Plan Agent with Meta-Agent는 계층적 AI 에이전트 아키텍처를 제공합니다. Plan Agent는 높은 수준의 목표 달성을 위한 구조화된 전략을 생성하고, Meta-Agent는 실행을 감독하며 실시간으로 계획을 조정하고, 세부 작업을 전문 하위 에이전트에게 위임합니다. 플러그 앤 플레이 도구 커넥터(예: 웹 API, 데이터베이스), 지속 기억 모듈, 성능 분석을 위한 로그 기능을 갖추고 있습니다. 사용자는 데이터 처리부터 콘텐츠 생성, 의사결정 지원에 이르기까지 다양한 자동화 시나리오에 맞게 커스텀 모듈을 확장할 수 있습니다.

defaultmodeAGENT는 다단계 워크플로우를 자율적으로 수행하는 지능형 에이전트의 생성 과정을 간소화하도록 설계된 Python 기반 프레임워크입니다. 탐색과 이용을 결정하는 적응형 전략인 기본 모드 계획을 특징으로 하며, 사용자 지정 도구와 API의 원활한 통합을 지원합니다. 에이전트는 대화 메모리를 유지하고, 동적 프롬프트를 지원하며, 디버깅을 위한 로깅을 제공합니다. OpenAI의 API 위에 구축되어 있어 데이터 추출, 연구 및 작업 자동화를 위한 빠른 프로토타이핑이 가능합니다.

TimeHero는 사용자가 일상적인 작업을 효율적으로 계획하고 조직할 수 있도록 돕는 스마트한 작업 관리 도구입니다. 인공지능을 활용하여 TimeHero는 회의 및 마감일과 같은 기존 약속 주변에 작업을 지능적으로 스케줄링하여 시간을 최적화합니다. 이 플랫폼은 사용자 친화적이며 다른 도구와 원활하게 통합되어 작업량의 통합된 뷰를 제공합니다. 작업 우선순위 지정, 반복 작업 및 적응형 계획과 같은 기능을 통해 사용자는 워크플로를 쉽게 관리하고 생산성을 극대화할 수 있어 팀과 조직에 귀중한 자산이 됩니다.

DEf-MARL(멀티 에이전트 강화 학습을 위한 분산 실행 프레임워크)는 중앙 제어자가 없는 협력 에이전트의 수행과 학습을 위한 견고한 인프라를 제공합니다. 피어 투 피어 통신 프로토콜을 활용하여 정책과 관측 정보를 공유하며, 로컬 상호작용을 통해 조정을 수행합니다. 이 프레임워크는 PyTorch 및 TensorFlow와 원활하게 통합되며, 사용자 정의 환경 래퍼, 분산 롤아웃 수집 및 그래디언트 동기화 모듈을 제공합니다. 사용자들은 에이전트별 관측 공간, 보상 함수, 통신 토폴로지를 정의할 수 있습니다. DEf-MARL은 런타임 동안 에이전트의 동적 추가 및 제거를 지원하며, 노드 간 중요한 상태를 복제하여 장애 내성을 갖추고, 탐색과 활용의 균형을 위한 적응형 통신 스케줄링도 수행합니다. 환경 시뮬레이션을 병렬화하고 중앙 병목 현상을 줄여 훈련 속도를 높이며, 대규모 MARL 연구와 산업용 시뮬레이션에 적합합니다.

몰리는 여러분의 개인 비서 역할을 하는 고급 AI 에이전트입니다. 작업을 조직하고, 알림을 설정하고, 회의를 촉진함으로써 여러분의 일정을 관리하는 데 도움을 줍니다. 스마트 자연어 처리를 통해 여러분은 대화형 언어로 몰리와 소통할 수 있어 업무 위임과 업데이트 수신이 용이합니다. 늦어지거나 회의를 다시 일정 변경해야 하는 경우에도 몰리는 여러분의 필요에 맞춰 적응하여 생산성을 유지할 수 있도록 도와줍니다.