LangGraph Studio는 LangChain 프레임워크를 사용하여 AI 에이전트를 만들기 위해 설계된 첫 번째 통합 개발 환경(IDE)입니다. 개발자는 워크플로를 시각적으로 설계하고, 데이터 연결을 관리하며, 여러 처리 구성 요소를 통합할 수 있습니다. 사용자는 강력한 디버깅 도구, 버전 관리 및 실시간 협업 기능을 활용하여 복잡한 AI 응용 프로그램을 효율적으로 개발할 수 있습니다. 이 IDE는 개발 프로세스를 간소화하여 초보자와 경험이 풍부한 개발자 모두 강력한 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

ai-agents-trial은 LLM을 사용하여 자율 AI 에이전트를 구축하는 방식을 보여주는 오픈소스 Python 프로젝트입니다. 에이전트 계획, 도구 호출(예: 웹 검색, 계산기) 및 메모리 관리를 위한 모듈화된 추상화를 제공합니다. 개발자는 사용자 정의 도구를 정의하고, 여러 단계를 거치는 작업을 연결하며, 세션 간 컨텍스트를 유지할 수 있습니다. 이 코드베이스는 OpenAI API와 보조 유틸리티를 사용하여 워크플로우를 오케스트레이션하며, 채팅 기반 어시스턴트, 연구용 봇 또는 도메인별 자동화 에이전트의 빠른 프로토타이핑에 적합합니다. 확장 포인트를 통해 새로운 커넥터와 데이터 소스를 추가할 수 있으며, 핵심 로직은 변경하지 않습니다.

Council은 역할 정의, 작업 체인 연결, 외부 도구 또는 API 통합을 통해 AI 에이전트 설계에 구조화된 환경을 제공합니다. 사용자는 메모리 저장소를 구성하고, 에이전트 상태를 관리하며, 맞춤형 추론 파이프라인을 구현할 수 있습니다. Council의 플러그인 아키텍처는 NLP 서비스, 데이터 소스, 타사 도구와의 원활한 통합을 가능하게 하며, 복잡한 작업을 신속하게 프로토타입하고 신뢰성 있게 수행하는 다중 에이전트 시스템 배포를 지원합니다.