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.

Hive는 Node.js 환경에 구축된 강력한 AI 에이전트 오케스트레이션 플랫폼입니다. 병렬 또는 순차 워크플로우에서 여러 AI 에이전트를 정의, 관리 및 실행하는 모듈식 시스템을 제공합니다. 각 에이전트는 특정 역할, 프롬프트 템플릿, 메모리 저장소, API 또는 플러그인과 같은 외부 도구와의 연동으로 구성할 수 있습니다. Hive는 에이전트 간 통신 경로를 간소화하여 데이터 공유, 의사 결정, 작업 위임을 가능하게 합니다. 확장 가능한 설계로 개발자는 맞춤 유틸리티를 구현하고 실행 로그를 모니터링하며 대규모 에이전트 배포를 할 수 있습니다. 또한, 오류 처리, 재시도 정책, 성능 최적화와 같은 기능을 포함하여 신뢰성 있는 자동화를 보장합니다. 최소한의 설정으로 팀은 챗봇, 데이터 분석 파이프라인, 콘텐츠 생성기 등 복잡한 AI 구동 서비스를 프로토타입할 수 있습니다.

AChat.dev는 고급 기능을 갖춘 AI 챗봇을 생성, 테스트, 배포할 수 있는 개발자 중심 플랫폼입니다. 에이전트가 과거 상호작용을 기억하는 지속 가능한 대화 메모리, 실시간 데이터 수집을 위한 외부 API 호출, 역할 기반 다중 에이전트 협업을 지원합니다. Python 및 Node.js SDK를 기반으로 하며, 빠른 설정을 위한 템플릿, 확장성을 위한 플러그인 아키텍처, 에이전트 성능 추적용 모니터링 대시보드를 포함하고 있습니다. GDPR 준수 데이터 처리와 클라우드 및 온프레미스 배포 모두 지원합니다.

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.