AgentX는 대형 언어 모델(LLM), 도구 및 API 통합, 메모리 모듈을 활용하여 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 AI 기반 에이전트를 구축하기 위한 확장 가능 아키텍처를 제공합니다. 사용자 정의 도구용 플러그인 시스템, 벡터 기반 검색지원, 연쇄 사고(chain-of-thought) 추론, 세부 실행 로그를 특징으로 합니다. 사용자는 유연한 구성 파일 또는 코드를 통해 모델, Chroma DB와 같은 메모리 백엔드, 추론 파이프라인을 지정하여 에이전트를 정의합니다. AgentX는 세션 간 문맥 관리를 제공하고, 검색 증강 생성 및 다중 턴 대화를 지원하며, 모듈식 구성요소를 통해 워크플로우 조정, 에이전트 행동 맞춤화, 외부 서비스 통합을 통해 자동화, 연구 지원, 고객 지원, 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.

scenario-go는 개발자가 대규모 언어 모델과의 단계별 상호작용을 지정하는 시나리오 정의를 생성하여 Go에서 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 하는 강력한 프레임워크입니다. 각 시나리오는 프롬프트 템플릿, 사용자 정의 함수, 메모리 저장소를 포함하여 여러 턴에 걸친 대화 상태를 유지합니다. 이 툴킷은 RESTful API를 통한 대표 LLM 공급자와 통합되어 동적 입력-출력 순환 및 AI 응답 기반 조건 분기를 가능하게 합니다. 내장된 로깅과 오류 처리로 AI 워크플로우의 디버깅과 모니터링을 쉽게 합니다. 개발자는 재사용 가능한 시나리오 구성요소를 조합하고, 여러 AI 작업을 연결하며, 플러그인을 통해 기능을 확장할 수 있습니다. 그 결과, Go 언어로 챗봇, 데이터 추출 파이프라인, 가상 비서, 고객 지원 자동화 등을 빠르게 구축할 수 있는 개발 경험을 제공합니다.