UnitMesh Frameworkは、AIエージェントのチェーンを定義、管理、実行するための柔軟でモジュール式の環境を提供します。OpenAI、Anthropic、カスタムモデルとのシームレスな統合を可能にし、PythonやNode.js SDKをサポートし、組み込みのメモリストアやツールコネクタ、プラグインアーキテクチャを備えています。開発者は並列または逐次のエージェントワークフローをオーケストレーションし、実行ログを追跡し、カスタムモジュールを通じて機能拡張も可能です。イベント駆動設計により、クラウドやオンプレミスの展開で高性能と拡張性を実現します。

Discoは、イベント駆動のオーケストレーションフレームワークを提供し、言語モデルの応答とサーバーレス関数、メッセージキュー、外部APIを接続することで、AWS上でのAIエージェント開発を簡素化します。AWS Lambda、Step Functions、SNS、SQS、EventBridge用の事前構築されたコネクタを提供し、LLM出力に基づいたメッセージルーティングやアクショントリガーを容易にします。Discoのモジュラー設計は、カスタムタスクの定義、リトライロジック、エラー処理、CloudWatchによるリアルタイム監視をサポートします。AWS IAMロールを利用した安全なアクセス制御と、ロギング・追跡機能を備え、観測性も高めます。チャットボットや自動化ワークフロー、エージェント駆動の分析パイプラインに最適で、スケーラブルかつコスト効率の良いAIエージェントソリューションを提供します。

JKStack Agents Serverは、AIエージェントの展開における集中型調整レイヤーとして機能します。名前空間の定義、新しいエージェントの登録、およびカスタムのプロンプト、メモリ設定、ツール構成によるエージェント実行の開始を行うRESTエンドポイントを提供します。リアルタイムのインタラクションには、WebSocketストリーミングをサポートし、基盤となる言語モデルによって生成される部分的な出力を送信します。開発者は、プラグインマネージャーを通じて、カスタムツール、LLMプロバイダ、ベクターストアを統合してコア機能を拡張できます。サーバーはまた、実行履歴、ステータス、およびログを追跡し、観測性とデバッグを可能にします。非同期処理と水平スケーリングのサポートにより、JKStack Agents Serverは本番環境での堅牢なAI駆動のワークフロー展開を簡素化します。