플러그인 지원과 함께 개발자가 자율 AI 에이전트를 구축, 맞춤화 및 배포할 수 있는 오픈소스 프레임워크입니다.
- 사용자 지정 기술을 위한 모듈식 플러그인 아키텍처
- 장기 컨텍스트 유지를 위한 메모리 관리
- 다중 에이전트 간의 오케스트레이션과 커뮤니케이션
—방문 ↗
도구 라이브러리 워크플로우를 위한 최고의 AI 에이전트 (271)
자율형 AI 에이전트를 만들기 위한 프레임워크, SDK, 런타임을 모았습니다. 외부 도구와 API 연결, 메모리 저장, 문서 검색, 다단계 추론 실행, 샌드박스 코드 실행을 지원하며 에이전트의 판단 흐름을 추적하는 시각화 도구도 있습니다.
에이전트 271개 · 2026년 9월 29일 업데이트
CopilotKit은 다중 도구 통합, 메모리 관리 및 LangGraph 대화형 구조를 갖춘 AI 에이전트를 만들기 위한 Python 기반 SDK입니다.
- 맞춤형 에이전트 생성
- 지속적 메모리 관리
- LangGraph 구조화 추론
—방문 ↗llama.cpp를 사용하여 로컬 AI 에이전트를 구축하는 경량 C++ 프레임워크로, 플러그인과 대화 기록 기능을 갖추고 있습니다.
- 맞춤 도구를 위한 모듈식 플러그인 시스템
- 대화 기록 관리
- llama.cpp를 통한 다중 LLM 백엔드 지원
—방문 ↗LLM, 도구 통합, 메모리, 플래닝 파이프라인이 포함된 자율 AI 에이전트를 개발할 수 있는 Go SDK입니다.
- 플러그인 가능한 LLM 통합 (OpenAI 등)
- 장기 맥락 유지를 위한 벡터 메모리 저장소
- 설정 가능한 계획 엔진
—방문 ↗로봇 시뮬레이션을 위한 경로 계획 알고리즘과 다중 에이전트 AI 모델을 통합하는 오픈소스 Python 프레임워크입니다.
- 다중 에이전트 행동 모델링
- A*, 다익스트라, RRT 경로 계획
- 장애물 회피 모듈
—방문 ↗개발자가 작업 계획 및 도구 통합으로 자율 GPT 기반 AI 에이전트를 만들 수 있는 오픈 소스 Python 프레임워크입니다.
- 에이전트 오케스트레이션 및 계획 루프
- 모듈형 맞춤형 도구 통합
- 지속 메모리 관리
—방문 ↗- 광고
LemLab은 메모리, 도구 통합, 평가 파이프라인이 포함된 맞춤형 인공지능 에이전트를 구축할 수 있는 Python 프레임워크입니다.
- 모듈형 프롬프트 및 체인 정의
- 외부 도구 및 API 통합
- 지속적 메모리 관리
—방문 ↗LLPhant는 툴 통합과 메모리 관리를 갖춘 모듈형, 맞춤형 LLM 기반 에이전트를 구축하기 위한 경량 파이썬 프레임워크입니다.
- 모듈형 에이전트 구조
- 외부 도구 통합
- 다중 턴 메모리 관리
—방문 ↗Lagent는 LLM 기반 계획, 도구 사용, 다중 단계 작업 자동화를 위한 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.
- 동적 작업 계획 및 분해
- 도구 통합 및 API 호출
- 세션 간 메모리 관리
—방문 ↗Pits and Orbs는 AI 에이전트가 함정을 피하고, 구슬을 모으며, 턴 기반 시나리오에서 경쟁하는 다중 에이전트 그리드 월드 환경을 제공합니다.
- 턴 기반 다중 에이전트 그리드 월드 시뮬레이션
- 맞춤형 격자 크기 및 레이아웃
- 무작위 함정 위험과 구슬 보상
—방문 ↗DeepSeek와 함께 구축된 오픈소스 ReAct 기반 AI 에이전트로, 동적 질문응답 및 맞춤 데이터 소스에서 지식 검색 수행.
- ReAct 사고 체인 추론
- DeepSeek 벡터 검색 통합
- 모듈형 문서 로더
—방문 ↗AgentSimJS는 맞춤형 에이전트, 환경, 행동 규칙 및 상호작용으로 다중 에이전트 시스템을 시뮬레이션하는 자바스크립트 프레임워크입니다.
- 상태, 센서, 액추에이터가 포함된 맞춤형 에이전트 클래스 정의
- 이산 시간 단계 시뮬레이션 엔진
- 에이전트 간 이벤트 기반 메시징
—방문 ↗HackerGCLASS의 Agent API: 맞춤형 도구, 메모리, 워크플로우와 함께 AI 에이전트를 배포하기 위한 Python RESTful 프레임워크입니다.
- 에이전트 실행을 위한 RESTful 엔드포인트
- 사용자 지정 도구 통합
- 메모리 및 상태 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 ↗로비 AI는 대화형 AI 에이전트를 통해 흥미로운 대화와 지능형 응답을 촉진합니다.
- 사용자 정의 가능한 AI 에이전트
- 자동 응답
- 맥락 이해
무료 체험 · $41.59+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 ↗여러 AI 에이전트를 조율하여 자동 코드 생성, 테스트, 검토, 디버깅 작업을 수행하는 오픈소스 Python 프레임워크입니다.
- 다중 에이전트 조정을 통한 코딩 작업
- 언어 모델을 이용한 자동 코드 생성
- 유닛 테스트 및 문서 생성
—방문 ↗Wizard Language는 프롬프트 오케스트레이션과 도구 통합이 가능한 다단계 AI 에이전트를 선언적 TypeScript DSL로 정의하는 프레임워크입니다.
- 에이전트 워크플로를 위한 선언형 마법사 DSL
- LLM 호출 오케스트레이션 및 프롬프트 관리
- 외부 도구 및 API 통합
—방문 ↗- 광고
Java-Action-Datetime은 LightJason 에이전트에 강력한 날짜와 시간 처리 작업을 추가하여 구문 분석, 형식 지정, 산술 연산 및 시간대 변환을 제공합니다.
- 현재 타임스탬프 가져오기
- 문자열을 Java 시간 객체로 파싱
- 사용자 지정 패턴으로 날짜 형식 지정
—방문 ↗DAGent는 복잡한 작업 조정을 위해 그래픽 비순환 그래프(DAG)로 LLM 호출 및 도구를 오케스트레이션하여 모듈형 AI 에이전트를 구축합니다.
- 유한 비순환 그래프 기반 워크플로우 모델링
- 사용자 정의 도구 및 함수 통합
- 병렬 및 조건부 작업 실행
—방문 ↗표준화된 어댑터 인터페이스를 통해 AI 에이전트가 외부 도구를 원활하게 통합하고 호출할 수 있게 하는 Python 라이브러리입니다.
- 도구 통합을 위한 어댑터 패턴
- 동적 도구 등록 및 검색
- 함수 시그니처 분석 및 디스패치
—방문 ↗메모리, 웹 브라우징, 파일 처리 및 사용자 지정 작업이 가능한 GPT 기반 에이전트를 만드는 노코드 플랫폼.
- 노코드 에이전트 빌더
- 영속적 메모리 관리
- 웹 브라우징 및 스크래핑
—방문 ↗WebSocket 및 REST API를 통해 VAgent AI 에이전트와 안전하고 실시간 통신을 가능하게 하는 파이썬 라이브러리입니다.
- WebSocket 및 REST 통신
- 토큰 기반 인증
- JSON 페이로드 직렬화
—방문 ↗Smithery는 창의적인 워크플로우 및 아이디어 프로세스를 향상시키기 위해 설계된 AI 에이전트입니다.
- 아이디어 생성
- 창의적 워크플로우 향상
- 협업 브레인스토밍
—방문 ↗도구 통합, 메모리 저장 및 스트리밍 응답을 갖춘 사용자 정의 AI 에이전트를 생성하고 실행하는 Python SDK입니다.
- 에이전트 생성 및 실행
- 맞춤형 도구 통합
- 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 ↗Agent-Squad는 여러 전문 AI 에이전트를 조율하여 작업 분해, 워크플로우 오케스트레이션 및 복잡한 문제 해결을 위한 도구 통합을 수행합니다.
- 다중 에이전트 오케스트레이션
- 역할 기반 에이전트 구성
- 작업 분해 및 병렬 실행
—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 ↗협력적 문제 해결 및 작업 자동화를 위한 자율 AI 에이전트의 오케스트레이션과 통신을 가능하게 하는 Python 기반 프레임워크입니다.
- 에이전트의 라이프사이클 관리
- 에이전트 간 통신 프로토콜
- 모듈식 기억 및 지식 저장소
—방문 ↗- 광고
IpyBox는 ChatGPT를 Jupyter에 도입하여 인터랙티브 AI 채팅, 코드 실행, 변수 검사 및 결과 임베딩을 가능하게 합니다.
- ChatGPT 기반 대화 인터페이스
- 노트북 내 코드 생성
- 자동 코드 실행
—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 ↗OpenWebUI용 AI 에이전트 도구 모음으로, LLM이 원활하게 웹 검색, 코드 실행, 파일 관리 및 명령 실행을 할 수 있게 합니다.
- 실시간 웹 검색 및 탐색
- Python REPL 및 코드 실행
- 파일 시스템 상호작용(읽기/쓰기)
—방문 ↗Agent Visualiser는 디버깅을 위한 AI 에이전트 의사결정 흐름, 체인 실행, 행동 및 메모리를 시각화하는 인터랙티브 웹 도구입니다.
- 에이전트 워크플로우의 그래픽 시각화
- 프롬프트, 호출, 응답의 인터랙티브 검사
- 실시간 에이전트 실행 모니터링
—방문 ↗자연어 프롬프트를 사용하여 AI 에이전트가 Tableau 데이터 소스를 쿼리, 분석 및 조작할 수 있는 LangChain 확장 기능입니다.
- Tableau용 자연어를 SQL로 번역
- Hyper API 통합 및 인증
- DataFrame 결과 수신
—방문 ↗LLM 기반 계획, 메모리 관리, 도구 통합을 갖춘 자율 AI 에이전트를 구축하는 모듈형 Python 프레임워크.
- 모듈식 플래너-실행자 아키텍처
- LLM 기반 의사결정 계획
- 지속적인 대화 메모리
—방문 ↗ToolAgents는 LLM 기반 에이전트가 외부 도구를 자율적으로 호출하고 복잡한 워크플로를 오케스트레이션할 수 있도록 하는 오픈 소스 프레임워크입니다.
- 중앙집중식 도구 레지스트리
- LLM 출력 기반의 동적 도구 호출
- 순차 및 병렬 워크플로 오케스트레이션
—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 ↗Amazon Q CLI는 AWS의 Amazon Q 생성 AI 도우미에 대한 명령줄 인터페이스를 제공하며, 클라우드 쿼리와 작업을 자동화합니다.
- 터미널 내 대화형 AI 채팅
- 자연어 기반 리소스 쿼리
- 인프라 프로비저닝 제안
—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 ↗- 광고
협력 및 경쟁 작업을 위한 다중 에이전트 강화 학습 모델의 훈련, 배포, 평가를 지원하는 오픈소스 프레임워크.
- 사용자 정의 정책을 위한 모듈형 에이전트 아키텍처
- OpenAI Gym 환경과의 통합
- TensorFlow와 PyTorch 지원
—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 ↗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 ↗OpenAgent는 LLM, 메모리, 외부 도구를 통합한 자율 AI 에이전트를 구축하기 위한 오픈소스 프레임워크입니다.
- 자율 작업 계획
- 다중 LLM 백엔드와의 통합
- 플러그인 가능한 도구 실행 시스템
—방문 ↗자율적인 LLM 기반 에이전트가 작업을 수행하고, 기억을 유지하며, 외부 도구를 통합할 수 있는 모듈형 SDK입니다.
- 모듈형 에이전트 템플릿
- 메모리 관리 구성요소
- 도구 통합 인터페이스
—방문 ↗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 ↗LangChain Google Gemini 에이전트는 Gemini API를 사용하여 데이터 검색, 요약 및 대화형 AI 워크플로우를 자동화합니다.
- 프롬프트 체인과 메모리 관리
- 다단계 추론 및 액션 실행
- 문서 요약 및 문맥 기반 응답
—방문 ↗로어는 지식 기사를 작성하고 워크플로를 자동화하는 데 도움을 주는 AI 에이전트입니다.
- 지식 기사 생성
- 워크플로 자동화
- 데이터 분석
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