IMMA(인터랙티브 다중모달 메모리 에이전트)는 지속 가능한 기억을 갖춘 대화형 AI를 향상시키기 위해 설계된 모듈식 프레임워크입니다. 과거 상호작용의 텍스트, 이미지 및 기타 데이터를 효율적인 메모리 저장소에 인코딩하고 의미적 검색을 수행하여 새로운 대화 중 연관된 컨텍스트를 제공하며, 요약 및 필터링 기술을 적용하여 일관성을 유지합니다. IMMA의 API를 통해 개발자는 커스터마이징 가능한 메모리 삽입과 검색 정책을 정의하고, 다중모달 임베딩을 통합하며, 도메인별 작업에 맞게 에이전트를 미세 조정할 수 있습니다. 장기 사용자 컨텍스트 관리를 통해 연속성, 개인화, 다중 턴 추론이 필요한 사례를 지원합니다.

Strands Agents는 지능형 어시스턴트를 만들기 위한 풀스택 환경을 제공합니다. 사용자는 대화 흐름을 정의하고, 지식기반을 관리하며, 메모리 설정을 구성하고, 웹후크 또는 외부 API와 연동할 수 있습니다. 플랫폼은 성능 측정 분석, 버전 제어 팀 협업 도구, 웹 채팅, 모바일 또는 임베디드 위젯을 통한 원활한 배포를 지원합니다. 코딩 기술이 필요 없으며, 시각적 편집기로 행동을 맞춤설정하고 대량의 문의를 처리하는 에이전트로 확장할 수 있습니다.

SonAgent는 Python에서 AI 에이전트를 구축, 구성 및 실행하기 위해 설계된 확장 가능한 오픈 소스 프레임워크입니다. 메모리 저장, 도구 래퍼, 계획 논리, 비동기 이벤트 처리를 위한 핵심 모듈을 제공합니다. 개발자는 맞춤형 도구 등록, 언어 모델 통합, 장기 에이전트 메모리 관리, 여러 에이전트를 조정하여 복잡한 작업에 협력하게 할 수 있습니다. SonAgent의 모듈화된 설계는 대화형 봇, 워크플로우 자동화, 분산 에이전트 시스템 개발을 가속화합니다.

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.

Agent Script는 대규모 언어 모델에 선언적 스크립팅 레이어를 제공하여 YAML 또는 JSON 스크립트를 작성해 에이전트 워크플로우, 도구 호출, 메모리 사용을 정의할 수 있습니다. OpenAI, 로컬 LLM 또는 기타 제공자를 플러그인하고, 외부 API를 도구로 연결하며, 장기 메모리 백엔드를 구성할 수 있습니다. 프레임워크는 맥락 관리, 비동기 실행, 상세 로그를 기본 제공하며, 적은 코드로 챗봇, RPA 워크플로우, 데이터 추출 에이전트 또는 사용자 정의 제어 루프의 프로토타입을 빠르게 만들 수 있어 AI 기반 자동화의 구축, 테스트, 배포를 용이하게 합니다.