태그 #python
AutoGen
Microsoft
Microsoft의 멀티 에이전트 대화 프레임워크. 현재 유지보수 전용 — 신규는 Microsoft Agent Framework 권장
Browser Use
Browser Use
LLM 에이전트가 실제 브라우저를 직접 조작 — 페이지를 이동하고 클릭·입력하며 데이터를 추출합니다.
DeepEval
Confident AI
LLM용 Pytest 같은 오픈소스 — 모델·RAG 출력을 지표로 유닛 테스트
DSPy
Stanford NLP
프롬프트가 아니라 프로그램으로 LM을 다룹니다 — 모듈을 선언하면 DSPy가 프롬프트를 컴파일·최적화합니다.
E2B
E2B
AI 에이전트가 모델이 생성한 코드를 안전하게 실행하도록 격리된 클라우드 샌드박스를 제공합니다.
Guardrails AI
Guardrails AI
Guardrails Hub의 조합형 검증기로 LLM 입출력을 검증하고 구조화합니다.
instructor
567 Labs
어떤 LLM에서든 구조화·검증된 출력을 받습니다 — Pydantic 모델을 정의하면 타입이 있는 객체로 돌려줍니다.
LangChain
LangChain
LLM 앱 프레임워크의 원조 — 표준 모델·도구 인터페이스와 수백 개의 통합, 그리고 LangGraph 에이전트를 컴파일해 주는 create_agent 프리빌트
LangGraph
LangChain
분기·루프·휴먼 인 더 루프를 갖춘 상태 기반 다단계 에이전트를 위한 그래프 오케스트레이션
LiteLLM
BerriAI
100개 이상의 LLM API를 하나의 OpenAI 스타일 인터페이스로 호출하고, 라우팅·폴백·비용 추적 프록시까지 제공합니다.
LiveKit Agents
LiveKit
LiveKit WebRTC 스택 위에서 음성·영상·물리 AI 에이전트를 만드는 실시간 프레임워크입니다.
Mem0
Mem0
에이전트를 위한 메모리 레이어 — 원본 대화 로그가 아니라 사실을 추출해 세션을 넘어 기억합니다.
mini-SWE-agent
Princeton NLP
SWE-agent의 미니멀 후속작 — 약 100줄 코어로 GitHub 이슈를 자율 해결하며, 성능은 동등하지만 훨씬 단순합니다.
Modal
Modal Labs
모델이 만든 신뢰할 수 없는 코드를 격리된 컨테이너에서 즉석 실행하는 서버리스 클라우드 런타임
NeMo Guardrails
NVIDIA
LLM 앱을 위한 프로그래밍형 레일 — Colang 흐름으로 대화를 안전하고 주제·정책에 맞게 유지합니다.
Pydantic AI
Pydantic
Pydantic 팀이 만든 타입 안전 에이전트 프레임워크 — 어떤 모델로든 구조화·검증된 결과를 돌려줍니다.
Ragas
Exploding Gradients
RAG 파이프라인과 LLM 애플리케이션을 위한 오픈소스 평가 프레임워크
Sentence Transformers
Hugging Face
임베딩 모델(bge-m3 등)을 로컬에서 실행해 텍스트를 벡터로 바꿉니다 — RAG·메모리용, API 불필요
smolagents
Hugging Face
코드를 작성·실행해 행동하는 에이전트를 위한 Hugging Face의 미니멀 라이브러리
SWE-agent
Princeton NLP
에이전트–컴퓨터 인터페이스로 실제 GitHub 이슈를 자율적으로 해결하는 프린스턴의 에이전트. 현재 유지보수 전용 — mini-SWE-agent로 대체됨
