Rigging은 AI 에이전트 생성 및 오케스트레이션을 간소화하는 개발자 중심 프레임워크입니다. 도구 및 함수 등록, 컨텍스트 및 메모리 관리, 워크플로우 체인, 콜백 이벤트, 로깅을 제공합니다. 여러 LLM 제공자를 통합하고, 커스텀 플러그인 정의 및 다단계 파이프라인 구성도 가능합니다. Rigging의 타입 안전 TypeScript SDK는 모듈성 및 재사용성을 보장하여 챗봇, 데이터 처리, 콘텐츠 생성 작업을 위한 AI 에이전트 개발 속도를 높입니다.

Agentic Kernel은 재사용 가능 컴포넌트의 구성에 의해 AI 에이전트를 구축하기 위한 분리된 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 목표를 분해하는 계획 파이프라인을 정의할 수 있으며, 임베딩 또는 파일 기반 백엔드를 이용하여 단기 및 장기 메모리 저장소를 구성하고, 외부 도구 또는 API를 등록하여 행동을 수행할 수 있습니다. 프레임워크는 동적 도구 선택, 에이전트 리플렉션 사이클, 스케줄링을 지원하여 에이전트 워크플로우를 관리합니다. 플러그인 가능한 설계 덕분에 모든 LLM 공급자와 사용자 정의 컴포넌트와 호환되어 대화형 비서, 자동 연구 에이전트, 데이터 처리 봇 등 다양한 유스케이스를 가능하게 합니다.

VideoSDK AI 에이전트 데모는 VideoSDK의 실시간 영상 인프라와 AI 서비스를 결합하여 그룹 영상 통화를 위한 지능형 가상 비서를 만듭니다. 이 데모는 실시간 음성-텍스트 전사를 특징으로 하며, 참가자가 즉석 번역을 통해 여러 언어로 자막을 읽을 수 있게 합니다. 각 세션 후에는 에이전트가 핵심 논의 포인트와 행동 항목을 강조하는 간결한 회의 요약을 생성합니다. 사용자는 통화 중 자연어 질문을 할 수 있으며, AI 챗봇은 대화 기록을 활용하여 맥락에 맞게 응답합니다. React로 UI를, Node.js로 백엔드와 OpenAI API를 연동하여 구성되어 있으며, 감정 분석, 맞춤형 프롬프트, 다국어 지원 등 기능 확장이나 적응이 가능한 모듈식 아키텍처를 제공하여 AI 기반 영상 협업 도구 개발을 가속화합니다.