맞춤형 제어 및 현실적인 차량 역학을 갖춘 오픈소스 ROS 기반의 다중 에이전트 자율 레이싱 시뮬레이터입니다.
- Gazebo에서의 이중 에이전트 시뮬레이션
- 센서 및 제어 노드를 위한 ROS 통합
- 현실적인 차량 역학과 타이어 모델
—방문 ↗
개발 환경 워크플로우를 위한 최고의 AI 에이전트 (258)
AI 에이전트를 만들고 실행하기 위한 기반 도구를 모았습니다. 프레임워크와 SDK, 다단계 LLM 워크플로 오케스트레이션, 자체 호스팅 관리 콘솔, 에이전트 런타임 호스팅, 강화학습용 시뮬레이션 환경과 벤치마크를 비교해 시험 제작부터 배포까지 이어갈 수 있습니다.
에이전트 258개 · 2026년 9월 29일 업데이트
Skeernir은 인형장 관리자 인터페이스를 통해 자동화된 게임 플레이와 프로세스 제어를 가능하게 하는 AI 에이전트 프레임워크 템플릿입니다.
- 모듈식 에이전트 개발 구조
- 파펫 마스터 스타일 제어 API
- 게임 및 프로세스 제어용 샘플 모듈
—방문 ↗멀티 에이전트 워크플로우를 원활하게 시각적으로 조율, 구성 및 배포하는 오픈 소스 AI 에이전트 설계 스튜디오입니다.
- 드래그 앤 드롭 에이전트 워크플로우 디자이너
- LLM 통합 관리
- 벡터 저장소 연결
—방문 ↗JADE를 활용한 자바 기반 다중 에이전트 통신 데모로, 양방향 상호작용, 메시지 분석, 에이전트 조정을 보여줍니다.
- FIPA-ACL 호환 요청 및 정보 메시징
- 디렉터리 담당자에 에이전트 등록
- 순환형 및 일회성 행동 패턴
—방문 ↗MARFT는 협력 AI 워크플로우와 언어 모델 최적화를 위한 오픈 소스 다중 에이전트 RL 파인튜닝 툴킷입니다.
- 멀티에이전트 오케스트레이션 API
- 강화학습 파인튜닝 파이프라인
- 역할 및 메모리 관리
—방문 ↗협력 및 경쟁 멀티 에이전트 강화 학습 시스템의 설계, 훈련 및 평가를 위한 오픈 소스 Python 프레임워크입니다.
- MADDPG, QMIX, VDN 등 다양한 알고리즘 구현
- OpenAI Gym 호환 모듈형 환경 래퍼
- 에이전트 통신 및 협력 모듈
—방문 ↗- 광고
Letta는 디지털 워커의 생성, 맞춤화, 배포를 가능케 하는 AI 에이전트 오케스트레이션 플랫폼입니다.
- 시각적 워크플로우 빌더
- 멀티-모델 에이전트 오케스트레이션
- API 및 데이터 통합
—방문 ↗Humen은 인간과 유사한 대화 및 지원을 위해 설계된 AI 에이전트입니다.
- 자연어 이해
- 현실적인 대화 시뮬레이션
- 작업 자동화
—방문 ↗MARTI는 다중 에이전트 강화 학습 실험을 위한 표준화된 환경과 벤치마킹 도구를 제공하는 오픈소스 툴킷입니다.
- 모듈형 다중 에이전트 환경 지원
- 사용자 정의 RL 알고리즘 플러그인 인터페이스
- PyTorch 및 TensorFlow와의 통합
—방문 ↗BeeAI는 맞춤형 고객 지원, 콘텐츠 생성 및 데이터 분석을 위한 노코드 AI 에이전트 빌더입니다.
- 코드 없는 에이전트 빌더
- 문서 수집(PDF, CSV, DOCX)
- 벡터 데이터베이스 통합
—방문 ↗합의, 협상 및 협력을 위한 분산 AI 조정 알고리즘과 다중 에이전트 시스템 모듈이 포함된 오픈 소스 프레임워크입니다.
- 합의 알고리즘 구현
- 계약 네트 협상 프로토콜, 경매 기반 작업 할당
- 연합 형성 전략, 에이전트 간 통신 프레임워크
—방문 ↗AIPE는 메모리 관리, 도구 통합 및 다중 에이전트 워크플로우 오케스트레이션을 제공하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.
- 모듈형 에이전트 오케스트레이션
- 여러 백엔드의 메모리 관리
- 동적 도구 및 API 통합
—방문 ↗CrewAI Quickstart는 CrewAI API를 통해 대화형 AI 에이전트를 신속하게 구성, 실행 및 관리할 수 있는 Node.js 템플릿을 제공합니다.
- 사전 빌드된 Node.js 에이전트 템플릿
- 환경 변수 관리
- 샘플 API 통합 스크립트
—방문 ↗Labs는 개발자가 간단한 DSL을 통해 자율적 LLM 에이전트를 정의하고 실행할 수 있게 하는 AI 오케스트레이션 프레임워크입니다.
- 에이전트 정의를 위한 DSL 문법
- 프롬프트 및 컨텍스트 관리
- 조건부 분기와 루프
—방문 ↗2APL과 유전 알고리즘을 사용하는 AI 에이전트 기반 다중 에이전트 시스템으로 N-Queen 문제를 효율적으로 해결합니다.
- 2APL 다중 에이전트 프레임워크 통합
- 유전 알고리즘 연산: 선택, 교차, 돌연변이
- N-Queen 해결책의 자동 진화
—방문 ↗AI 에이전트의 훈련 및 벤치마킹을 위한 다양한 멀티에이전트 강화학습 환경을 제공하는 오픈소스 파이썬 프레임워크입니다.
- 여러 내장 멀티에이전트 시나리오 (협력, 경쟁, 적대적)
- OpenAI Gym 호환 API
- 구성 가능한 에이전트 인구, 관찰, 보상 함수
—방문 ↗AI Terminal은 AI 모델과 대화하고 셸, SQL, HTTP 명령을 자동화하는 명령줄 도구입니다.
- 터미널 내 인터랙티브 AI 채팅
- 셸 명령 생성 및 실행
- SQL 쿼리 작성 및 실행
—방문 ↗Privasea는 향상된 온라인 개인 정보 보호 및 사이버 보안을 위한 AI 에이전트입니다.
- 데이터 유출 모니터링
- 개인 정보 보호 설정 관리
- 의심스러운 활동에 대한 실시간 알림
—방문 ↗- 광고
AICell은 인간과 유사한 대화를 생성하고 고객 지원을 제공하는 AI 에이전트입니다.
- 자연어 처리
- 대화 생성
- 고객 지원 자동화
—방문 ↗메모리와 플러그인 지원을 갖춘 GPT 기반 챗봇의 생성, 맞춤화, 배포를 가능하게 하는 셀프호스팅 AI 에이전트 관리 플랫폼.
- 다중 에이전트 챗봇 생성
- 플러그인과 도구 통합
- 벡터 기반 메모리 관리
—방문 ↗Pydantic과 OpenAI를 활용하는 오픈소스 FastAPI 스타터 템플릿으로, 사용자 정의 가능한 에이전트 구성을 갖춘 AI 기반 API 엔드포인트를 신속하게 구성합니다.
- Pydantic 기반 요청/응답 검증
- 환경 변수 기반 OpenAI API 통합
- FastAPI 라우트 및 의존성 설정
—방문 ↗AI Engineer DevTools는 AI 에이전트의 구조화, 코드 생성, 테스트, 배포 및 모니터링을 제공하는 CLI 도구 키트입니다.
- AI 에이전트 프로젝트 구조 설계
- 맞춤형 코드 생성 템플릿
- 환경 설정 및 종속성 관리
—방문 ↗LangChain은 개발자가 LLM 기반의 체인, 에이전트, 메모리, 도구 통합을 구축할 수 있는 오픈 소스 프레임워크입니다.
- PromptTemplates
- 체인 추상화
- 에이전트 오케스트레이션
—방문 ↗멀티 에이전트 환경에서 자율 로봇이 탐색하고 충돌을 피할 수 있도록 하는 강화 학습 프레임워크입니다.
- 멀티 에이전트 강화 학습 환경
- 충돌 회피 정책 훈련
- 빠른 시작을 위한 사전 학습 모델
—방문 ↗Cloudflare Agents는 개발자가 에지에서 자율적 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 하며, LLMs를 HTTP 엔드포인트 및 액션과 통합합니다.
- 자율 에이전트 운영
- 맞춤 액션 핸들러
- LLM 통합 (OpenAI, Anthropic 등)
—방문 ↗AST 분석을 통해 관련 코드 컨텍스트를 추출하고 제공하여 AI 코드 어시스턴트의 정확성을 향상시킵니다.
- AST 기반 코드 컨텍스트 추출
- AI 어시스턴트에 컨텍스트 자동 삽입
- 커스터마이즈 가능한 추출 깊이와 범위
—방문 ↗JADE 프레임워크를 사용한 Java 기반 다중 에이전트 시스템 시연으로 에이전트 상호작용, 협상, 작업 조정을 모델링합니다.
- AMS 및 DF와 함께 에이전트 생성 및 등록
- ACL 기반의 에이전트 간 메시징
- 순환, 일회성, FSM 행동 지원
—방문 ↗Clear Agent는 사용자 입력을 처리하고 행동을 실행하는 맞춤형 AI 에이전트를 구축할 수 있는 오픈 소스 프레임워크입니다.
- 에이전트 클래스 추상화
- 도구 및 플러그인 등록부
- 메모리 및 컨텍스트 관리
—방문 ↗Aurora는 LLM로 구동되는 자율 생성 AI 에이전트의 다단계 계획, 실행 및 도구 사용 워크플로우를 조정합니다.
- LLM 기반 계획
- 작업 실행을 위한 실행자 모듈
- API 및 함수 연결을 위한 도구 통합 계층
—방문 ↗메모리 관리, 도구 통합 및 다중 에이전트 오케스트레이션이 포함된 AI 에이전트를 구축하기 위한 오픈 소스 Python 프레임워크입니다.
- 에이전트 생성 및 커스터마이징
- 메모리 관리 모듈
- 도구 통합 및 래퍼
—방문 ↗- 광고
LlamaIndex 기반 AI 에이전트를 확장 가능하고 서버리스인 채팅 API로 AWS Lambda, Vercel 또는 Docker에 배포하세요.
- 서버리스 채팅 API 프로비저닝
- 자동 엔드포인트 및 라우팅 설정
- 토큰 기반 인증
—방문 ↗의존성이 내장된 독립형 GPT 에이전트를 빠르게 배포하고 조율하기 위한 Docker 기반 프레임워크입니다.
- 격리된 AutoGPT 인스턴스의 원클릭 배포
- 통합 로그와 실시간 모니터링
- 맞춤형 리소스 한도와 네트워크 정책
—방문 ↗메모리 관리, 다단계 조건 계획, 사고 흐름 체인 및 OpenAI API 통합이 포함된 모듈형 AI 에이전트 프레임워크입니다.
- 동적 메모리 관리
- 다단계 조건 계획
- 구성 가능한 프롬프트 관리
—방문 ↗ReasonChain은 LLM과 함께 모듈형 추론 체인을 구축하기 위한 Python 라이브러리로, 단계별 문제 해결을 가능하게 합니다.
- 모듈형 사고 연산 노드 정의
- 동적 워크플로우를 위한 조건 분기
- 다중 LLM 공급자와의 통합
—방문 ↗통신, 협상, 학습 기능을 갖춘 인텔리전트 다중 에이전트 시스템의 개발, 시뮬레이션, 배포를 가능하게 하는 Java 기반 플랫폼입니다.
- FIPA 호환 에이전트 통신
- 모듈식 에이전트-환경-서비스 구조
- 내장 환경 시뮬레이터 및 대시보드
—방문 ↗파이썬 오픈AI Gym 환경으로, 맥주 게임 공급망을 시뮬레이션하여 RL 에이전트 교육 및 평가를 수행합니다.
- OpenAI Gym 호환 환경
- 소매업체, 도매업체, 유통업체, 제조사의 역할 시뮬레이션
- 사용자 맞춤 수요 분포 및 리드타임 지원
—방문 ↗자율 AI 에이전트를 구조화, 테스트 및 배포하는 CLI 툴킷으로 내장 워크플로우와 LLM 통합 기능을 제공합니다.
- AI 에이전트용 프로젝트 스캐폴딩
- LLM 제공자 통합 (OpenAI, Azure, 등)
- 맞춤형 워크플로우 정의
—방문 ↗메모리, 도구 통합, 다중 에이전트 워크플로우를 갖춘 모듈식 AI 에이전트의 빠른 개발 및 오케스트레이션을 가능하게 하는 오픈소스 Python 프레임워크입니다.
- 에이전트 구성요소를 위한 모듈형 아키텍처
- 대화 메모리 관리
- 도구 호출 및 API 통합
—방문 ↗Azure에서 메모리, 계획, 도구 통합 기능이 있는 자율 AI 에이전트 구축을 보여주는 GitHub 저장소.
- 장기 기억을 갖춘 대화형 에이전트
- 작업 자동 계획 및 실행
- 도구 체이닝 및 외부 API 호출
—방문 ↗VMAS는 GPU 가속 다중 에이전트 환경 시뮬레이션과 훈련을 가능하게 하는 모듈식 MARL 프레임워크로 내장 알고리즘을 제공합니다.
- GPU 가속 병렬 환경 시뮬레이션
- 모듈식 환경 및 정책 인터페이스
- 중앙 집중식 훈련과 분산 실행 지원
—방문 ↗GPT-3.5/4가 동적이고 구조화된 API 기반 대화 도구 통합을 위해 개발자가 정의한 함수를 호출하고 실행할 수 있게 합니다.
- JSON 스키마 기반의 자동 함수 등록
- GPT-3.5/4의 함수 호출 및 인수 추출
- 구조화된 JSON 출력 처리
—방문 ↗자연어 요청을 안전한 셸 명령어로 변환하고 대화형으로 실행하는 AI 기반 CLI 도구입니다.
- 자연어에서 셸 명령어로의 번역
- 명령어 미리보기 및 확정
- 대화형 채팅 기록
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플러그인 가능한 LLM, 메모리, 도구 통합, 다단계 기획이 가능한 모듈형 AI 에이전트를 구축하는 오픈소스 파이썬 프레임워크입니다.
- 모듈식 에이전트 아키텍처
- 플러그인 가능한 LLM 백엔드 (OpenAI, Azure 등)
- 커스텀 도구 및 API 통합
—방문 ↗맞춤형 통신, 작업 할당 및 전략적 계획이 가능한 다중 지능형 에이전트를 구축하고 시뮬레이션하는 Python 프레임워크입니다.
- 환경 모델링 모듈
- 에이전트 간 통신 프로토콜
- 동적 작업 할당
—방문 ↗진화하는 격자 기반 시나리오를 협력하여 탐색하고 청소하는 진공 청소기 로봇을 시뮬레이션하는 다중 에이전트 강화 학습 환경입니다.
- 격자 기반 다중 에이전트 환경
- 커스터마이징 가능한 지도 매개변수
- 확률적 동적 지원
—방문 ↗LangGraph Studio는 LangChain을 사용하여 AI 에이전트를 개발하기 위한 IDE입니다.
- 시각적 워크플로 디자인
- 실시간 디버깅
- 버전 관리 통합
—방문 ↗브라이언 노우스는 개인화된 지식 지원과 통찰력을 위해 설계된 AI 에이전트입니다.
- 개인화된 통찰력
- 데이터 통합
- 정보 검색
—방문 ↗Yu-Gi-Oh 대결을 위한 오픈소스 RL 에이전트로, 환경 시뮬레이션, 정책 훈련, 전략 최적화를 제공합니다.
- Yu-Gi-Oh용 OpenAI Gym 환경
- DQN 기반 훈련 모듈
- 맞춤형 상태 및 액션 공간
—방문 ↗InfantAgent는 플러그형 메모리, 도구, LLM 지원을 갖춘 지능형 AI 에이전트를 빠르게 구축하기 위한 Python 프레임워크입니다.
- LLM 통합 (OpenAI, Hugging Face)
- 지속적 메모리 관리
- 모듈형 도구 호출
—방문 ↗로컬에서 Ollama LLM 모델과 상호작용하는 CLI 클라이언트로, 다중 턴 채팅, 스트리밍 출력 및 프롬프트 관리 기능을 제공합니다.
- 다중 턴 대화
- 실시간 스트리밍 출력
- 맞춤형 프롬프트 템플릿
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