공개 저장소로 보는 AI 프로젝트
별 개수보다
내 용도부터 살펴보세요
원본 GitHub 지표와 kwivaro의 용도·시작 방법·주의점 설명을 함께 제공합니다. 순위가 제품 품질이나 안전성을 보증하지는 않습니다.편집 검토 2026년 10월 13일 · 공개 지표 6시간 간격 갱신선정·정렬 기준
공식 조직 또는 널리 사용되는 공개 저장소 중에서 에이전트 개발, 도구 연결, 브라우저 자동화와 학습에 서로 다른 선택지를 보여주는 프로젝트를 선별했습니다. 기본 정렬은 GitHub 별 수이며 최근 변경일 정렬도 제공합니다.
- 별 수는 관심 신호일 뿐 설치 수·보안·완성도를 뜻하지 않습니다.
- 최근 변경일은 코드가 바뀐 시점이며 안정적인 릴리스라는 뜻이 아닙니다.
- 설치 전 원본 저장소의 라이선스, 보안 안내와 최신 문서를 직접 확인해야 합니다.
처음 보는 분을 위한 읽는 순서① 내가 하려는 일과 ‘이런 분께’를 비교합니다.② ‘주의’에서 필요한 계정·권한과 위험을 봅니다.③ 관심 프로젝트만 원본 저장소에서 최신 문서와 라이선스를 확인합니다.
어떤 일에 쓰고 싶나요?
8개 프로젝트를 쉬운 설명과 함께 보여드려요.
브라01
browser-use
언어 모델이 브라우저 화면과 요소를 해석해 웹 작업을 수행하도록 돕는 오픈소스 프로젝트입니다.
- 이런 분께
- 테스트 계정에서 반복 브라우저 작업을 실험하려는 Python 사용자
- 첫 시작
- 개인정보가 없는 사이트에서 탐색과 정보 읽기만 허용하고 클릭 기록을 검토하세요.
- 주의
- 로그인, 구매, 전송과 삭제는 오작동 영향이 크므로 운영 계정과 자동 승인을 피해야 합니다.
119,056명이 관심 표시최근 변경 2026. 10. 24.
GitHub 원본 저장소 보기 ↗예제02
anthropic-cookbook
Claude API의 프롬프트, 도구 사용과 평가 패턴을 노트북 형태로 확인할 수 있는 공식 예제 모음입니다.
- 이런 분께
- 완성 프레임워크보다 실행 가능한 작은 Claude API 예제로 배우려는 개발자
- 첫 시작
- 관심 있는 노트북 하나를 골라 입력을 공개 샘플로 바꾸고 출력과 비용을 기록하세요.
- 주의
- 예제의 작성 시점과 현재 모델·SDK 버전이 다를 수 있어 연결된 최신 문서를 확인해야 합니다.
53,741명이 관심 표시최근 변경 2026. 10. 24.
GitHub 원본 저장소 보기 ↗MC03
servers
MCP를 지원하는 클라이언트가 외부 데이터와 기능을 호출하는 방식을 살펴볼 수 있는 참고 서버 모음입니다.
- 이런 분께
- MCP 연결 구조와 서버 구현 예제를 먼저 보고 싶은 개발자
- 첫 시작
- README에서 관심 서버의 데이터 접근 범위와 필요한 인증을 확인한 뒤 샘플 계정으로 읽기 작업부터 시험하세요.
- 주의
- 목록에 있다는 사실만으로 운영 환경의 안전성이나 유지보수가 보증되지는 않습니다.
관심 수치 확인 중최근 변경 확인 중
GitHub 원본 저장소 보기 ↗오케04
langgraph
단계 사이의 상태를 보존하고 중단·재개할 수 있는 장기 실행 에이전트 흐름을 만드는 프레임워크입니다.
- 이런 분께
- 분기, 재시도와 사람 승인이 포함된 Python·JavaScript 워크플로를 만드는 팀
- 첫 시작
- 한 개의 도구와 두 단계 그래프로 시작해 상태 변화와 실패 로그를 직접 확인하세요.
- 주의
- 단순한 한 번의 질의에는 구조가 과할 수 있으며 LangChain 생태계 개념을 함께 익혀야 합니다.
관심 수치 확인 중최근 변경 확인 중
GitHub 원본 저장소 보기 ↗에이05
openai-agents-python
도구 호출, 에이전트 간 전달, 가드레일과 실행 추적을 Python 코드로 구성하는 OpenAI 공식 SDK입니다.
- 이런 분께
- OpenAI API로 명시적인 도구와 승인 흐름을 만드는 Python 사용자
- 첫 시작
- 공식 quickstart를 별도 가상환경에서 실행하고 도구 호출 로그와 사용량을 먼저 확인하세요.
- 주의
- API 비용과 데이터 처리 조건이 적용되며 자동 실행 전에 호출 횟수와 외부 행동을 제한해야 합니다.
관심 수치 확인 중최근 변경 확인 중
GitHub 원본 저장소 보기 ↗에이06
adk-python
에이전트, 도구, 세션과 평가 흐름을 코드로 구성하는 Google의 Python 개발 키트입니다.
- 이런 분께
- Gemini와 Google Cloud 중심으로 에이전트 실험을 시작하려는 Python 개발자
- 첫 시작
- 로컬 예제로 단일 에이전트를 실행한 뒤 세션 저장과 평가 기능을 별도로 추가하세요.
- 주의
- 사용 서비스에 따라 Google Cloud 설정과 과금 조건이 달라질 수 있어 공식 문서를 다시 확인해야 합니다.
관심 수치 확인 중최근 변경 확인 중
GitHub 원본 저장소 보기 ↗멀티07
autogen
여러 역할이 메시지를 주고받는 응용 프로그램과 실험을 구성할 수 있는 Microsoft 프레임워크입니다.
- 이런 분께
- 역할 분담 대화와 이벤트 기반 멀티 에이전트 패턴을 연구하는 개발자
- 첫 시작
- 두 역할과 종료 조건이 분명한 작은 예제로 대화 횟수와 비용을 측정하세요.
- 주의
- 에이전트 수를 늘리면 품질보다 비용과 디버깅 복잡도가 먼저 늘어날 수 있습니다.
관심 수치 확인 중최근 변경 확인 중
GitHub 원본 저장소 보기 ↗멀티08
crewAI
역할, 작업과 작업 순서를 중심으로 에이전트 팀을 구성하는 Python 프레임워크입니다.
- 이런 분께
- 리서치·작성처럼 역할별 산출물을 연결하는 실험을 빠르게 만들고 싶은 사용자
- 첫 시작
- 조사자와 편집자 두 역할만 두고 각 단계의 입력·출력 형식을 고정해 보세요.
- 주의
- 역할 설명이 많아도 사실성이 자동으로 높아지지 않으므로 원문 검증 단계가 필요합니다.
관심 수치 확인 중최근 변경 확인 중
GitHub 원본 저장소 보기 ↗