Plan Agent with Meta-Agent는 계층적 AI 에이전트 아키텍처를 제공합니다. Plan Agent는 높은 수준의 목표 달성을 위한 구조화된 전략을 생성하고, Meta-Agent는 실행을 감독하며 실시간으로 계획을 조정하고, 세부 작업을 전문 하위 에이전트에게 위임합니다. 플러그 앤 플레이 도구 커넥터(예: 웹 API, 데이터베이스), 지속 기억 모듈, 성능 분석을 위한 로그 기능을 갖추고 있습니다. 사용자는 데이터 처리부터 콘텐츠 생성, 의사결정 지원에 이르기까지 다양한 자동화 시나리오에 맞게 커스텀 모듈을 확장할 수 있습니다.

Agent Supervisor Demonstrates 저장소는 조정된 워크플로우에서 여러 자율 AI 에이전트를 오케스트레이션하는 방법을 보여줍니다. Python으로 작성된 이 프레임워크는 작업 배포, 에이전트 상태 모니터링, 실패 처리, 응답 집계를 위한 Supervisor 클래스를 정의하고 있습니다. 기본 에이전트 클래스를 확장하거나 다양한 모델 API를 연결하고 일정 정책을 구성할 수 있습니다. 활동을 기록하여 감사, 병렬 실행을 지원하며, 사용자 맞춤화와 대규모 AI 시스템 통합을 위한 모듈식 설계를 제공합니다.

AgentUniverse는 디자인, 오케스트레이션, 실행을 위한 통합 Python SDK를 제공합니다. 개발자는 에이전트 동작을 정의하고, 외부 도구 또는 API를 통합하며, 대화형 메모리를 유지하고, 다단계 작업을 시퀀싱할 수 있습니다. LangChain, 맞춤형 도구 플러그인, 구성 가능한 런타임 환경을 지원하여 에이전트 개발과 배포를 가속화합니다. 내장된 모니터링과 로깅을 통해 실시간 인사이트를 제공하며, 모듈화된 아키텍처로 손쉽게 새 기능이나 AI 모델로 확장할 수 있습니다.

기본적으로 AI Orchestra는 개발자가 AI 에이전트, 도구, 맞춤형 모듈을 나타내는 노드를 정의할 수 있는 모듈식 오케스트레이션 엔진을 제공합니다. 각 노드는 특정 LLM(예: OpenAI, Hugging Face), 매개변수, 입력/출력 매핑으로 구성할 수 있어 동적 작업 위임이 가능합니다. 이 프레임워크는 구성 가능한 파이프라인, 동시성 제어, 분기 로직을 지원하여 중간 결과에 따라 적응하는 복잡한 흐름을 만듭니다. 내장된 텔레메트리와 로깅은 실행 세부 정보를 캡처하며, 콜백 후크는 오류와 재시도를 처리합니다. 플러그인 시스템에는 외부 API 또는 맞춤형 기능과의 통합도 포함되어 있습니다. YAML 또는 Python 기반의 파이프라인 정의로 사용자는 채팅 기반 어시스턴트부터 자동화된 데이터 분석 워크플로우에 이르기까지 몇 분 만에 견고한 다중 에이전트 시스템을 프로토타입하고 배포할 수 있습니다.

AUITestAgent는 GPT 기반 AI의 힘을 활용하여 모바일 UI 테스트를 간소화합니다. 앱 스크린샷과 텍스트 테스트 시나리오를 제공하면, 에이전트는 에뮬레이터 또는 실제 기기에서 실행 가능한 Appium 스크립트를 자동 생성합니다. 이 도구는 Android와 iOS 모두를 지원하며, 특정 워크플로우를 위한 맞춤형 프롬프트를 제공합니다. 또한 테스트 결과 보고서를 제공하고 기존 CI/CD 시스템에 쉽게 통합되어 빠르고 신뢰할 수 있는 회귀 및 기능 테스트를 최소한의 수작업으로 수행합니다.

BotGauge는 테스트 자동화를 혁신하는 생성 AI 기반 저코드 플랫폼입니다. 사용자는 영어로 테스트 사례 시나리오를 작성하고 AI 지원으로 이를 자동화할 수 있습니다. 테스트 효율성을 높이고, 비용을 절감하며, 시장 시기를 단축하기 위해 BotGauge는 웹 기반 애플리케이션의 엔드투엔드 자동화 프로세스를 단순화합니다. API, 데이터베이스, 기능, 시각, UI 테스트와 같은 기능을 갖춘 BotGauge는 모든 테스트 요구 사항을 종합적으로 충족하도록 설계되었습니다.

EasyAgent는 파이썬에서 자율 AI 에이전트를 구축하기 위한 포괄적인 프레임워크를 제공합니다. OpenAI, Azure, 로컬 모델 등의 플러그인 가능한 LLM 백엔드, 맞춤형 계획 및 추론 모듈, API 도구 통합, 영구 메모리 저장소를 지원합니다. 개발자는 간단한 YAML 또는 Python 코드를 통해 에이전트의 행동을 정의하고, 내장된 함수 호출을 활용하여 외부 데이터에 접근하며, 복잡한 워크플로우를 위한 여러 에이전트를 조정할 수 있습니다. EasyAgent는 또한 로깅, 모니터링, 오류 처리, 맞춤형 확장 포인트를 포함하며, 모듈형 아키텍처는 고객 지원, 데이터 분석, 자동화, 연구와 같은 분야에서 프로토타이핑과 맞춤형 에이전트 배포를 가속화합니다.

JARVIS-1은 자연어 인터페이스, 메모리 모듈, 플러그인 기반 작업 실행기를 결합한 모듈형 아키텍처를 제공합니다. GPT-index를 기반으로 하여, 대화를 유지하고 컨텍스트를 검색하며 사용자 인터랙션과 함께 발전합니다. 사용자들은 간단한 프롬프트로 작업을 정의하며, JARVIS-1은 작업 스케줄링, 코드 실행, 파일 조작, 웹 브라우징을 조율합니다. 플러그인 시스템은 데이터베이스, 이메일, PDF, 클라우드 서비스와의 맞춤 통합을 가능하게 합니다. Linux, macOS, Windows에서 Docker 또는 CLI로 배포 가능하며, 오프라인 동작과 데이터 제어를 보장하여 개발자, DevOps 팀 및 파워 유저에게 안전하고 확장 가능한 자동화 솔루션입니다.

LangGraph MCP는 유향 비순환 그래프를 활용하여 LLM 호출 시퀀스를 표현하며, 개발자는 작업을 프롬프트, 입력, 출력이 조정 가능한 노드로 분할할 수 있습니다. 각 노드는 LLM 호출 또는 데이터 변환에 대응하며, 파라미터화된 실행, 조건 분기, 반복 루프를 용이하게 합니다. 사용자는 그래프를 JSON 또는 YAML 형식으로 직렬화하고, 워크플로우 버전 관리 및 실행 경로를 시각화할 수 있습니다. 프레임워크는 여러 LLM 제공자, 맞춤형 프롬프트 템플릿, 사전 처리, 사후 처리, 오류 처리를 위한 플러그인 훅을 지원합니다. LangGraph MCP는 이 그래프 기반 에이전트 파이프라인을 로드, 실행, 모니터링하는 CLI 도구와 Python SDK를 제공하며, 자동화, 보고서 생성, 대화 흐름, 의사 결정 지원 시스템에 적합합니다.

AgentSmithy는 메모리 관리, 작업 계획 및 실행 오케스트레이션을 위한 모듈형 구성요소를 제공하여 AI 에이전트 개발 수명주기를 간소화하도록 설계되었습니다. 이 프레임워크는 Google Cloud Storage 또는 Firestore를 지속적 메모리로 활용하고, 이벤트 기반 트리거에는 Cloud Functions를, 확장 가능한 메시징에는 Pub/Sub를 사용합니다. 핸들러는 에이전트의 행동을 정의하며, 플래너는 다단계 작업 실행을 관리합니다. 가시성 모듈은 성능 지표와 로그를 추적합니다. 개발자는 맞춤 데이터 소스, 특화된 LLM 또는 도메인별 도구 강화에 플러그인을 통합할 수 있습니다. AgentSmithy의 클라우드 네이티브 구조는 고가용성과 탄력성을 보장하여 개발, 테스트 및 운영 환경에 원활한 배포를 가능하게 합니다. 내장된 보안 및 역할 기반 액세스 제어를 통해 팀은 거버넌스를 유지하며 빠르게 지능형 에이전트 솔루션을 반복할 수 있습니다.

AutoAct는 LLM 기반 추론과 구조화된 계획, 모듈형 도구 통합을 결합하여 인텔리전트 에이전트 개발을 간소화하도록 설계되었습니다. 명령어 실행 시퀀스를 생성하는 Planner 컴포넌트, 외부 API를 정의하고 호출하는 ToolKit, 맥락을 유지하는 Memory 모듈을 포함하고 있습니다. 로깅, 오류 처리 및 구성 가능 정책을 통해 AutoAct는 데이터 분석, 콘텐츠 생성, 대화형 비서와 같은 작업에 대해 견고한 엔드 투 엔드 자동화를 지원합니다. 개발자는 워크플로우를 사용자 정의하고, 도구를 확장하며, 온프레미스 또는 클라우드에 배포할 수 있습니다.

Bot-With-Plan은 실행 전에 상세 계획을 생성하는 모듈형 Python 템플릿을 제공합니다. OpenAI GPT를 사용하여 사용자 지침을 분석하고 작업을 순차적 단계로 분해하며, 계획을 검증한 후 외부 도구(웹 검색 또는 계산기 등)를 통해 각 단계별 수행을 진행합니다. 프롬프트 관리, 계획 분석, 실행 오케스트레이션 및 오류 처리를 포함합니다. 계획 단계와 실행 단계를 분리하여 감독력 향상, 디버깅 용이성, 새로운 도구 또는 기능 확장에 유리한 구조를 제공합니다.

Huginn은 사용자가 웹사이트, API, 소셜 미디어, 이메일 등 다양한 출처의 데이터를 모니터링, 수집 및 조치하도록 하는 다목적 오픈 소스 자동화 프레임워크입니다. 각 에이전트는 이벤트 발송, 데이터 변환, 다른 에이전트나 외부 서비스로의 전달이 가능하며, 내장된 스케줄링, 로깅, RSSAgent, EmailAgent, WebhookAgent, DataOutputAgent 등 다양한 에이전트 유형으로 복잡한 워크플로우와 조건부 논리 지원, Linux, macOS, Windows, Docker에서 실행 가능하며 커스텀 Ruby 코드 또는 도커 컨테이너로 확장할 수 있습니다.