40개 발견
Kilo는 소프트웨어 개발 수명 주기를 간소화하도록 설계된 선도적인 오픈 소스 에이전트 엔지니어링 플랫폼입니다. Kilo-Org에서 개발한 이 플랫폼은 강력한 코딩 에이전트로서 개발자가 프로젝트를 더 빠르게 빌드하고 배포하며 반복할 수 있도록 지원합니다. 에이전트 워크플로우를 활용하여 복잡한 엔지니어링 작업을 자동화하며, AI를 코딩 환경에 깊숙이 통합하여 생산성을 높이려는 개발자들에게 필수적인 도구입니다.
diegovelilla가 개발한 FreeThinker는 무료 LLM API를 활용해 작업을 자동화하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다. 토큰당 비용이 발생하는 유료 모델 의존성을 제거하여, 개발자가 비용 부담 없이 자율 에이전트를 구축하고 배포할 수 있도록 돕습니다. Python으로 작성된 이 프로젝트는 접근성에 중점을 두어, 사용자가 반복적인 API 사용료 없이 다양한 오픈소스 모델을 워크플로우에 원활하게 통합할 수 있게 합니다.
pwnagotchi64는 ex18a가 개발한 AI 기반 보안 도구로, 심층 강화 학습(DRL)을 활용해 WiFi 모의 해킹을 자율적으로 수행합니다. bettercap을 제어하여 다양한 환경에서 WPA 핸드셰이크 캡처를 최적화하며, 네트워크 환경을 스스로 탐색하고 취약점을 식별하는 자율형 보안 연구원 역할을 합니다. 이는 기존 Pwnagotchi 개념을 현대적인 AI 기술로 계승한 프로젝트입니다.
NBTON/AI-Interview-Agent는 지능형 자동화를 통해 채용 과정을 간소화하도록 설계된 오픈소스 플랫폼입니다. NBTON이 개발한 이 프로젝트는 LangGraph와 LangChain을 활용하여 적응형 면접을 수행할 수 있는 멀티 에이전트 시스템을 구축합니다. FastAPI, Streamlit, Supabase를 통합하여 채용 담당자에게 자동화된 후보자 선별 및 종합적인 성과 보고 기능을 제공합니다.
NovelAgent는 aswansong이 개발한 오픈소스 프레임워크로, LLM의 고질적인 문제인 문맥 상실, 논리적 모순, 캐릭터 붕괴를 해결하여 장편 소설 창작을 돕습니다. 멀티 에이전트 협업, RAG, LangGraph를 결합하여 반자동 소설 생성 환경을 제공하며, 핵심 플롯 지점에서 사용자가 직접 개입하고 검토할 수 있는 인간 개입형(Human-in-the-loop) 워크플로우를 통해 고품질의 일관된 스토리텔링을 보장합니다.
brenimcode가 개발한 이 왓츠앱 AI 챗봇은 이발소 업계에 특화된 대화형 에이전트입니다. LangChain, RAG(검색 증강 생성), 고급 프롬프트 엔지니어링을 활용하여 24시간 내내 문맥을 이해하는 자동 고객 지원을 제공합니다. 왓츠앱과 직접 통합되어 예약 문의, 서비스 안내 등 반복적인 업무를 자동화함으로써 관리자의 부담을 줄이고 고객 응대 속도를 획기적으로 개선합니다.
noubre가 개발한 ollama-deep-researcher는 Ollama LLM과 Tavily, Perplexity, DuckDuckGo와 같은 강력한 검색 API를 통합한 웹 기반 연구 도구입니다. LangChain 프레임워크를 기반으로 구축되어 검색 쿼리 생성 및 포괄적인 연구 보고서 작성 과정을 자동화합니다. 로컬 실행을 위해 설계되었으며, Node.js 환경에서 LLM 기반의 연구 기능을 활용하려는 사용자에게 개인정보 보호 중심의 대안을 제공합니다.
march038이 개발한 RAG-Retail-Inventory-Agent는 자연어 질의와 구조화된 소매점 재고 데이터베이스를 연결하는 AI 솔루션입니다. Python과 LangChain 프레임워크를 기반으로 구축되었으며, RAG(검색 증강 생성) 기술을 활용해 사용자가 제품 재고 수준, 가용성, 매장 내 위치 등을 쉽게 질문할 수 있게 합니다. 이 도구는 직관적인 대화형 인터페이스를 통해 복잡한 백엔드 데이터를 효율적으로 관리할 수 있도록 지원합니다.
RAGme-io는 maximilien이 개발한 오픈소스 에이전트 AI 도구로, 사용자의 웹 브라우징 기록과 로컬 문서를 기반으로 개인화된 지식 베이스를 구축합니다. RAG(검색 증강 생성) 기술을 활용하여 흩어진 디지털 정보를 지능형 인터페이스로 쉽게 검색하고 상호작용할 수 있게 해줍니다. Python으로 구현되었으며, 개인의 웹 활동과 파일을 검색 가능한 문맥 인식형 AI 비서로 전환하는 데 중점을 둡니다.
Gaya Wellness에서 개발한 Anamnesis는 자율형 AI 에이전트를 위한 특화된 메모리 엔진입니다. 단순한 사실 검색에 치중하는 기존 RAG 시스템과 달리, 4D 전략적 메모리 아키텍처를 구현합니다. Python, LLM, pgvector를 활용하여 고성능 스토리지를 제공하며, 에이전트가 상호작용 전반에 걸쳐 장기적인 맥락과 '지혜'를 유지하도록 돕습니다. 현대적인 AI 워크플로우와 원활하게 통합되어 깊이 있고 진화하는 이해력을 갖춘 에이전트 구축을 지원합니다.
Sidix는 fahmiwol이 개발한 자가 호스팅 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다. 외부 API 없이 로컬에서 완전히 작동하며, LoRA로 미세 조정된 Qwen2.5-7B 모델을 활용합니다. 이 프로젝트의 핵심 차별점은 이슬람 인식론(IHOS)을 아키텍처 기반으로 삼아 지식과 추론에 구조적인 접근 방식을 제공한다는 점입니다. FastAPI 기반으로 구축되었으며, 35개의 내장 도구를 통해 자율적이고 학습 가능한 에이전트를 배포하려는 개발자에게 강력한 환경을 제공합니다.
Autodidact는 상호작용을 통해 진화하도록 설계된 지능형 AI 에이전트 프레임워크입니다. BuffaloTechRider가 개발한 이 도구는 로컬 LLM과 AWS Bedrock 같은 클라우드 모델 간의 스마트 라우팅을 지원하여 비용과 성능의 균형을 맞춥니다. 지속적인 지식 베이스를 유지하고 모든 상호작용에서 학습함으로써, 시간이 지날수록 더욱 효율적이고 정확해지는 확장 가능한 AI 어시스턴트 솔루션을 제공합니다.
AI Career Copilot은 Programmergyt이 개발한 지능형 구직 보조 시스템입니다. LangGraph 기반의 멀티 에이전트 워크플로우를 활용하여 채용 공고(JD)와 지원자의 이력을 분석하고 실질적인 인사이트를 제공합니다. 이 시스템은 이력서 자동 맞춤화, 핵심 역량 격차 분석, 모의 면접 질의응답 세션을 지원합니다. Python과 FastAPI로 구축되어 지원자 프로필과 특정 직무 요구 사항 사이의 간극을 효과적으로 메워줍니다.
Avibe는 AI 개발 파트너를 사용자의 로컬 환경에서 안전하게 실행하도록 설계된 로컬 우선 에이전트 OS입니다. avibe-bot 팀이 개발한 이 도구는 Claude Code, Codex, OpenCode와 같은 강력한 코딩 에이전트를 제어할 수 있는 통합 인터페이스를 제공합니다. 로컬 실행 환경과 외부 통신을 연결하여 브라우저, Slack, Discord 등 다양한 채팅 앱에서 복잡한 AI 코딩 워크플로우를 제어할 수 있으며, 데이터 프라이버시와 기존 개발 환경과의 원활한 통합을 보장합니다.
Deep-seek는 dzhng이 개발한 오픈소스 검색 엔진으로, LLM을 활용해 방대한 데이터를 처리합니다. 에이전트 워크플로우를 통해 여러 소스를 자율적으로 크롤링하고 분석하여 엔티티를 추출 및 조직화합니다. 비정형 텍스트에서 구조화된 지식 베이스를 구축하려는 연구자와 개발자에게 필수적인 도구입니다.
Locus는 r1n7aro가 개발한 오픈소스 AI 에이전트로, Unity 게임 개발을 지원하기 위해 특별히 설계되었습니다. Rust로 구축된 이 도구는 게임 개발 라이프사이클에 직접 통합되는 지능형 코딩 어시스턴트 역할을 합니다. LLM 기능을 활용하여 개발자가 반복적인 작업을 자동화하고, 코드를 디버깅하며, 게임 기능을 구현할 수 있도록 돕는 Unity 프로젝트 전용 코파일럿입니다.
MathCode는 math-ai-org에서 개발한 최첨단 AI 에이전트로, 코드 생성 및 실행을 통해 복잡한 수학적 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 형식적 수학 추론과 프로그래밍을 연결하여 일반 모델이 해결하기 어려운 정량적 과제를 수행합니다. 연구자와 개발자가 AI 워크플로우에 고수준의 수학적 문제 해결 능력을 통합할 수 있는 강력한 프레임워크를 제공합니다.
wecode-ai에서 개발한 Wegent는 AI 시대를 위해 설계된 혁신적인 오픈소스 운영 체제입니다. 여러 지능형 에이전트가 포함된 복잡한 워크플로우를 정의, 조직 및 실행할 수 있는 구조화된 환경을 제공합니다. AI를 위한 OS 역할을 수행하는 Wegent는 에이전트 팀의 오케스트레이션을 간소화하여, 개발자가 GPT, Claude, Gemini 등 다양한 LLM을 활용해 협업하는 정교한 멀티 에이전트 시스템을 구축할 수 있도록 돕습니다.
Frontman은 frontman-ai가 개발한 혁신적인 AI 에이전트로, LLM과 프론트엔드 개발 환경을 연결합니다. 브라우저와 프레임워크 내부에서 직접 작동하며 실시간 코딩 지원, 시각적 편집, 컨텍스트 인식 기능을 제공합니다. Next.js, Vite, Astro와 같은 현대적인 스택과 호환되며, 애플리케이션 상태를 이해하는 상주형 코파일럿으로서 개발 워크플로우의 속도와 직관성을 높여줍니다.
Fuji는 Normal Computing이 개발한 오픈소스 AI 에이전트로, 브라우저 사이드패널에서 직접 작동합니다. TypeScript와 React로 구축된 이 도구는 사용자가 간단한 자연어 명령을 통해 복잡한 웹 워크플로우를 자동화할 수 있게 해줍니다. 브라우저 환경에 직접 통합되어 웹사이트 탐색, 요소 상호작용 및 작업 실행을 수행하는 지능형 비서 역할을 하며, 브라우저를 생산성 향상을 위한 프로그래밍 가능한 작업 공간으로 탈바꿈시킵니다.
ScreenAgent는 IJCAI-24에서 발표된 혁신적인 프레임워크로, 거대 언어 모델(LLM)이 컴퓨터 인터페이스와 상호작용할 수 있게 합니다. 시각 언어 모델(VLM)을 활용하여 화면 콘텐츠를 인식하고 복잡한 작업을 수행합니다. niuzaisheng이 개발한 이 프로젝트는 시각적 추론을 통해 인간의 명령을 마우스 및 키보드 조작으로 변환하여 데스크톱 워크플로우를 자동화하는 강력한 아키텍처를 제공합니다.
nothumanallowed는 adoslabsproject-gif에서 개발한 AI 에이전트 관리 및 오케스트레이션을 위한 보안 중심 플랫폼입니다. 38개의 전문 에이전트와 15개의 AI 기반 확장 기능을 제공하며, 영지식 다중 에이전트 오케스트레이션, SENTINEL WAF 통합, Ed25519 인증을 통해 강력한 보안 운영을 보장합니다. 260만 개의 근거 데이터를 활용하여 복잡한 자동화 환경에서도 에이전트 워크플로우의 신뢰성과 보안을 유지합니다.
rustyneuron01이 개발한 이 Python 기반 트레이딩 봇은 머신러닝과 탈중앙화 예측 시장을 결합합니다. 과거 스포츠 데이터를 학습하여 NBA, NHL, 테니스 등 다양한 리그의 경기 결과를 예측합니다. 의사결정 과정을 자동화함으로써 유리한 배당률을 식별하고 Polymarket 플랫폼에서 직접 거래를 실행하며, 데이터 기반 스포츠 분석과 블록체인 예측 시장을 연결합니다.
Pulse는 지속적인 디지털 비서 역할을 수행하도록 설계된 자가 호스팅 개인용 AI 에이전트 OS입니다. wanghong5233이 개발한 이 프로젝트는 핵심 커널과 구직, 이메일 관리, 생활 자동화 등을 위한 플러그인 가능한 스킬 팩으로 구성된 모듈형 아키텍처를 사용합니다. MemGPT 및 Claude Code에서 영감을 받았으며, ReAct 추론, 환각 방지를 위한 도구 사용 계약(Tool Use Contract), 인간 개입(HITL)을 위한 SafetyPlane 등 고급 기능을 통합하여 LangGraph나 AutoGen의 유연한 대안을 제공합니다.
Andrea Nuzzo가 개발한 opensearch-agent는 인간의 언어와 복잡한 데이터베이스 작업 사이의 간극을 메우기 위한 전문 도구입니다. LangChain과 Chainlit을 활용한 이 Python 기반 에이전트는 사용자가 자연어를 사용하여 OpenSearch 클러스터와 상호작용할 수 있게 합니다. 쿼리 및 데이터 검색 과정을 자동화하여 개발자와 데이터 분석가가 복잡한 쿼리 DSL을 익히지 않고도 OpenSearch 인덱스에서 통찰력을 쉽게 추출할 수 있도록 돕습니다.
yokingma/deepresearch는 LangGraph를 활용하여 심층 조사 작업을 자동화하는 오픈소스 에이전트 프레임워크입니다. OpenAI 호환 LLM, 다양한 검색 엔진 및 RAG 검색 시스템과 통합할 수 있는 유연한 아키텍처를 제공합니다. 자율적인 조사 워크플로우를 구축하려는 개발자를 위해 설계되었으며, TypeScript 기반의 에이전트 패턴을 사용하여 복잡한 정보 수집 및 종합 과정을 간소화합니다.
JobOS는 구직 과정을 효율화하기 위해 설계된 AI 기반 커리어 관리 시스템입니다. bcefghj가 개발한 이 Python 도구는 채용 공고 수집, 10차원 평가 시스템을 통한 점수 산정, LaTeX 형식의 맞춤형 이력서 생성, 그리고 면접 대비 자료 제작까지 전체 워크플로우를 자동화합니다. LLM을 활용하여 개인 맞춤형 커리어 에이전트 역할을 수행하며, 데이터 기반의 통찰력과 전문적인 문서를 통해 경쟁적인 취업 시장에서 사용자를 지원합니다.
ainovel-cli는 voocel이 개발한 오픈소스 CLI 도구로, 다중 에이전트 아키텍처를 통해 소설 집필 과정을 자동화합니다. OpenAI 및 Claude와 같은 강력한 LLM을 통합하여 서사 구조, 캐릭터 설정, 문장 생성 등을 담당하는 전문 에이전트들을 조율하며, Go 언어 기반의 간결한 인터페이스를 통해 완성도 높은 문학 작품을 생성할 수 있도록 지원합니다.
ClawCodex는 agentforce314가 개발한 오픈 소스 프로젝트로, Claude Code 아키텍처를 순수 파이썬으로 재구현한 결과물입니다. 23만 줄의 파이썬 코드로 구성된 이 프로젝트는 개발자가 명령줄에서 직접 활용할 수 있는 강력한 AI 코딩 에이전트 역할을 합니다. Claude Code의 기능을 재현함과 동시에 투명하고 수정이 용이한 환경을 제공하여, AI 기반 소프트웨어 개발 및 코드베이스 관리를 효율적으로 지원합니다.
Automata는 emrgnt-cmplxty가 개발한 자율형 AI 에이전트 프레임워크로, GPT-4와 같은 LLM을 활용하여 스스로 소프트웨어 엔지니어링을 수행합니다. 이 시스템은 자신의 소스 코드를 탐색, 분석 및 수정하여 지속적인 개선의 피드백 루프를 생성하도록 설계되었습니다. 고급 검색 및 실행 기능을 통합한 Automata는 에이전트가 인간의 지속적인 개입 없이 복잡한 프로그래밍 작업을 해결하고 기능을 진화시킬 수 있도록 하여 자율 시스템의 한계를 확장합니다.
coasty-ai의 Open Computer Use는 AI 에이전트가 컴퓨터 인터페이스를 직접 조작할 수 있게 해주는 고성능 프로덕션급 프레임워크입니다. OSWorld 벤치마크에서 82%라는 뛰어난 성능을 기록했으며, 로컬 및 원격 실행 환경을 모두 지원합니다. TypeScript로 구축되어 단 하나의 API 키만으로 복잡한 GUI 자동화 워크플로우를 쉽게 구현할 수 있습니다.
BambooAI는 pgalko가 개발한 오픈소스 파이썬 라이브러리로, 대화형 데이터 분석을 지원합니다. 거대 언어 모델(LLM)을 활용하여 사용자가 자연어로 데이터셋과 상호작용할 수 있게 하며, 복잡한 데이터 탐색, 정제, 시각화 작업을 자동화합니다. OpenAI, Anthropic, Gemini 및 Ollama를 통한 로컬 모델 등 다양한 LLM 백엔드를 지원하여 데이터 과학자와 분석가가 AI 기반 인사이트를 통해 워크플로우를 효율화할 수 있도록 돕습니다.
Blades는 Go-Kratos 팀이 개발한 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크로, Go 생태계를 위해 특별히 설계되었습니다. 개발자가 멀티모달 AI 에이전트를 구축, 오케스트레이션 및 배포할 수 있는 강력한 아키텍처를 제공합니다. Go의 동시성 및 성능을 활용하여 복잡한 에이전트 워크플로우 생성을 간소화하며, 다양한 LLM 및 도구와의 원활한 통합을 통해 프로덕션 환경에서 정교한 자동화 작업을 처리할 수 있게 합니다.
Technion-Kishony 연구소에서 개발한 data-to-paper는 과학 연구를 위해 설계된 자율형 AI 에이전트 프레임워크입니다. 원시 데이터에서 학술 논문까지의 과정을 자동화하며, 반복적인 데이터 분석, 가설 검증 및 초안 작성을 수행합니다. 특히 모든 주장과 결론을 원본 데이터 및 분석 단계와 연결하는 '역추적성(backward-traceability)'을 보장하여 AI 기반 과학 발견의 투명성과 신뢰성을 극대화합니다.
beita6969가 개발한 ScienceClaw는 문헌 검토 및 메타 분석과 같은 복잡한 작업을 지원하는 고급 AI 연구 에이전트입니다. 285개의 전문 기술 라이브러리, 지속적 메모리, 그리고 환각 없는 워크플로우를 통해 차별화됩니다. TypeScript와 MCP 통합을 활용하여 생물정보학 및 과학 연구 분야에서 데이터 수집부터 통찰력 도출까지의 과정을 간소화하는 신뢰할 수 있는 자가 진화형 파트너 역할을 합니다.
Cerebellum은 theredsix가 개발한 오픈소스 브라우저 자동화 시스템입니다. LLM 기반의 계획 수립 기능을 활용하여 사용자의 목표를 해석하고 웹 인터페이스를 자율적으로 탐색합니다. 기존 자동화 기술과 AI 추론을 결합하여, 일반적인 스크립트로 처리하기 어려운 동적 웹사이트 상호작용 및 복잡한 워크플로우를 수행할 수 있는 자율형 웹 브라우징 에이전트 구축을 위한 강력한 기반을 제공합니다.
AINewsResearcher-and-BlogWriter는 Likith Meruvu가 개발한 자동화된 에이전트 워크플로우입니다. CrewAI 프레임워크를 활용하여 특정 주제에 대한 최신 뉴스 및 인사이트를 인터넷에서 자율적으로 수집하고, 이를 고품질 블로그 게시물이나 기사로 합성합니다. DuckDuckGo 검색 도구와 강력한 LLM을 통합하여 연구자와 작가의 콘텐츠 제작 과정을 간소화합니다.
alirezamika가 개발한 이 프로젝트는 플래피 버드 게임을 학습하는 AI 에이전트를 구현합니다. 전통적인 경사 하강법 기반의 강화학습 대신 진화 전략(Evolution Strategies, ES)과 딥러닝 모델을 결합하여 신경망 가중치를 최적화합니다. 게임 환경에서 에이전트가 반복적인 진화를 통해 생존 기술을 습득하는 과정을 보여주는 교육적인 오픈소스 프로젝트입니다.
Mortal-Policy는 Nitasurin이 개발한 고급 리치 마작 AI입니다. Mortal 및 Suphx와 같은 업계 선도 프로젝트에서 영감을 받아, 심층 강화학습을 통해 일본 마작의 복잡성을 마스터하도록 설계되었습니다. Rust로 완전히 구축된 이 프로젝트는 고성능 정책 기반 의사결정에 중점을 두며, 경쟁적인 게임 AI 연구 및 구현을 위한 강력한 프레임워크를 제공합니다.
SEC-copilot은 Urias-T가 개발한 AI 에이전트로, 금융 분석 과정을 간소화합니다. LangChain, OpenAI LLM, Kay API를 활용하여 사용자가 SEC 공시 자료에서 통찰력을 추출하고 실시간 주식 시장 데이터를 검색할 수 있게 합니다. 직관적인 Streamlit 인터페이스를 통해 투자자와 분석가는 복잡한 금융 조사를 간단한 자연어 질문으로 수행할 수 있으며, 방대한 규제 문서와 실질적인 시장 정보 사이의 간극을 메워줍니다.
