Astro Agents는 JavaScript와 TypeScript로 AI 에이전트를 구축하기 위한 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 데이터 조회용 맞춤 도구를 등록하고, 대화 맥락을 유지하는 메모리 저장소를 통합하며, 다중 단계 추론 워크플로우를 조정할 수 있습니다. OpenAI, Hugging Face 등 다양한 LLM 공급자를 지원하며 정적 사이트 또는 서버리스 함수로 배포할 수 있습니다. 내장된 관찰성 및 확장 가능한 플러그인으로 팀은 무거운 인프라 걱정 없이 프로토타이핑, 테스트, 확장을 할 수 있습니다.

본질적으로, DAGent는 노드들의 유한 비순환 그래프로 에이전트 워크플로우를 표현하며, 각 노드는 LLM 호출, 사용자 정의 함수 또는 외부 도구를 캡슐화할 수 있습니다. 개발자는 작업 의존성을 명시적으로 정의하여 병렬 수행 및 조건부 로직이 가능하게 하며, 프레임워크는 스케줄링, 데이터 전달, 오류 복구를 관리합니다. 또한, DAG 구조와 실행 흐름을 검사할 수 있는 내장 시각화 도구를 제공하여 디버깅과 감사 가능성을 높입니다. 확장 가능한 노드 유형, 플러그인 지원, 인기 LLM 제공자와의 원활한 통합으로 DAGent는 데이터 파이프라인, 대화형 에이전트, 자동 연구 지원 도구와 같은 복잡한 다중 단계 AI 애플리케이션을 적은 코드로 구축할 수 있도록 합니다. 모듈성 및 투명성에 중점을 두어 실험과 운영 환경 모두에서 확장 가능한 에이전트 오케스트레이션에 이상적입니다.

uMel은 AI 기반 애플리케이션의 생성 및 관리를 간소화하도록 설계된 고급 AI 개발 및 배포 플랫폼입니다. 사용하기 쉬운 도구와 통합을 제공함으로써 uMel은 개발자와 조직이 비즈니스 프로세스를 변화시키고 의사 결정 능력을 향상시킬 수 있는 강력한 AI 솔루션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 데이터 처리에서 모델 배포에 이르기까지 uMel은 AI 생애 주기의 모든 측면을 포괄하여 확장성과 성능 최적화를 보장합니다.

Agentic Kernel은 재사용 가능 컴포넌트의 구성에 의해 AI 에이전트를 구축하기 위한 분리된 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 목표를 분해하는 계획 파이프라인을 정의할 수 있으며, 임베딩 또는 파일 기반 백엔드를 이용하여 단기 및 장기 메모리 저장소를 구성하고, 외부 도구 또는 API를 등록하여 행동을 수행할 수 있습니다. 프레임워크는 동적 도구 선택, 에이전트 리플렉션 사이클, 스케줄링을 지원하여 에이전트 워크플로우를 관리합니다. 플러그인 가능한 설계 덕분에 모든 LLM 공급자와 사용자 정의 컴포넌트와 호환되어 대화형 비서, 자동 연구 에이전트, 데이터 처리 봇 등 다양한 유스케이스를 가능하게 합니다.

Azure AI Foundry는 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 맞춤 AI 모델을 구축할 수 있는 강력한 플랫폼을 제공합니다. 데이터 연결, 자동 기계 학습 및 모델 배포와 같은 기능을 통해 전체 AI 개발 작업을 간소화합니다. 사용자는 Azure의 클라우드 서비스를 활용하여 응용 프로그램을 확장하고 AI 라이프사이클을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

Defang은 개발자가 단일 명령을 사용하여 선택한 클라우드에 애플리케이션을 쉽게 안전하게 배포할 수 있는 AI 활성화 클라우드 배포 도구입니다. 모든 Docker Compose 호환 프로젝트를 즉시 라이브 배포로 전환하고 AI 기반 디버깅을 제공하며 모든 프로그래밍 언어 또는 프레임워크를 지원합니다. AWS, GCP 또는 DigitalOcean을 사용하든 Defang은 배포가 안전하고 확장 가능하며 비용 효율적임을 보장합니다. 이 플랫폼은 개발, 스테이징 및 프로덕션과 같은 다양한 환경을 지원하여 모든 규모의 프로젝트에 적합합니다.

RagFormation은 검색 보강 생성 워크플로우 구현을 위한 엔드투엔드 솔루션을 제공합니다. 플랫폼은 다양한 데이터 소스(문서, 웹 페이지, 데이터베이스)를 인제스트하고 인기 있는 LLM을 사용하여 임베딩을 추출합니다. Pinecone, Weaviate 또는 Qdrant와 같은 벡터 데이터베이스와 원활히 연결되어 관련 정보를 저장하고 검색합니다. 사용자는 맞춤 프롬프트 정의, 대화 흐름 구성, 인터랙티브 채팅 인터페이스 또는 REST API 배포를 통해 실시간 질문 답변을 수행할 수 있습니다. 내장된 모니터링, 액세스 제어, 여러 LLM 제공업체(OpenAI, Anthropic, Hugging Face) 지원으로, RagFormation은 팀이 빠르게 프로토타입을 제작하고 반복하며 지식 기반 AI 애플리케이션을 대규모로 운영할 수 있게 하며 개발 비용을 최소화합니다. 저코드 SDK와 포괄적인 문서로 기존 시스템과의 통합이 가속화되며, 부서 간 협업이 원활해지고 시장 출시 시간이 단축됩니다.

LLMStack는 개발자와 팀이 수 분 만에 언어 모델 프로젝트를 프로덕션 수준의 애플리케이션으로 전환할 수 있게 합니다. 체인형 프롬프트, 의미 검색용 벡터 스토어 연동, 외부 API를 이용한 데이터 향상 등 재사용 가능한 워크플로우를 제공합니다. 내장된 작업 스케줄링, 실시간 로깅, 지표 대시보드, 자동 확장으로 신뢰성과 가시성을 보장합니다. 사용자들은 원클릭 인터페이스 또는 API를 통해 AI 앱을 배포하며, 액세스 제어, 성능 모니터링, 버전 관리를 수행할 수 있으며 서버나 DevOps 관리를 할 필요가 없습니다.