Cortexon은 기업 데이터를 지능적이고 컨텍스트 인식이 가능한 AI 에이전트로 변환합니다. 이 플랫폼은 PDF, 워드 파일, 데이터베이스 등 여러 출처의 문서를 고급 임베딩 및 의미 인덱싱 기술을 사용해 수집합니다. 자연어 인터페이스를 구동하는 지식 그래프를 구축하여 원활한 질문 응답과 의사결정을 지원합니다. 사용자는 대화 흐름을 사용자 맞춤형으로 만들고, 응답 템플릿을 정의하며, REST API 또는 SDK를 통해 웹사이트, 채팅 애플리케이션 또는 내부 도구에 에이전트를 통합할 수 있습니다. Cortexon은 실시간 분석을 제공하여 사용자 상호작용을 모니터링하고 성능을 최적화합니다. 안전하고 확장 가능한 인프라를 통해 데이터 프라이버시와 컴플라이언스를 보장하며, 고객 지원 자동화, 내부 지식 관리, 영업 지원 및 연구 가속화에 적합합니다.

Graph_RAG는 검색 강화 생성(RAG)을 위한 지식 그래프를 구축하고 쿼리하는 데 사용되는 Python 기반 프레임워크입니다. 비구조적 문서의 수집, LLM 또는 NLP 도구를 활용한 엔티티 및 관계의 자동 추출, Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스에 저장하는 것을 지원합니다. Graph_RAG를 이용해 개발자는 연결된 지식 그래프를 구성하고, 의미론적 그래프 쿼리를 실행하여 관련 노드 및 경로를 파악하며, 검색된 컨텍스트를 LLM 프롬프트에 공급할 수 있습니다. 모듈식 파이프라인, 구성 가능한 구성요소, 통합 예제를 제공하여 효과적인 엔드투엔드 RAG 애플리케이션을 지원하며, 구조화된 지식 표현을 통해 답변의 정확성과 해석력을 향상시킵니다.

Knowledge-Discovery-Agents는 PDF, CSV, 웹사이트 등 다양한 출처에서 구조화된 인사이트를 추출할 수 있는 모듈식 미리 제작된 AI 에이전트 세트를 제공합니다. LangChain과 연동하여 도구 사용을 관리하고, 웹 스크래핑, 임베딩 생성, 의미 검색, 지식 그래프 생성 등의 태스크 체인을 지원합니다. 사용자들은 에이전트 워크플로우를 정의하고, 새 데이터 로더를 추가하며, QA 봇 또는 분석 파이프라인을 배포할 수 있습니다. 최소한의 보일러플레이트 코드로 연구 및 기업 환경에서 프로토타이핑, 데이터 탐색, 자동 보고서 생성을 가속화합니다.

LangGraph-Chatchat는 LangGraph의 그래프 데이터베이스 모델을 활용하여 대화 맥락을 저장 및 검색하는 ChatChat 대화 프레임워크용 메모리 관리 플러그인입니다. 런타임 동안 사용자 입력과 에이전트 응답은 의미 노드로 변환되어 관계를 형성하며, 포괄적인 지식 그래프를 생성합니다. 이 구조는 유사도 지표, 키워드 또는 맞춤 필터를 기반으로 과거 상호작용을 효율적으로 검색할 수 있게 합니다. 또한, 메모리 지속성, 노드 병합, TTL 정책의 구성을 지원하여 관련 맥락을 적절히 유지하면서 과부하를 방지합니다. 내장된 직렬화기와 어댑터를 통해 ChatChat 배포에 원활하게 통합 가능하며, 장기 기억 유지, 응답 관련성 향상, 복잡한 대화 흐름 처리를 지원합니다.

MemU는 지능형 및 자율 파일 시스템으로서 AI 동반자를 위해 구축된 에이전트 메모리 층으로, 저장된 데이터를 구성, 연결 및 지속적으로 개선하여 메모리 관리를 혁신합니다. OpenAI, Anthropic과 같은 주요 LLM과 통합되어 AI가 대화와 지식을 효율적으로 기억하고 회상할 수 있도록 하여 AI 에이전트 성능과 사용자 경험을 최적화합니다.

Mindcore Labs는 코딩 필요 없이 개발자 친화적인 환경을 제공하여 AI 에이전트를 설계하고 시작할 수 있습니다. 이 플랫폼은 문맥을 오래 유지하는 지식 그래프 메모리 시스템, 문서 및 데이터 소스 수집 지원, 외부 API와 플러그인 연동 기능을 갖추고 있습니다. 사용자들은 직관적인 UI 또는 CLI를 통해 에이전트를 구성하고, 실시간 테스트 후 프로덕션 엔드포인트에 배포할 수 있습니다. 내장된 모니터링 및 분석 도구는 성능 추적과 행동 최적화에 도움을 줍니다.