vagent_comm은 파이썬 애플리케이션과 VAgent AI 에이전트 간의 메시지 교환을 단순화하는 API 클라이언트 프레임워크입니다. 안전한 토큰 인증, 자동 JSON 포맷팅, WebSocket과 HTTP REST를 통한 이중 전송을 지원합니다. 개발자는 세션을 구축하고, 텍스트 또는 데이터 페이로드를 보내며, 스트리밍 응답을 처리하고, 오류 시 재시도를 관리할 수 있습니다. 이 라이브러리의 비동기 인터페이스와 내장된 세션 관리 기능은 챗봇, 가상 비서 백엔드, 자동화 워크플로우에 원활하게 통합할 수 있게 합니다.

SPEAR(Scalable Platform for Edge AI Real-Time)는 에지에서 AI 추론의 전체 수명 주기를 관리하는 데 설계되었습니다. 개발자는 Kafka, MQTT 또는 HTTP 소스에 연결된 커넥터를 통해 센서 데이터, 비디오 또는 로그를 수집하는 스트리밍 파이프라인을 정의할 수 있습니다. SPEAR는 컨테이너화된 모델을 워커 노드에 동적으로 배포하며, 저지연 응답을 위해 클러스터 전체에 부하를 분산합니다. 내장된 모델 버전 관리, 상태 점검, 텔레메트리를 포함하며, Prometheus와 Grafana에 메트릭을 노출합니다. 사용자는 모듈식 플러그인 아키텍처를 통해 사용자 정의 변환이나 알림을 적용할 수 있습니다. 자동 확장과 장애 복구 기능으로, SPEAR는 이기종 환경에서 IoT, 산업 자동화, 스마트 시티, 자율 시스템에 신뢰성 높은 실시간 분석을 제공합니다.