스코티는 자동 응답과 개인화된 고객 상호작용을 위한 스마트 AI 어시스턴트입니다.
- 자연어 처리
- 커뮤니케이션 플랫폼과의 통합
- 자동 응답 생성
—방문 ↗
AI 플랫폼 및 프레임워크 워크플로우를 위한 최고의 AI 에이전트 (2,740)
AI 에이전트가 실제로 돌아가는 기반 소프트웨어를 모은 분야입니다. 호스팅형 실행 환경, 플러그인 방식 SDK, 여러 단계 작업을 계획하고 수행하는 워크스페이스를 만날 수 있습니다. 모델 전환, 도구·브라우저 사용, 샌드박스 실행, 상태 저장, 배포 기능을 비교해 보세요.
에이전트 2,740개 · 2026년 9월 29일 업데이트
Skaivision은 비디오 콘텐츠에서 AI 기반 통찰력을 제공하여 작업 흐름을 개선합니다.
- 비디오 분석
- 자동화된 통찰력
- 데이터 관리
—방문 ↗LlamaIndex를 활용하여 다중 단계 LLM 워크플로우를 감독하는 AI 에이전트 프레임워크로, 쿼리 오케스트레이션과 결과 검증을 자동화합니다.
- 다단계 워크플로우 오케스트레이션
- 내장 출력 검증 및 감독 기능
- 오류 처리와 자동 재시도
—방문 ↗헤드업 제한 텍사스 홀덤 포커를 효율적으로 플레이하기 위해 최적의 베팅 전략을 학습하는 RL 기반 AI 에이전트입니다.
- 강화학습 훈련 파이프라인
- 의사결정을 위한 딥 Q-네트워크
- 커스텀 텍사스 홀덤 시뮬레이션 환경
—방문 ↗LangGraph는 코드 생성, 디버깅 및 채팅을 위해 여러 에이전트를 조율하는 그래프 기반 다중 에이전트 AI 프레임워크입니다.
- 그래프 기반 에이전트 오케스트레이션
- 다중 에이전트 조율
- 코드 생성 및 합성
—방문 ↗Halite II는 개발자가 자율 봇을 만들어 턴제 전략 시뮬레이션에서 경쟁하는 게임 AI 플랫폼입니다.
- 턴제 전략 게임 엔진
- Python, Java, C++ 지원 다중 언어 API
- 맵 파서 및 상태 업데이트
—방문 ↗- 광고
맞춤형 워크플로우가 가능한 대화형 음성·채팅 에이전트를 구축·관리할 수 있는 AI 음성 컨시어지 플랫폼입니다.
- 자연어 이해
- 음성 및 채팅 다중 채널 배포
- 시각적 대화 흐름 빌더
—방문 ↗KaibanJS로 구축된 맞춤형 AI 에이전트를 발견, 분류 및 배포하는 웹 플랫폼입니다.
- 에이전트 검색 및 카탈로그
- 태그별 검색 및 필터링
- 원클릭 배포
—방문 ↗사용자 정의 기술이 포함된 다중 에이전트 워크플로우 설계, 테스트 및 배포를 위한 확장 가능한 AI 에이전트 프레임워크.
- 다중 에이전트 조정
- 사용자 정의 기술 플러그인 시스템
- 시각적 워크플로우 빌더가 포함된 웹 기반 IDE
무료 평가판 · $29+방문 ↗Spark Engine은 벡터 임베딩과 자연어 이해를 활용하여 빠르고 적합한 결과를 제공하는 AI 기반 의미 검색 플랫폼입니다.
- 의미 벡터 검색
- 자연어 질의 이해
- 오타 허용 키워드 검색
—방문 ↗AIAgents4Pharma는 AI 에이전트를 조율하여 가상 환자 반응을 시뮬레이션하고, 약물 개발 파이프라인을 가속화하며, 임상 시험을 최적화합니다.
- 조율된 AI 에이전트 워크플로우
- 가상 환자 반응 시뮬레이션
- 전임상 약물 스크리닝
—방문 ↗AI Web Scraper는 AI를 활용하여 동적 콘텐츠가 포함된 웹 페이지에서 구조화된 정보를 지능적으로 스크래핑하고 추출합니다.
- JavaScript를 렌더링하는 헤드리스 브라우저 기능
- AI 기반의 표, 메타데이터, 요약 추출
- 맞춤형 데이터 추출을 위한 프롬프트 설정
—방문 ↗모듈형 AI 에이전트를 유전 프로그래밍을 통해 진화시키는 Python 프레임워크로 맞춤형 시뮬레이션과 성능 최적화를 제공합니다.
- 모듈형 에이전트 아키텍처
- 유전 프로그래밍 연산(돌연변이, 교차)
- 맞춤형 적합도 함수 지원
—방문 ↗Huly Labs는 기억, API 통합, 시각적 워크플로우 빌더를 갖춘 맞춤형 어시스턴트를 가능하게 하는 AI 에이전트 개발 및 배포 플랫폼입니다.
- 다중 에이전트 오케스트레이션
- 지속적 기억 저장
- API 및 데이터베이스 통합
—방문 ↗데드심플 셀프러닝은 강화학습 에이전트를 구축, 훈련 및 평가하기 위한 간단한 API를 제공하는 파이썬 라이브러리입니다.
- 간단한 환경 래퍼
- 정책 및 모델 정의
- 경험 재생 및 버퍼
—방문 ↗Crayon은 툴 통합, 메모리 관리 및 장기 실행 작업 워크플로우를 갖춘 자율 AI 에이전트를 구축하기 위한 JavaScript 프레임워크입니다.
- 도구 통합 및 API 호출
- 다중 백엔드 메모리 관리
- 계획-실행 루프
—방문 ↗JADE를 활용한 가상발전소 수요 반응 조정을 위한 에이전트 기반 시뮬레이션 프레임워크.
- 다중 에이전트 수요 반응 오케스트레이션
- 에이전트 간 실시간 JADE 메시징
- 구성 가능한 부하 및 발전 에이전트 모델
—방문 ↗LLM, RAG, 메모리, 도구 통합, 벡터 데이터베이스 지원 모듈형 Python 프레임워크입니다.
- 맞춤형 에이전트 클래스
- 검색 강화 생성(RAG)
- 대화 메모리 관리
—방문 ↗- 광고
GPT 에이전트는 GPT 모델을 사용하여 데이터 수집, 텍스트 요약, 자동 스케줄링과 같은 작업 워크플로우를 동적으로 수행합니다.
- 작업 정의용 시각적 워크플로우 편집기
- 원활한 GPT 모델 통합
- 맞춤형 지식 기반 인입
—방문 ↗BabyAGI를 위한 웹 인터페이스로, 대형 언어 모델이 구동하는 자율적 작업 생성, 우선순위 지정 및 실행을 가능하게 합니다.
- LLM을 활용한 자율 작업 생성
- 동적 작업 우선순위 지정
- 순차적 작업 실행
—방문 ↗gym-llm은 대화 및 의사결정 작업에 대한 벤치마크 및 LLM 에이전트 훈련을 위한 Gym 스타일 환경을 제공합니다.
- 텍스트 기반 작업용 Gym 호환 환경
- 맞춤형 프롬프트 템플릿 및 보상 함수
- RL 라이브러리 및 로거와의 연동
—방문 ↗Sentient는 장기 기억, 목표 기반 계획 및 자연스러운 대화를 갖춘 NPC를 개발할 수 있는 AI 에이전트 프레임워크입니다.
- 지속성 이벤트 메모리
- 동적 목표 계획
- 맥락 인식 대화
—방문 ↗Agent Workflow Memory는 벡터 저장소를 사용하여 AI 에이전트에게 지속적인 워크플로우 메모리를 제공하며, 맥락 회상을 지원합니다.
- 지속적인 벡터 기반 메모리 저장
- LangChain WorkflowAgent와 원활한 통합
- 관련 맥락을 위한 의미적 유사성 검색
—방문 ↗Pandas DataFrame에서 인터랙티브 데이터 분석을 가능하게 하는 AI 에이전트로, 명확화 질문을 하고 코드를 생성합니다.
- 자연어 데이터 쿼리
- 자동 Python 코드 생성
- 명확화 후속 질문
—방문 ↗Melissa는 자연어 채팅을 통해 작업을 관리하고, 워크플로우를 자동화하며, 문의에 답변하는 AI 기반 개인 비서입니다.
- 자연어 작업 관리
- 워크플로우 자동화
- 플러그인 기반 통합
—방문 ↗하이퍼볼릭 타임 챔버는 개발자가 고급 메모리 관리, 프롬프트 체인, 맞춤형 도구 통합이 가능한 모듈형 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 합니다.
- 동적 메모리 관리(단기 및 장기)
- 자동 프롬프트 체인 및 오케스트레이션
- 맞춤형 도구 통합을 위한 플러그인 아키텍처
—방문 ↗OpenAI Autogen과 Streamlit으로 구축된 AI 기반 고객 서비스 에이전트로 자동화된 대화형 지원 및 문의 해결을 구현합니다.
- OpenAI Autogen과 연동하여 에이전트 오케스트레이션
- Streamlit 기반의 대화형 웹 UI
- 동적 컨텍스트 및 상태 관리
—방문 ↗MACL은 복수의 에이전트 협업을 가능하게 하는 Python 프레임워크로, 복잡한 작업 자동화를 위한 AI 에이전트를 조율합니다.
- 다중 에이전트 조율
- 커스터마이징 가능한 통신 프로토콜
- 작업 스케줄링 및 워크플로우 관리
—방문 ↗오픈 소스 다중 에이전트 강화 학습 시뮬레이터로 확장 가능한 병렬 학습, 사용자 정의 환경 및 에이전트 통신 프로토콜을 지원합니다.
- PyTorch를 통한 분산 다중 에이전트 학습
- 모듈형 환경 인터페이스
- 맞춤형 보상 및 관측 공간
—방문 ↗문헌 검토, 가설 생성, 실험 설계, 데이터 분석을 수행하는 자율 AI 에이전트입니다.
- 자동 문헌 검토 및 요약
- 가설 생성과 우선순위 지정
- 실험 설계와 프로토콜 개요 작성
—방문 ↗- 광고
세션 간 대화 맥락을 캡처, 요약, 임베딩, 검색할 수 있는 AI 메모리 시스템입니다.
- 자동 대화 캡처 및 요약
- 벡터 임베딩 생성
- 멀티백엔드 저장 지원 (SQLite, FAISS, Redis)
—방문 ↗메모리, 도구 및 모듈식 워크플로우를 갖춘 LLM 프롬프트를 오케스트레이션하고 AI 에이전트를 구축하는 C++ 라이브러리입니다.
- API 및 로컬 모델용 LLM 래퍼
- 프롬프트 템플릿 관리
- 체인 조합 및 오케스트레이션
—방문 ↗강화학습을 이용하여 포켓몬 배틀을 플레이하는 AI 에이전트의 개발과 훈련을 지원하는 파이썬 프레임워크입니다.
- 포켓몬 쇼다운 통합을 위한 Python API
- 동기식 및 비동기식 시뮬레이션을 지원하는 인터랙티브 배틀 환경
- 사전 구축된 베이스라인 에이전트 구현체
—방문 ↗DeepMind의 PySC2 환경을 활용하는 PPO 기반 오픈소스 강화학습 에이전트로 StarCraft II를 훈련 및 플레이합니다.
- SC2 환경에서 PPO 기반 정책 훈련
- PySC2와의 연동으로 상태/행동 처리
- 구성 가능한 신경망 아키텍처와 보상
—방문 ↗Triagent는 전략가, 연구원, 실행자의 세 개의 전문 AI 서브 에이전트를 조율하여 작업을 자동으로 계획, 조사, 수행합니다.
- 맞춤형 프롬프트와 에이전트 동작
- 외부 API 및 도구용 플러그인 통합
- 메모리 관리 및 상태 지속성
—방문 ↗Hugging Face Transformers, API 및 사용자 지정 도구 통합을 통해 자율 AI 에이전트 제작을 가르치는 실습 과정입니다.
- 자율 에이전트 구축을 위한 예제 노트북
- 연결 및 상태 관리를 위한 에이전트 API
- 외부 도구 및 API와의 통합
—방문 ↗LLM 및 도구 통합을 통해 자율 작업 실행이 가능한 AI 에이전트를 구축하는 Python 프레임워크입니다.
- 모듈형 LLM 체인 구성
- 맞춤형 도구 통합
- 상태를 저장하는 메모리 모듈
—방문 ↗OpenAI Autogen 프레임워크를 사용하는 AI 에이전트 구축, 테스트 및 디버깅을 위한 로컬 개발 스튜디오.
- 시각적 대화 흐름 편집기
- 인터랙티브 디버깅 콘솔
- 메모리 전략 관리
—방문 ↗Agents-Deep-Research는 LLM을 사용하여 계획하고 행동하며 학습하는 자율 AI 에이전트를 개발하기 위한 프레임워크입니다.
- 모듈형 에이전트 구조
- 장기 기억 모듈
- 태스크 계획 엔진
—방문 ↗SmartRAG는 사용자 정의 문서 컬렉션에 대해 LLM 기반 Q&A를 가능하게 하는 RAG 파이프라인 구축을 위한 오픈소스 Python 프레임워크입니다.
- PDF, 텍스트, 웹 소스에서 문서 수집
- FAISS, Chroma 등 벡터 저장소 통합
- 커스터마이징 가능한 LLM 프롬프트 템플릿
—방문 ↗WanderMind는 자율적 브레인스토밍, 도구 통합, 지속적인 메모리 및 맞춤형 워크플로우를 위한 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.
- 지속적인 벡터 기반 메모리
- 도구 및 API 통합
- 커스터마이징 가능한 기획 모듈
—방문 ↗AgentSimJs와 Three.js를 사용하여 3D 시각화를 지원하는 인터랙티브한 멀티 에이전트 시스템 시뮬레이션을 가능하게 하는 오픈소스 JavaScript 프레임워크입니다.
- 여러 에이전트 유형 정의 및 구성
- AgentSimJs로 맞춤형 행동 스크립트 작성
- Three.js를 통한 실시간 3D 시각화
—방문 ↗- 광고
TinyAgent는 작업 자동화, 연구 및 텍스트 생성을 위한 맞춤형 AI 에이전트를 구축하고 배포할 수 있게 합니다.
- 맞춤 프롬프트가 있는 비주얼 에이전트 빌더
- 지속적 컨텍스트 메모리
- API 및 웹훅 통합
—방문 ↗DocChat-Docling은 업로드된 문서에 대한 의미 검색을 통한 상호작용 Q&A를 제공하는 AI 기반 문서 채팅 에이전트입니다.
- 문서 수집 및 처리
- 의미 검색과 벡터 임베딩
- 상호작용 Q&A 채팅 인터페이스
—방문 ↗목표 지향 워크플로를 위한 자율 AI 에이전트로, 벡터 기반 메모리로 작업을 생성, 우선순위 지정 및 실행합니다.
- 자율 작업 생성
- 작업 우선순위 지정 및 일정 계획
- 작업 실행 루프
—방문 ↗TreeInstruct는 조건부 분기 기능이 포함된 계층적 프롬프트 워크플로우를 가능하게 하여 언어 모델 애플리케이션에서의 역동적인 의사 결정에 활용됩니다.
- 계층적 결정 트리 기반 프롬프트 워크플로우
- LLM 출력 기반 조건부 분기
- 재사용 가능한 프롬프트 및 함수 노드
—방문 ↗AI 에이전트가 계획을 실행하고, 메모리를 관리하며, 도구를 원활하게 통합할 수 있는 파이썬 프레임워크입니다.
- 선언적 계획 프레임워크
- 동적 도구 통합
- 지속적 메모리 모듈
—방문 ↗스트리밍, 캐싱, 로깅 및 사용자 지정 요청 매개변수를 활성화하는 AI 에이전트 API 호출용 HTTP 프록시.
- 실시간 API 응답 스트리밍
- TTL을 설정할 수 있는 응답 캐싱
- 요청 및 응답 기록
—방문 ↗Efficient Prioritized Heuristics MAPF (ePH-MAPF)는 증분 검색과 휴리스틱을 통해 복잡한 환경에서 충돌 없는 다중 에이전트 경로를 빠르게 계산합니다.
- 효율적인 우선순위 휴리스틱
- 여러 휴리스틱 함수
- 증분 경로 계획
—방문 ↗AWS Bedrock에서 여러 AI 에이전트를 협업하여 워크플로우를 해결하는 템플릿 시연입니다.
- 모듈식 다중 에이전트 조율 프레임워크
- 미리 정의된 역할 (기획자, 연구자, 실행자, 평가자)
- 커스터마이징 가능한 프롬프트 템플릿
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