Whizは、複雑な会話やタスク志向のワークフローを実行できる知的エージェントのための堅牢な基盤を提供するように設計されています。Whizを使用すると、開発者はツール—Python関数または外部API—を定義し、ユーザーのクエリ処理時に呼び出すことができます。内蔵のメモリモジュールは会話コンテキストをキャプチャして取得し、一貫性のあるマルチターンの対話を可能にします。動的な計画エンジンは目標を実行可能なステップに分解し、柔軟なインターフェースではカスタムポリシー、ツールレジストリ、メモリバックエンドを注入できます。Whizは埋め込みベースのセマンティック検索をサポートし、関連するドキュメントを取得し、監査性のためのロギングおよびスケーリング用の非同期実行も提供します。完全にオープンソースであり、Pythonが動作するどこでも展開可能なため、カスタマーサポートボット、データ分析アシスタント、または専門分野のエージェントの高速プロトタイプ作成が最小限のボイラープレートで実現できます。

AgentFenceは、ポリシーの施行、アクセス制御、異常検出をカバーするAIエージェントのための統一されたセキュリティ層を提供します。Python、Node.js用SDKとREST APIを使って、LLMアプリケーションに簡単に統合できます。リアルタイム監視ダッシュボードと詳細な監査履歴により、コンプライアンスチームはエージェントの動作を完全に可視化可能です。カスタマイズ可能なポリシーにより、許可されたアクション、データ使用規則、ユーザーロールを設定できます。自動アラートはポリシ違反を通知し、履歴ログはフォレンジック分析と規制レポートに役立ちます。