GreyCollar AI는 사용자 친화적인 노코드 인터페이스를 통해 조직이 AI 기반 디지털 작업자를 설계, 훈련, 배포할 수 있게 합니다. 문서, 지식베이스, API를 바탕으로 이 에이전트는 회사의 프로토콜과 워크플로우를 이해합니다. Slack 및 Microsoft Teams와 같은 커뮤니케이션 플랫폼과 원활하게 통합되어 FAQ 답변, IT 티켓 처리, 서비스 요청 라우팅 등의 작업을 수행합니다. 내장된 메모리 시스템을 통해 과거 상호작용을 기억하여 일관되고 개인화된 응답을 보장합니다. 관리자는 성능 지표를 모니터링하고, 워크플로우를 조정하며, 부서별로 에이전트를 확장할 수 있습니다. 고객 서비스 향상, HR 온보딩 간소화 또는 영업 아웃리치 자동화 등, GreyCollar AI는 수작업 프로세스를 효율적이고 자동화된 워크플로우로 전환하여 생산성을 높이고 운영 비용을 절감합니다.

MCP Agent는 언어 모델, 사용자 지정 도구, 데이터 소스를 통합하기 위한 모듈형 구성요소를 제공하며, 지능형 AI 기반 어시스턴트를 구축하는 데 튼튼한 기반을 제공합니다. 핵심 기능에는 사용자 의도에 따른 동적 도구 호출, 장기 대화를 위한 컨텍스트 인식 메모리 관리, 확장 가능한 플러그인 시스템이 포함되어 있습니다. 개발자는 입력 처리, 외부 API 호출, 비동기 워크플로 관리를 위한 파이프라인을 정의하면서 투명한 로그와 지표를 유지할 수 있습니다. 인기 LLM 지원, 구성 가능한 템플릿, 역할 기반 접근 제어를 통해 MCP Agent는 확장 가능하고 유지 관리를 용이한 AI 에이전트의 배포를 간소화합니다. 고객 지원 챗봇, RPA 봇, 연구 및 데이터 분석 봇 등 다양한 유스케이스에서 개발 속도를 높이고 일관된 성능을 보장합니다.

Agentic Framework는 대형 언어 모델과 MongoDB를 활용하는 자율 AI 에이전트 생성을 간소화하는 다목적 오픈소스 프레임워크입니다. 모듈식 컴포넌트를 제공하여 에이전트 메모리 관리, 도구 세트 정의, 다단계 워크플로우 조정, 프롬프트 템플릿 구성을 지원합니다. 통합된 MongoDB 기반 메모리 저장소는 세션 간 지속적 컨텍스트를 유지하게 하며, 플러그인 가능한 도구 인터페이스는 외부 API 및 데이터 소스와의 원활한 상호작용을 가능하게 합니다. Node.js 기반으로 로깅, 모니터링 훅, 배포 예제도 포함되어 있어 지능형 에이전트의 빠른 프로토타이핑과 확장이 가능합니다. 사용자 맞춤형 구성으로 지식 검색, 고객 지원 자동화, 데이터 분석, 프로세스 자동화 등 다양한 작업에 적합한 에이전트를 설계할 수 있어 개발 시간과 비용을 절감합니다.