- Python 또는 TypeScript 기반으로 프로덕션 수준의 멀티 에이전트 시스템을 구축할 수 있도록 설계
- 다양한 에이전트 구조와 워크플로우를 자유롭게 정의할 수 있어, 복잡한 협업형 AI 시스템 개발에 적합
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유연한 에이전트 아키텍처
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간단한 단일 에이전트부터 복잡한 멀티 에이전트 구조까지 지원
- 기본 제공 예시:
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ReActAgent로 빠르게 시작
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Workflow 기능을 통해 복잡한 시나리오 구성 가능
- 에이전트의 역할과 행동을 세밀하게 설계할 수 있으며, 직접 아키텍처를 커스터마이징할 수 있음
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다양한 모델 및 도구와 통합
- 주요 모델 제공자들과 쉽게 연동:Ollama, Groq, OpenAI, watsonx.ai, 등
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LangChain 기반 도구 활용, 또는 직접 사용자 정의 도구 제작 가능
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Model Context Protocol (MCP) 지원으로 서버와의 통합 용이
- 시스템 확장성과 유연성에 초점
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프로덕션 환경 대응 기능
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메모리 전략을 통한 토큰 사용 최적화
- 에이전트 상태를 직렬화/역직렬화하여 저장 및 복원 가능
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구조화된 출력 생성, 코드 실행(샌드박스 실행 예정)
- 문제가 발생했을 때:
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emitter 시스템을 통해 에이전트의 전체 워크플로우 추적
- 상세 이벤트 기반 모니터링 및 분석 지원
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로깅 및 텔레메트리를 통한 진단 데이터 수집
- 명확한 예외 시스템으로 안정적인 에러 처리
개발 로드맵
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Python과 TypeScript 기능 동일하게 만들기
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독립형 문서 사이트 구축
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watsonx.ai 배포 연동
- 다양한 멀티 에이전트 아키텍처 워크플로우 제공
- 기본 제공 에이전트(OTTB) 추가
- LLM 제공자 기반의 네이티브 도구 호출 기능 구현 예정