Agents from Scratch TS는 LangChain을 사용하여 처음부터 AI 에이전트를 구축하는 방법을 보여주는 오픈 소스 TypeScript 프레임워크입니다. 외부 도구 정의 및 등록, 대화 메모리 관리, 사용자 입력을 적절한 에이전트에 라우팅하고, 여러 LLM 호출을 체인하는 샘플 코드가 포함되어 있습니다. 개발자는 이를 통해 모범 사례를 이해하고, 에이전트 행동을 맞춤화하며, 웹 검색, 데이터 검색 또는 사용자 정의 플러그인과 같은 새로운 기능을 통합하여 작업을 자동화하거나 인터랙티브한 에이전트를 구축할 수 있습니다.

LocalAI는 다양한 AI 모델의 로컬 배포 및 사용을 용이하게 하기 위해 설계된 오픈 소스 솔루션입니다. OpenAI와 호환되는 드롭인 교체 REST API 역할을 하며, 고급 하드웨어 없이 텍스트, 오디오, 비디오 및 이미지 생성을 지원합니다. 또한 GGML 양자화 및 음성 클론 기능과 같은 기능이 포함되어 있습니다.

MARO(다중 에이전트 자원 최적화)는 공급망, 물류, 자원 관리를 위한 다중 에이전트 강화 학습 에이전트의 개발과 평가를 지원하는 파이썬 기반 프레임워크입니다. 재고 관리, 트럭 예약, 크로스 도킹, 컨테이너 임대 등 환경 템플릿을 포함하고 있습니다. 통합된 에이전트 API, 내장된 실험 추적기, 대규모 훈련을 위한 병렬 시뮬레이션 기능, 성능 분석을 위한 시각화 도구를 제공합니다. 모듈식으로 설계되어 확장 가능하며, 인기 있는 RL 라이브러리와 통합되어 재현 가능한 연구와 신속한 AI 최적화 프로토타이핑을 가능하게 합니다.

Molmoai는 Allen Institute for AI에서 제공하는 혁신적인 오픈 소스 멀티모달 AI 모델입니다. 이는 개방형 AI 모델과 폐쇄형 AI 모델 간의 간극을 메우기 위해 설계되었으며, 뛰어난 이미지 이해력과 효율성을 제공합니다. Molmoai는 전통적인 시각적 이해를 초월하여 다양한 애플리케이션을 위한 실행 가능한 통찰력을 제공하며, 그 고급 기능을 통해 연구자부터 개발자에 이르기까지 광범위한 사용자에게 AI를 보다 접근 가능하고 효과적으로 만듭니다.

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.

Nagato AI는 작업 계획, 메모리 관리, 도구 통합을 결합하여 자율 워크플로를 조정하는 확장 가능한 AI 에이전트 프레임워크입니다. 사용자 정의 도구와 API를 정의하여 정보 검색, 작업 수행, 긴 세션 동안의 대화 맥락 유지가 가능합니다. 플러그인 아키텍처와 대화형 UI를 통해 연구 지원, 데이터 분석, 개인 생산성 향상, 자동 고객 지원 등 다양한 시나리오에 적응하며, 완전한 오픈 소스이며 개발자 친화적입니다.