멀티-에이전트 코디네이션은 AI 에이전트를 정의하고, 중앙 코디네이터에 등록하며, 협력적 문제 해결을 위한 작업을 배포하는 경량 API를 제공합니다. 메시지 라우팅, 동시성 제어, 결과 집계를 처리합니다. 개발자는 맞춤형 에이전트 동작, 통신 채널 확장, 내장 로깅과 후크를 통해 상호작용을 모니터링할 수 있습니다. 이 프레임워크는 분산 AI 워크플로우 개발을 간소화하며, 각 에이전트는 하위 작업에 특화되고, 코디네이터는 원활한 협업을 보장합니다.

Agent Workflow Memory는 복잡한 워크플로우에서 AI 에이전트의 지속적인 메모리를 향상시키기 위해 설계된 Python 라이브러리입니다. 관련 맥락을 인코딩하고 검색하기 위해 벡터 저장소를 활용하며, 과거 상호작용을 기억하고, 상태를 유지하며, 정보를 기반으로 한 결정을 내릴 수 있습니다. 이 라이브러리는 LangChain의 WorkflowAgent와 원활하게 통합되어, 커스터마이징 가능한 메모리 콜백, 데이터 이탈 정책, 다양한 저장 백엔드 지원을 제공합니다. 대화 기록과 작업 메타데이터를 벡터 데이터베이스에 저장하여 의미적 유사성 검색을 통해 가장 관련성 높은 메모리를 검색할 수 있습니다. 개발자들은 검색 범위를 조정하고, 과거 데이터를 압축하며, 맞춤형 지속성 전략을 구현할 수 있습니다. 장기간 세션, 다중 에이전트 조정, 맥락이 풍부한 대화에 이상적이며, Agent Workflow Memory는 연속성을 갖춘 작동을 보장하여 보다 자연스럽고 맥락 인식적인 상호작용을 가능하게 하며, 중복성을 줄이고 효율성을 높입니다.

LangGraph는 각 노드가 코드 합성, 검토, 디버깅 또는 채팅과 같은 작업에 특화된 AI 에이전트를 나타내는 유연한 다중 에이전트 시스템을 제공하며, 유도 그래프 위에 구축됩니다. 사용자는 JSON 또는 YAML에서 역할과 통신 경로를 지정하여 워크플로우를 정의합니다. LangGraph는 작업 분배, 메시지 라우팅, 에이전트 간 오류 처리를 관리합니다. 다양한 LLM API에 플러그인 형태로 연동 가능하며, 맞춤형 에이전트와 실행 흐름 시각화를 지원합니다. CLI 및 API를 통해 소프트웨어 개발의 복잡한 자동화 파이프라인(초기 코드 생성부터 지속적 테스트 그리고 개발자와의 인터랙티브 지원까지)을 쉽게 구축할 수 있습니다.