이 프레임워크를 통해 사용자는 중앙 오케스트레이터를 통해 JSON 메시지를 사용하여 통신하는 여러 AI 에이전트를 설계, 구성 및 배포할 수 있습니다. 각 에이전트는 고유한 역할, 프롬프트, 메모리 모듈을 가질 수 있으며, 공급자 인터페이스를 구현하여 어떤 LLM 제공자도 플러그인할 수 있습니다. 시스템은 지속적인 대화 기록, 동적 라우팅, 모듈식 확장을 지원합니다. 토론 시뮬레이션, 고객 지원 흐름 자동화 또는 다단계 문서 생성 조정에 이상적이며, 파이썬 기반으로 Docker 지원도 포함되어 있습니다.

Agentic AI Workflow는 복잡한 작업 자동화를 위해 여러 AI 에이전트를 조율하는 확장 가능한 Python 라이브러리입니다. 목표를 구체적인 단계로 분해하는 계획 에이전트, 연결된 LLM을 통해 해당 단계를 수행하는 실행 에이전트, 결과를 검토하고 전략을 개선하는 반영 에이전트를 포함합니다. 개발자는 프롬프트 템플릿, 메모리 모듈, 커넥터 통합을 주요 언어 모델에 맞게 맞춤 설정할 수 있습니다. 이 프레임워크는 재사용 가능한 구성 요소, 로깅, 성능 지표를 제공하여 자율 연구 보조원, 콘텐츠 파이프라인, 데이터 처리 워크플로의 생성을 간소화합니다.

AI Agent Demo는 사용자 및 외부 데이터 소스와 상호작용할 수 있는 AI 에이전트 구축에 적합한 다목적 템플릿을 제공합니다. LangChain을 활용하여 체인, 도구, 기억 모듈을 조율하여 SerpAPI를 통한 웹 검색, 웹 콘텐츠 요약, 벡터 기반 기억 유지, 안전한 Python REPL 도구를 이용한 코드 스니펫 실행 등을 수행할 수 있게 합니다. 에이전트는 CLI 명령과 FastAPI HTTP 엔드포인트를 제공하며, 텍스트 및 음성 입력을 지원합니다. 개발자는 도구 정의와 체인 로직을 커스터마이징하여 고객 지원, 데이터 검색, 자율 워크플로우에 적합한 에이전트를 만들 수 있으며, 모듈형 구조 덕분에 데이터베이스 쿼리 또는 타사 API 연동이 용이합니다.