GAMA Genstar 플러그인은 OpenAI, 로컬 LLM 및 맞춤형 모델 엔드포인트에 대한 커넥터를 제공하여 생성 AI 기능을 GAMA 플랫폼에 더합니다. 사용자는 GAML에서 프롬프트와 파이프라인을 정의하여 에이전트 결정, 환경 설명 또는 시나리오 파라미터를 실시간으로 생성할 수 있습니다. 이 플러그인은 동기 및 비동기 API 호출, 응답 캐싱, 파라미터 조정을 지원하며, 대규모 시뮬레이션에 자연어 모델을 쉽게 통합합니다.

LangGraph GUI ReactFlow는 직관적인 플로우차트 편집기를 통해 사용자가 AI 에이전트 워크플로우를 구축할 수 있도록 하는 오픈소스 React 구성요소 라이브러리입니다. 각 노드는 LLM 호출, 데이터 변환 또는 외부 API 호출을 나타내며, 엣지는 데이터 흐름을 정의합니다. 사용자는 노드 유형을 커스터마이징하고, 모델 매개변수를 구성하며, 실시간으로 출력을 미리 보고, 워크플로우 정의를 내보내어 실행할 수 있습니다. LangChain 및 기타 LLM 프레임워크와의 원활한 통합으로 정교한 대화형 에이전트와 데이터 처리 파이프라인을 쉽게 확장하고 배포할 수 있습니다.

LangGraph-Swift는 LLM 쿼리, 검색 작업, 도구 호출 및 메모리 관리를 나타내는 노드를 차례로 연결하여 AI 워크플로우를 구성하는 그래프 기반 DSL을 제공합니다. 각 노드는 타입 안전하며, 연결하여 실행 순서를 정의할 수 있습니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Azure, Anthropic과 같은 인기 있는 LLM 서비스용 어댑터뿐만 아니라 API 또는 함수 호출을 위한 맞춤형 도구 통합도 지원합니다. 세션 전체에서 컨텍스트를 유지하는 내장 메모리 모듈, 디버깅 및 시각화 도구, iOS, macOS, Linux용 크로스 플랫폼 지원을 포함하며, 개발자는 맞춤형 논리로 노드를 확장하여 Swift 내에서 채팅봇, 문서 처리기, 자율 에이전트 신속 프로토타입을 만들 수 있습니다.

LLM Functions는 대규모 언어 모델의 응답과 실제 코드 실행을 연결하는 간단한 프레임워크를 제공합니다. JSON 스키마를 통해 함수를 정의하고 라이브러리에 등록하면, 적절한 경우 LLM이 구조화된 함수 호출을 반환합니다. 라이브러리는 이러한 응답을 분석하고, 매개변수를 검증하며, 올바른 핸들러를 호출합니다. 동기 및 비동기 콜백, 사용자 지정 오류 처리, 플러그인 확장을 지원하며, 데이터 검색, 외부 API 호출 또는 복잡한 비즈니스 로직이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다.