LLM Coordination은 여러 대규모 언어 모델 간의 상호작용을 조율하여 복잡한 작업을 해결하는 개발자 중심의 프레임워크입니다. 고수준 목표를 하위 작업으로 분해하는 계획 구성요소, 외부 지식 데이터소스에서 컨텍스트를 source하는 검색 모듈, 전문 LLM 에이전트에 작업을 배포하는 실행 엔진을 제공합니다. 결과는 피드백 루프로 집계되어 결과를 개선합니다. 통신, 상태 관리, 파이프라인 구성을 추상화하여 자동화 고객 지원, 데이터 분석, 보고서 생성, 다단계 추론 등 애플리케이션에 적합한 빠른 프로토타이핑을 가능하게 합니다. 사용자는 플래너를 맞춤 설정하고 에이전트 역할을 정의하며 자신의 모델을 원활하게 통합할 수 있습니다.

Tiny-OAI-MCP-Agent는 OpenAI API를 기반으로 하는 작고 확장 가능한 에이전트 아키텍처를 제공합니다. 추론, 메모리, 도구 사용을 위한 다중 인지 프로세스 (MCP) 루프를 구현하며, 도구(API, 파일 작업, 코드 실행)를 정의하고 에이전트는 작업을 계획, 컨텍스트를 호출, 도구를 이용하며 결과를 반복합니다. 이 최소 코드베이스는 개발자가 자율 워크플로, 사용자 지정 휴리스틱, 고급 프롬프트 패턴을 실험할 수 있도록 하며, API 호출, 상태 관리, 오류 복구를 자동으로 처리합니다.