Embabel Agent는 Node.js와 브라우저 환경에서 AI 에이전트를 구축하는 구조화된 접근 방식을 제공합니다. 개발자는 HTTP 페처, 데이터베이스 커넥터 또는 맞춤형 함수와 같은 도구를 정의하고, 간단한 JSON 또는 자바스크립트 클래스를 통해 에이전트의 동작을 구성합니다. 이 프레임워크는 대화의 기록을 유지하며, 쿼리를 적절한 도구로 라우팅하고, 플러그인 확장을 지원합니다. Embabel Agent는 역동적인 기능을 갖춘 챗봇, 여러 API와 상호작용하는 자동화 도우미, 실시간 AI 호출 조율이 필요한 연구 프로토타입 제작에 적합합니다.

MiniAgent는 고급 목표를 순차적인 단계로 분해하는 작업 계획 모듈, 각 단계를 순차적으로 실행하는 실행 컨트롤러, 웹 서비스, 데이터베이스, 사용자 지정 스크립트 등을 포함한 외부 도구 및 API와 통합하기 위한 기본 제공 어댑터를 갖춘 Python 기반의 최소한의 오픈소스 프레임워크입니다. 이와 함께 대화 또는 작업 맥락을 지속시키는 가벼운 메모리 관리 시스템도 갖추고 있습니다. 개발자는 사용자 정의 액션 플러그인 등록, 정책 규칙 정의, 도구 기능 확장 등을 쉽게 수행할 수 있으며, OpenAI 모델이나 로컬 LLM 지원을 통해 챗봇, 디지털 워커, 자동화된 파이프라인의 신속한 프로토타입 제작이 가능합니다. 해당 프레임워크는 MIT 라이선스로 배포됩니다.

Agentless는 API 호출을 통해 대형 언어 모델과 직접 통합되어 다양한 환경에서 실시간으로 코드를 생성, 실행, 검증하는 경량 무에이전트 프레임워크입니다. 개발자는 YAML 또는 JSON 워크플로우에서 작업을 정의하고, 여러 프로그래밍 언어를 지원하는 플러그인 아키텍처를 통해 기능을 확장할 수 있습니다. Agentless는 전용 에이전트 프로세스 오버헤드를 제거하여 배포와 모니터링을 간소화하며, GitHub Actions, Jenkins 및 기타 CI/CD 시스템과의 내장 커넥터와 코드 검토, 유닛 테스트 생성, 정적 분석을 위한 자동 테스트 모듈을 제공합니다.