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.

Kin Kernel은 AI 기반 디지털 워커를 구성하기 위한 경량 오픈소스 커널 프레임워크입니다. 대형 언어 모델을 조율하고, 컨텍스트 메모리를 관리하며, 사용자 정의 도구 또는 API를 통합하는 통합 시스템을 제공합니다. 이벤트 기반 아키텍처로 비동기 작업 실행, 세션 추적, 확장 가능한 플러그인을 지원합니다. 개발자는 에이전트 행동 정의, 외부 기능 등록, 멀티-LLM 라우팅 구성을 통해 데이터 추출에서 고객 지원까지 워크플로우를 자동화할 수 있습니다. 이 프레임워크는 모니터링과 디버깅을 용이하게 하는 내장 로깅 및 오류 처리 기능도 포함되어 있습니다. 유연성을 갖춘 Kin Kernel은 웹 서비스, 마이크로서비스 또는 독립형 Python 애플리케이션에 통합 가능하며, 조직이 견고한 AI 에이전트를 대규모 배포할 수 있도록 설계되었습니다.