Tongui Agent는 대화 상태를 유지하고, 외부 도구를 활용하며, 여러 하위 에이전트를 조율할 수 있는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 LLM 백엔드를 구성하고, 맞춤형 액션을 정의하며, 컨텍스트를 저장하는 메모리 모듈을 부착할 수 있습니다. 이 프레임워크에는 SDK, CLI 및 관찰 가능성을 위한 미들웨어 훅이 포함되어 있어 Web 또는 Node.js 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다. 지원하는 LLM에는 OpenAI, Azure OpenAI, 오픈소스 모델이 있습니다.
Tongui Agent 핵심 기능
상태를 가진 대화 메모리
맞춤 도구 및 액션 통합
다중 에이전트 오케스트레이션
플러그인 및 미들웨어 지원
SDK와 CLI 인터페이스
관찰 가능성과 로깅 훅
주요 LLM 백엔드 지원
Tongui Agent 장단점
단점
40배 더 많은 학습 데이터를 사용하는 일부 모델에 비해 성능이 약간 떨어짐.
기본 웹사이트 외에 가격 또는 상업적 배포 모델에 대한 직접적인 정보 없음.
사용자 인터페이스 또는 기존 시스템에의 통합 용이성에 대한 제한된 정보.
장점
다양한 OS 플랫폼과 애플리케이션에 걸친 광범위한 멀티모달 데이터셋(143,000 궤적).
TypeAI Core는 대형 언어 모델을 활용하는 AI 기반 에이전트를 생성하기 위한 포괄적 프레임워크를 제공합니다. 프롬프트 템플릿 유틸리티, 벡터 저장소 기반의 대화 메모리, API, 데이터베이스, 코드 러너 등 외부 도구의 원활한 통합, 중첩 또는 협력적 에이전트 지원이 포함됩니다. 개발자는 직관적인 TypeScript API를 통해 사용자 정의 함수 정의, 세션 상태 관리, 워크플로 조정을 수행할 수 있습니다. 복잡한 LLM 상호 작용을 추상화하여 맥락 인식이 높은 다중 턴 대화형 AI 개발을 가속화하며 최소한의 반복 코드를 통해 구현합니다.
