 반복 작업의 자동화와 팀 전체의 효율성 향상을 위한 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

Amon은 사람의 개입 없이 다단계 작업을 수행하는 자율 AI 에이전트를 구축하기 위한 플랫폼 및 프레임워크입니다. 사용자는 간단한 구성 파일 또는 직관적인 UI를 통해 에이전트 동작, 데이터 소스, 통합을 정의합니다. Amon의 런타임은 에이전트 수명 주기, 오류 처리, 재시도 논리를 관리합니다. 실시간 모니터링, 로그 기록, 클라우드 또는 온프레미스 환경에서의 확장 지원으로 고객 지원, 데이터 처리, 코드 검토 등 자동화에 적합합니다.

APLib는 게임 및 시뮬레이션 환경 내에서 AI 주도 자율 에이전트 개발을 간소화하도록 설계되었습니다. Belief-Desire-Intention(BDI)에서 영감을 받은 아키텍처를 활용하여 인지, 의사 결정, 행동 실행을 위한 모듈식 구성요소를 제공합니다. 개발자는 직관적인 API와 행동 트리를 통해 에이전트의 신념, 목표, 행동을 정의할 수 있습니다. APLib 에이전트는 커스터마이징 가능한 센서를 통해 게임 상태를 해석하고, 내장 플래너를 사용하여 계획을 수립하며, 액추에이터를 통해 환경과 상호작용합니다. 라이브러리는 Unity, Unreal, 순수 Java 환경과 통합을 지원하여 자동화된 테스트, AI 연구, 시뮬레이션을 용이하게 합니다. 행동 모듈 재사용, 빠른 프로토타이핑, 견고한 QA 워크플로우를 촉진하며 반복 테스트 시나리오를 자동화하고 복잡한 플레이어 행동을 수작업 없이 시뮬레이션합니다.

BabyAGI UI는 오픈 소스 BabyAGI 자율 에이전트를 위한 간소화된 브라우저 기반 프론트엔드를 제공합니다. 사용자는 전체 목표와 초기 작업을 입력하며, 시스템은 대형 언어 모델을 활용하여 후속 작업을 생성하고, 관련성에 따라 우선순위를 지정하며, 각 단계를 실행합니다. 전체 과정에서 BabyAGI UI는 완료된 작업의 히스토리를 유지하고, 각 실행의 결과를 표시하며, 작업 대기열을 동적으로 업데이트합니다. 사용자는 모델 유형, 기억 유지 기간, 실행 제한과 같은 파라미터를 조정할 수 있어 자동화와 제어의 균형을 제공합니다.

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.

Devon은 Python 애플리케이션 내에서 자율 에이전트를 정의, 조율 및 실행하기 위한 포괄적인 도구 세트를 제공합니다. 사용자는 에이전트 목표를 설정하고, 호출 가능한 작업을 지정하며, 조건부 논리 기반으로 행동을 체인할 수 있습니다. GPT와 같은 언어 모델 및 로컬 벡터 저장소와의 원활한 통합을 통해, 에이전트는 사용자 입력을 분석하여 맥락 지식을 검색하고 계획을 생성합니다. 이 프레임워크는 플러그인 가능한 저장 백엔드를 통해 장기 기억을 지원하여 과거 상호작용을 회상할 수 있습니다. 내장 모니터링 및 로깅 기능을 통해 에이전트 성과를 실시간으로 추적하며, CLI 및 SDK를 통해 빠른 개발과 배포를 지원합니다. 고객 지원 자동화, 데이터 분석 파이프라인, 일상 업무 자동화에 적합하며, Devon은 확장 가능한 디지털 워커 생성을 가속화합니다.

Divine Agent는 자율 디지털 워커의 디자인, 개발 및 배포를 쉽게 하는 포괄적인 AI 에이전트 플랫폼입니다. 직관적인 시각적 워크플로우 빌더를 통해 사용자는 에이전트의 행동을 노드의 시퀀스로 정의하고, REST 또는 GraphQL API에 연결하며, OpenAI와 Google PaLM 같은 지원되는 LLM 중 선택할 수 있습니다. 내장 메모리 모듈은 세션 간 맥락을 유지하며, 실시간 분석은 사용량, 성능 및 오류를 추적합니다. 테스트 후, 에이전트는 HTTP 엔드포인트 또는 Slack, 이메일, 맞춤형 애플리케이션 등의 채널에 배포하여 고객 지원, 영업 및 지식 작업의 신속한 자동화를 가능하게 합니다.

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.

ElizaOS는 TypeScript 프로젝트 내에서 자율 AI 에이전트를 설계, 테스트, 배포할 수 있는 강력한 도구 세트를 제공합니다. 개발자는 에이전트의 성격, 목표, 메모리 계층을 정의하고, ElizaOS의 계획 시스템을 활용하여 작업 워크플로를 설계합니다. 모듈형 커넥터 구조는 Discord, Telegram, Slack, X 등 통신 플랫폼 및 Web3 어댑터와의 통합을 간소화합니다. ElizaOS는 OpenAI, Anthropic, Llama, Gemini 등의 여러 LLM 백엔드를 지원하여 모델 간 전환이 원활하게 이루어지도록 합니다. 플러그인 지원은 커스텀 스킬, 로깅, 관찰 기능을 확장하며, CLI와 SDK를 통해 팀은 에이전트 구성 반복, 실시간 성능 모니터링, 클라우드 또는 온프레미스 환경에서의 배포 확장을 수행할 수 있습니다. ElizaOS는 고객 상호작용, 소셜 미디어 참여, 업무 프로세스 자동화를 자율 디지털 워커로 가능하게 합니다.

산업용 AI 에이전트는 제조 작업에 특화된 자율 AI 에이전트를 배포하여 산업 운영을 간소화하는 Python 기반 툴킷입니다. MQTT 및 OPC-UA를 통한 센서 스트림 수집을 위한 데이터 수집 에이전트, 이상 및 결함 탐지를 위한 진단 에이전트, 컴퓨터 비전을 활용한 시각 검사용 품질 에이전트, 동적 생산 계획을 위한 일정 조정 에이전트를 포함합니다. 이 프레임워크는 Docker 및 Kubernetes로 컨테이너화된 배포를 지원하며, 기존 IoT 플랫폼과의 통합 및 확장 가능한 실시간 분석이 가능합니다.

Java Action Generic은 Java에서 자율 에이전트 행동을 구현할 수 있는 경량화된 모듈식 라이브러리입니다. 이 액션들은 에이전트가 실행, 스케줄링, 런타임에서 조합할 수 있는 매개변수화된 작업 유닛입니다. 프레임워크는 일관된 액션 인터페이스를 제공하여 사용자 정의 액션 생성, 액션 매개변수 처리, LightJason의 에이전트 라이프사이클 관리를 통합할 수 있습니다. 이벤트 기반 실행 및 병행 지원으로, 에이전트는 동적 의사 결정, 외부 서비스와의 상호 작용, 복잡한 행동 조정 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 라이브러리는 재사용성과 모듈화 설계를 촉진하여 연구, 시뮬레이션, IoT, 게임 AI 등 모든 JVM지원 플랫폼에서 활용 가능합니다.

openai-agents-python은 완전 자율 AI 에이전트를 만들기 위한 포괄적인 Python 패키지입니다. 에이전트 계획, 도구 통합, 메모리 상태, 실행 루프에 대한 추상화를 제공합니다. 사용자들은 맞춤 도구를 등록하고, 에이전트 목표를 지정하며, 프레임워크가 단계별 추론을 조율하게 할 수 있습니다. 이 라이브러리에는 에이전트 행동을 테스트하고 기록하는 유틸리티도 포함되어 있어, 행동 반복과 복잡한 다중 단계 작업 문제 해결이 더 쉽습니다.

LLM 에이전트 시뮬레이션 프레임워크는 자율 에이전트가 대규모 언어 모델을 통해 상호작용하는 시뮬레이션 환경의 설계, 실행 및 분석을 가능하게 합니다. 사용자는 여러 에이전트 인스턴스 등록, 사용자 지정 프롬프트 및 역할 할당, 메시지 전달 또는 공유 상태와 같은 커뮤니케이션 채널 지정이 가능합니다. 이 프레임워크는 시뮬레이션 주기를 조율하고, 로그를 수집하며, 턴 빈도, 반응 지연, 성공률과 같은 지표를 계산합니다. OpenAI, Hugging Face, 로컬 LLM과 원활하게 통합되며, 협상, 자원 배분 또는 공동 문제 해결과 같은 복잡한 시나리오를 만들어 출현 행동을 관찰할 수 있습니다. 확장 가능한 플러그인 아키텍처로 새 에이전트 행동, 환경 제약 또는 시각화 모듈을 추가하여 재현 가능한 실험을 촉진합니다.

Maux는 팀이 복잡한 인프라 관리를 하지 않고도 지능형 자율 에이전트를 설계, 구성 및 시작할 수 있는 SaaS AI 에이전트 플랫폼입니다. 모듈형 템플릿을 선택하고, 프롬프트 체인을 사용자 정의하며, Slack, CRM 시스템, 데이터베이스 등과 API를 통합할 수 있습니다. Maux는 다중 에이전트 오케스트레이션을 지원하여 에이전트 간 통신과 협력이 가능하며, 내장된 모니터링 대시보드와 로그를 통해 성능, 사용량, 오류 처리를 파악할 수 있습니다. 또한 버전 관리, 역할 기반 액세스 및 웹훅 트리거를 제공하여 고객 지원, 연구 자동화, 데이터 처리, 워크플로우 자동화를 위한 본격적인 AI 에이전트를 원활하게 배포할 수 있습니다.

MultiAgent2는 대규모 언어 모델을 기반으로 하는 자율 AI 에이전트를 오케스트레이션하는 포괄적인 툴킷을 제공합니다. 개발자는 사용자 정의 페르소나, 전략, 메모리 컨텍스트를 갖는 에이전트를 정의할 수 있으며, 이를 통해 대화, 정보 공유, 공동 문제 해결이 가능합니다. 이 프레임워크는 장기 기억을 위한 플러그인 저장소, 역할 기반의 공유 데이터 접근권한, 동기식 또는 비동기식 대화용 맞춤형 커뮤니케이션 채널을 지원합니다. CLI와 Python SDK를 이용해 연구 실험, 고객 지원 자동화, 콘텐츠 생성 파이프라인, 의사 결정 지원 워크플로우 등에서 신속한 프로토타입 제작, 시험, 배포가 가능합니다. 에이전트 간 통신과 메모리 관리를 추상화하여 복잡한 AI 기반 애플리케이션 개발을 가속화합니다.

Nova는 Python에서 자율 AI 에이전트를 생성하기 위한 종합 도구 키트를 제공합니다. 목표를 실행 가능한 단계로 분해하는 플래너, 외부 도구 또는 API를 통합하는 플러그인 시스템, 대화 컨텍스트를 저장하고 호출하는 메모리 모듈을 갖추고 있습니다. 개발자는 맞춤형 행동을 구성하고, 로그를 통해 에이전트 결정을 추적하며, 최소한의 코드로 기능 확장이 가능합니다. Nova는 설계부터 배포까지 전체 에이전트 라이프사이클을 간소화합니다.