Whiz는 복잡한 대화 및 작업 지향 워크플로우를 수행할 수 있는 지능형 에이전트 개발을 위한 강력한 기반을 제공하도록 설계되었습니다. Whiz를 사용하는 개발자는 도구 — Python 함수 혹은 외부 API — 를 정의하고, 사용자 요청 처리 시 호출할 수 있습니다. 내장된 메모리 모듈은 대화 컨텍스트를 캡처하여 일관된 다중 턴 상호작용을 가능하게 합니다. 역동적 계획 엔진은 목표를 실행 가능한 단계로 분해하며, 유연한 인터페이스는 커스텀 정책, 도구 레지스트리, 메모리 백엔드 주입을 허용합니다. Whiz는 임베딩 기반 의미 검색을 지원하여 관련 문서를 검색하고, 감사성을 위한 로깅과 확장을 위한 비동기 실행도 제공합니다. 완전한 오픈소스인 Whiz는 Python이 구동되는 어디서든 배포 가능하며, 고객지원 챗봇, 데이터 분석 어시스턴트 또는 도메인 전문 에이전트를 빠르게 프로토타입할 수 있습니다.

AgentFence는 정책 실행, 접근 제어, 이상 징후 탐지를 포함하는 AI 에이전트에 대한 통합 보안 계층을 제공합니다. Python, Node.js용 SDK와 REST API를 통해 LLM 애플리케이션과 쉽게 통합할 수 있습니다. 실시간 모니터링 대시보드와 상세 감사 기록으로 컴플라이언스 팀은 에이전트 행동을 완벽하게 파악할 수 있습니다. 맞춤형 정책으로 허용된 행동, 데이터 사용 규칙, 사용자 역할을 정의할 수 있습니다. 자동 알림은 정책 위반 시 이해관계자에게 알리고, 기록 로그는 포렌식 분석 및 규제 보고를 지원합니다.