CamelAGI는 자율형 AI 에이전트 생성을 간소화하도록 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. 맞춤형 도구용 플러그인 아키텍처, 컨텍스트 지속성을 위한 장기 기억 통합, GPT-4 및 Llama 2와 같은 다수의 대형 언어모델 지원을 특징으로 합니다. 명시적 계획 및 실행 모듈을 통해 에이전트는 작업을 분해하고, 외부 API를 호출하며, 시간에 따라 적응할 수 있습니다. CamelAGI의 확장성 및 커뮤니티 중심 접근 방식은 연구 프로토타입, 운영 시스템, 교육 프로젝트에 모두 적합합니다.

llama-cpp-agent는 완전히 오프라인에서 실행할 수 있는 오픈소스 C++ 프레임워크입니다. llama.cpp 추론 엔진을 활용하여 빠르고 저지연의 상호작용을 제공하며, 모듈식 플러그인 시스템, 구성 가능한 메모리, 작업 실행을 지원합니다. 개발자는 사용자 정의 도구를 통합하고, 다양한 로컬 LLM 모델 간 전환하며, 외부 의존성없이 프라이버시 중심의 대화형 도우미를 구축할 수 있습니다.

Universal Basic Compute는 다양한 워크플로우에 걸친 AI 에이전트 설계, 훈련 및 배포를 위한 통합 환경을 제공합니다. 사용자는 여러 대형 언어 모델 중에서 선택하고, 컨텍스트 인식용 맞춤형 메모리 저장소를 구성하며, 외부 API와 도구를 통합하여 기능을 확장할 수 있습니다. 이 플랫폼은 오케스트레이션, 장애 허용성, 확장성을 자동으로 처리하며, 실시간 모니터링과 성능 분석을 위한 대시보드도 제공합니다. 인프라 세부 사항을 추상화하여, 백엔드 복잡성 대신 에이전트 로직과 사용자 경험에 집중할 수 있도록 지원합니다.

Emma-X는 대형 언어 모델을 활용하는 대화형 AI 비서를 구축할 수 있는 모듈형 에이전트 오케스트레이션 플랫폼을 제공합니다. 개발자는 JSON 구성 파일을 통해 에이전트 동작을 정의하고, OpenAI, Hugging Face 또는 로컬 엔드포인트와 같은 LLM 제공자를 선택하며, 검색, 데이터베이스 또는 사용자 API와 같은 외부 도구를 연결할 수 있습니다. 내장된 메모리 계층은 세션 간 컨텍스트를 유지하고, UI 구성요소는 채팅 렌더링, 파일 업로드, 인터랙티브 프롬프트를 처리합니다. 플러그인 훅은 실시간 데이터 수집, 분석 및 사용자 정의 액션 버튼을 허용합니다. Emma-X는 고객 지원, 콘텐츠 생성, 코드 생성용 예제 에이전트를 포함하고 있으며, 오픈 아키텍처는 팀이 에이전트 기능을 확장하고, 기존 웹 애플리케이션과 통합하며, 대화 흐름을 빠르게 개선할 수 있게 합니다.

LiteLLM는 통합된 API를 통해 다수의 대규모 언어 모델(LLM)을 관리하기 위해 설계된 포괄적인 프레임워크입니다. OpenAI의 API와 유사한 표준화된 상호작용 모델을 제공함으로써 사용자는 다양한 형식과 프로토콜을 다룰 필요 없이 100가지 이상의 서로 다른 LLM을 쉽게 활용할 수 있습니다. LiteLLM는 복잡한 작업인 부하 분산, 대체 경로 및 다양한 서비스 제공업체에서의 비용 추적을 처리하여 개발자가 응용 프로그램에서 다양한 LLM 서비스를 통합하고 관리할 수 있도록 쉽게 합니다.