실제로 작동하는 AI 에이전트를 구축하기 위한 10개의 GitHub 리포지토리

강력한 모델은 단지 시작점일 뿐입니다.

흥미로운 부분은 그 주변에 구축하는 모든 것입니다.

1. LangGraph
   상태를 유지하고 제어 가능한 에이전트 워크플로우를 구축합니다.

2. PydanticAI
   구조화되고 신뢰할 수 있는 출력을 가진 타입(typed) 에이전트를 생성합니다.

3. Mastra
   워크플로우, 메모리 및 도구를 갖춘 에이전트를 구축합니다.

4. Agno
   다중 에이전트 시스템을 생성하고 조정합니다.

5. Cognee
   데이터를 지식과 유용한 에이전트 메모리로 변환합니다.

6. Graphiti
   시간에 따라 정보가 어떻게 변화하는지 이해하는 메모리를 에이전트에 제공합니다.

7. Browser Use
   AI 에이전트가 웹사이트와 상호 작용하고 브라우저 작업을 완료하도록 합니다.

8. E2B
   격리된 실행 환경 내에서 에이전트가 생성한 코드를 실행합니다.

9. Langfuse
   LLM 및 에이전트 워크플로우를 추적(Trace), 평가(Evaluate)하고 모니터링합니다.

10. DeepEval
    프로덕션에 배포하기 전에 에이전트 동작과 AI 출력을 테스트합니다.

아키텍처가 변화하고 있습니다:

Model → Context → Memory → Tools → Execution → Evaluation

AI의 미래는 단지 더 나은 모델이 아닙니다.

그것은 그 주변에 구축된 더 나은 시스템입니다.