JKStack Agents Server는 AI 에이전트 배포를 위한 중앙집중식 오케스트레이션 계층입니다. 네임스페이스를 정의하고, 새 에이전트를 등록하며, 커스텀 프롬프트, 메모리 설정 및 도구 구성과 함께 에이전트 실행을 시작하는 REST 엔드포인트를 제공합니다. 실시간 상호 작용을 위해 서버는 WebSocket 스트리밍을 지원하며, 기초 언어 모델이 생성하는 부분 출력을 전송합니다. 개발자는 플러그인 매니저를 통해 핵심 기능을 확장하여 맞춤형 도구, LLM 제공자 및 벡터 저장소를 통합할 수 있습니다. 서버는 또한 실행 기록, 상태 및 로그를 추적하여 관찰성과 디버깅을 가능하게 합니다. 비동기 처리와 수평 확장을 기본으로 지원하는 JKStack Agents Server는 강력한 AI 기반 워크플로우를 프로덕션 환경에 배포하는 것을 간소화합니다.

Controllable RAG 프레임워크는 리트리버 강화 생성 시스템을 모듈식으로 구축하는 접근 방식을 제공합니다. 검색 구성요소, 메모리 모듈, 생성 전략을 구성하고 연결할 수 있습니다. 개발자는 문서 검색 및 처리 방식을 조정하기 위해 다양한 LLM, 벡터 데이터베이스, 정책 컨트롤러를 연결할 수 있습니다. Python을 기반으로 하여 인덱싱, 쿼리, 대화 기록 추적, 행동 기반 제어 흐름 유틸리티를 포함하며, 챗봇, 지식 지원자, 연구 도구에 적합합니다.

BabyAGI UI는 오픈 소스 BabyAGI 자율 에이전트를 위한 간소화된 브라우저 기반 프론트엔드를 제공합니다. 사용자는 전체 목표와 초기 작업을 입력하며, 시스템은 대형 언어 모델을 활용하여 후속 작업을 생성하고, 관련성에 따라 우선순위를 지정하며, 각 단계를 실행합니다. 전체 과정에서 BabyAGI UI는 완료된 작업의 히스토리를 유지하고, 각 실행의 결과를 표시하며, 작업 대기열을 동적으로 업데이트합니다. 사용자는 모델 유형, 기억 유지 기간, 실행 제한과 같은 파라미터를 조정할 수 있어 자동화와 제어의 균형을 제공합니다.