GitHub 트렌딩을 그대로 나열하지 않고, Claude Code · RAG · 로컬 AI · 에이전트 워크플로우 · 평가 도구 · AI 앱 빌더 관점에서 실제 빌더가 쓸 만한 오픈소스 스택을 다시 정리합니다.
개발자 우선의 오픈소스 자율 AI 에이전트 프레임워크다. AI 에이전트의 구축, 관리, 실행을 빠르고 안정적으로 돕는 기능을 제공한다.
<⚡️> SuperAGI - A dev-first open source autonomous AI agent framework. Enabling developers to build, manage & run useful autonomous agents quickly and reliably.
역할 기반으로 여러 AI 에이전트가 협업하게 만드는 프레임워크. 'CEO·개발자·QA' 같은 페르소나가 한 작업을 분담.
Framework for orchestrating role-playing, autonomous AI agents. By fostering collaborative intelligence, CrewAI empowers agents to work together seamlessly, tackling complex tasks.
코드 거의 없이 프롬프트 조합만으로 멀티-LLM 에이전트 만들 때 출발점.
An easy way to build prompts and agents.
AI 에이전트의 소스 코드를 분석하는 도구. AI 에이전트의 동작과 기능을 이해하는 데 도움이 됩니다.
AI Agent 源码深度研究报告
클라우드 코드의 지능형 자동화 및 멀티 에이전트 오케스트레이션을 제공합니다.
Multi-harness agentic plugin marketplace for Claude Code, Codex CLI, Cursor, OpenCode, GitHub Copilot, and Gemini CLI
에이전트에게 장기 메모리를 주는 OS-스타일 프레임워크. 컨텍스트가 길어질 때 유용해요.
Letta (formerly MemGPT) — agents with memory and persistence.
LangChain 생태계에서 에이전트를 위한 모든 기능이 포함된 하네스이다. 에이전트 개발 및 배포를 위한 통합된 환경을 제공해 효율성을 높인다.
The batteries-included agent harness.
Claude Code에 코드베이스와 함께 진화하는 기억 기능을 부여한다. Karpathy의 LLM 지식 기반 아키텍처에서 영감을 받아 LLM 컴파일러가 지식을 구조화한다.
Give Claude Code a memory that evolves with your codebase. Hooks automatically capture sessions, the Claude Agent SDK extracts key decisions and lessons, and an LLM compiler organizes everything into structured, cross-referenced knowledge articles - inspired by Karpathy's LLM Knowledge Base architecture.
터미널에서 git 기반으로 페어 프로그래밍하는 CLI. Claude/GPT 모두 호환되고 자동 커밋이 깔끔해요.
aider is AI pair programming in your terminal
LLM에 입력되기 전 로그, RAG 청크 등 다양한 데이터를 60-95% 압축한다. 토큰 비용을 줄이면서도 동일한 결과를 얻는 데 효과적이다.
Compress tool outputs, logs, files, and RAG chunks before they reach the LLM. 60-95% fewer tokens, same answers. Library, proxy, MCP server.
LLM 입력 토큰을 60~95% 압축하여 비용을 줄여준다. RAG 청크, 로그, 파일 등 모든 입력에 적용 가능하며, 라이브러리, 프록시, MCP 서버로 활용된다.
Compress tool outputs, logs, files, and RAG chunks before they reach the LLM. 60-95% fewer tokens, same answers. Library, proxy, MCP server.
에이전트가 세션을 넘어 사용자 사실을 기억하게 해주는 메모리 레이어. 사용자별로 정보를 구조화해서 다음 대화에 자동 주입.
Universal memory layer for AI Agents
LLM을 사용한 A/H/US 주가 분석 시스템. 다양한 데이터 소스, 실시간 뉴스, LLM 의사결정 도구.
LLM 驱动的多市场股票智能分析系统：多源行情、实时新闻、决策看板与自动推送，支持零成本定时运行。 LLM-powered multi-market stock analysis system with multi-source market data, real-time news, decision dashboard, automated notifications, and cost-free scheduled runs.
Python 기반의 AI 에이전트 개발 프레임워크다. 자율 에이전트 및 AI 어시스턴트 구축에 필요한 핵심 기능을 제공한다.
Agent Zero AI framework
LLM을 이용한 다중 에이전트 트레이딩 프레임워크.
TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework
여러 에이전트가 대화하면서 협업하는 패턴을 코드로 만들 수 있는 마이크로소프트의 프레임워크. 코딩·연구·자동화에 적합.
A programming framework for agentic AI
AI 에이전트와 RAG(Retrieval Augmented Generation) 시스템을 위해 비정형 데이터를 구조화된 청크로 추출, 파싱하여 제공한다. 복잡한 데이터를 LLM이 쉽게 소비하도록 전처리하는 데 특화되어 있다.
Knowhere extracts, parses, and outputs structured chunks ready for AI Agents and RAG.
대형 모델 기반의 AI 어시스턴트입니다.
Open-source super AI assistant & Agent Harness. Plans tasks, runs tools and skills, self-evolves with memory and knowledge. Multi-model, multi-channel. Lightweight, extensible, one-line install. (formerly chatgpt-on-wechat)
Claude Code의 기본 개념부터 고급 에이전트 구축까지 시각적 예제를 통해 설명하는 가이드이다. 즉시 활용 가능한 템플릿을 제공하여 Claude Code 학습을 돕는다.
A visual, example-driven guide to Claude Code — from basic concepts to advanced agents, with copy-paste templates that bring immediate value.
지식 그래프와 RAG 기반 AI 에이전트 구축을 위한 실용적 튜토리얼.
📚 《从零开始构建智能体》——从零开始的智能体原理与实践教程
AI 기술을 활용한 Quant 연구 및 생산화를 지원하는 AI-oriented Quant 투자 플랫폼. 다양한 ML 모델링 패러다임을 지원하고, https://github.com/microsoft/RD-Agent를 통해 R&D 프로세스를 자동화합니다.
Qlib is an AI-oriented Quant investment platform that aims to use AI tech to empower Quant Research, from exploring ideas to implementing productions. Qlib supports diverse ML modeling paradigms, including supervised learning, market dynamics modeling, and RL, and is now equipped with https://github.com/microsoft/RD-Agent to automate R&D process.
LLM을 사용한 다중 에이전트 협력을 지원하는 개발 도구
ChatDev 2.0: Dev All through LLM-powered Multi-Agent Collaboration
개인 에이전트 Ohmo를 내장한 오픈소스 에이전트 실행 환경입니다.
"OpenHarness: Open Agent Harness with a Built-in Personal Agent--Ohmo!"
에이전트가 세션을 넘어 사용자 정보를 기억하는 건 큰 장점이다. 다음 대화에 자동 주입하는 기능이 특히 좋다. 이 레포의 코드 구조가 간결해서 바로 쓸 만하다.