Ducky는 팀이 코드를 작성하지 않고 맞춤형 AI 에이전트를 구축, 훈련 및 배포할 수 있도록 지원합니다. 문서, 스프레드시트 또는 CRM 기록을 지식 소스로 가져오고, 끌어서 놓기 인터페이스를 통해 의도 인식, 엔티티 추출 및 다단계 워크플로우를 구성할 수 있습니다. Ducky는 REST API, 데이터베이스, Webhook와의 통합을 지원하며, 웹 채팅 위젯, Slack, Chrome 확장 프로그램을 통한 다중 채널 배포를 제공합니다. 실시간 분석을 통해 대화량, 사용자 만족도 및 에이전트 성능에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 역할 기반 액세스 제어 및 버전 관리를 통해 엔터프라이즈 수준의 거버넌스를 확보하면서 빠른 반복 사이클을 유지합니다.

Agent Analytics AI는 AI 에이전트에 대한 포괄적인 성과 분석을 제공하도록 설계되었습니다. 그 고유한 기능에는 사용자 상호 작용 추적, 주요 성과 지표(KPI) 측정, 운영 효율성을 향상시키기 위한 실행 가능한 통찰 제공이 포함됩니다. 이 플랫폼은 고급 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하여 사용자가 AI 전략을 최적화하고 체계적으로 참여 결과를 개선할 수 있도록 합니다. 사용자 경험에 집중함으로써 Agent Analytics AI는 조직이 AI 에이전트가 최상의 성과를 내도록 돕습니다.

기업 AI 에이전트 스펙은 에이전트 정체성, 설명, 트리거, 메모리 관리 및 지원 도구에 대한 매니페스트 스키마를 포함한 포괄적 사양을 정의합니다. 이 프레임워크는 JSON 기반 도구 정의 형식, 파이프라인 및 워크플로우 오케스트레이션 가이드라인, 및 일관된 배포를 위한 버전 관리 기준을 포함합니다. 사용자 정의 도구 등록, 보안 및 거버넌스 모범 사례, 다양한 런타임과의 통합을 통해 확장성을 지원합니다. 오픈 표준을 따르면, 팀은 여러 환경에서 AI 에이전트를 구축, 공유 및 유지하여 협업, 확장성, 일관된 개발 프로세스를 촉진할 수 있습니다.

MCP Context Forge는 텍스트, 코드, 임베딩, 사용자 정의 메타데이터 등 여러 채널을 정의하여 이를 조화롭게 결합하여 AI 에이전트용 일관된 컨텍스트 윈도우를 구성합니다. 파이프라인 아키텍처를 통해 소스 데이터를 자동으로 세분화하고, 주석을 달며, 우선순위 부여 또는 동적 가지치기와 같은 전략에 따라 채널을 병합합니다. 이 프레임워크는 적응형 컨텍스트 길이 관리를 지원하며, 검색 강화형 생성 및 IBM Watson과 서드파티 LLM과의 원활한 통합을 보장하여 관련성 높고 최신의 컨텍스트에 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 대화형 AI, 문서 Q&A, 자동 요약과 같은 작업에서 성능이 향상됩니다.