sma-begin은 공통 구성 요소인 입력 처리, 의사 결정 논리 및 출력 생성을 추상화하여 AI 기반 에이전트를 생성하는 효율적인 코드 기반을 설정합니다. 핵심적으로, 이 프레임워크는 LLM에 쿼리하고 응답을 해석하며 필요시 HTTP 클라이언트, 파일 핸들러 또는 사용자 스크립트와 같은 통합 도구를 실행하는 에이전트 루프를 구현합니다. 메모리 모듈은 이전 상호작용이나 맥락을 기억할 수 있게 하며, 프롬프트 체인은 다단계 워크플로우를 지원합니다. 오류 처리는 API 실패 또는 유효하지 않은 도구 출력도 잡아냅니다. 개발자는 프롬프트, 도구 및 원하는 행동만 정의하면 됩니다. 최소한의 보일러플레이트로 sma-begin은 모든 파이썬 지원 플랫폼에서 챗봇, 자동화 스크립트 또는 도메인별 어시스턴트의 프로토타이핑을 가속화합니다.

Augini는 사용자 입력 해석, 외부 API 호출, 문맥 기반 기억 로드, 일관된 다중 턴 응답 생성이 가능한 지능형 에이전트를 정의할 수 있습니다. 사용자는 웹 검색, 데이터베이스 쿼리, 파일 작업 또는 사용자 정의 Python 함수용 맞춤 툴킷으로 각 에이전트를 구성할 수 있습니다. 통합된 메모리 모듈은 세션 간 대화 상태를 유지하여 문맥 연속성을 확보합니다. Augini의 선언적 API를 통해 분기 로직, 재시도, 오류 처리 기능이 있는 복잡한 다단계 워크플로우를 구축할 수 있습니다. OpenAI, Anthropic, Azure AI 같은 주요 LLM 공급자와 원활히 연동되며, 독립형 스크립트, Docker 컨테이너 또는 확장 가능한 마이크로서비스로 배포 지원이 가능합니다. Augini는 팀이 AI 기반 에이전트를 빠르게 프로토타이핑, 실험, 운영하는 데 도움을 줍니다.