MCP-Ollama-Client는 로컬에서 실행되는 Ollama의 언어 모델과 통신하기 위한 통합 인터페이스를 제공합니다. 자동 히스토리 추적이 가능한 쌍방향 다중 턴 대화, 라이브 스트리밍으로 완료 토큰, 동적 프롬프트 템플릿을 지원합니다. 개발자는 설치된 모델을 선택하고, 온도 및 최대 토큰수와 같은 하이퍼파라미터를 커스터마이징하며, 터미널에서 바로 사용량 메트릭을 모니터링할 수 있습니다. 이 클라이언트는 간단한 REST 유사 API 래퍼를 제공하여 자동화 스크립트 또는 로컬 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. 내장된 에러 리포트와 구성 관리로 외부 API에 의존하지 않고 LLM 기반 워크플로우 개발과 테스트를 간소화합니다.

PulpGen은 고급 LLM 기반 애플리케이션을 구축할 수 있는 통합되고 구성 가능한 플랫폼을 제공합니다. 인기 있는 벡터 저장소, 임베딩 서비스 및 LLM 제공업체와 원활하게 통합됩니다. 개발자는 커스텀 파이프라인을 정의하여 검색 증강 생성을 수행하고, 실시간 스트리밍 출력, 대규모 문서 컬렉션의 배치 처리, 시스템 성능 모니터링이 가능합니다. 확장 가능한 아키텍처로 캐시 관리, 로깅, 자동 확장 모듈을 플러그 앤 플레이 방식으로 사용할 수 있어 AI 기반 검색, 질문 응답, 요약, 지식 관리 솔루션에 이상적입니다.

ChatStreamAiAgent는 생성되는 토큰을 실시간으로 스트리밍하는 경량 파이썬 툴킷을 개발자에게 제공합니다. 여러 LLM 공급자를 지원하며, 비동기 이벤트 후크와 웹 또는 콘솔 애플리케이션에 쉽고 빠르게 통합할 수 있습니다. 내장된 컨텍스트 관리와 프롬프트 템플릿을 통해 팀은 대화형 어시스턴트, 고객 지원 봇 또는 인터랙티브 튜토리얼을 신속히 프로토타입으로 개발하면서 낮은 지연 시간과 실시간 응답을 제공할 수 있습니다.

Steel은 프로덕션 환경에서 LLM 기반 에이전트의 생성과 운영을 가속화하기 위해 설계된 개발자 중심의 프레임워크입니다. 주요 모델 API를 위한 공급자 무관 커넥터, 인메모리 및 영속 메모리 저장소, 내장 도구 호출 패턴, 응답 자동 캐싱, 상세한 추적을 통한 관측 기능을 제공합니다. 개발자는 복잡한 에이전트 워크플로우를 정의하고, 맞춤형 도구(검색, 데이터베이스 쿼리, 외부 API 등)를 통합하며, 스트리밍 출력을 처리할 수 있습니다. Steel은 오케스트레이션의 복잡성을 추상화하여 팀이 비즈니스 로직에 집중하고 AI 기반 애플리케이션을 빠르게 반복할 수 있도록 합니다.