Odyssey는 협업형 다중 에이전트 시스템 구축을 위한 유연한 아키텍처를 제공합니다. 핵심 구성 요소에는 하위 작업을 정의하고 배포하는 태스크 매니저, 맥락과 대화 기록을 저장하는 메모리 모듈, LLM 기반 에이전트 조정을 담당하는 에이전트 컨트롤러, 외부 API 또는 사용자 정의 기능을 통합하는 도구 매니저가 포함됩니다. 개발자는 YAML 파일로 워크플로를 구성하고, 사전 구축된 LLM 커널(GPT-4, 로컬 모델 등)을 선택하며, 새로운 도구 또는 메모리 백엔드도 손쉽게 확장할 수 있습니다. Odyssey는 상호작용 기록, 비동기 작업 수행, 반복적 개선 루프를 지원하여 연구, 프로토타이핑, 실전 애플리케이션에 이상적입니다.

본질적으로, Memary는 대형 언어 모델 에이전트용으로 맞춤화된 모듈식 메모리 관리 시스템을 제공합니다. 공통 API를 통해 메모리 상호작용을 추상화하여, 인메모리 딕셔너리, Redis의 분산 캐시, Pinecone 또는 FAISS와 같은 벡터 저장소의 의미론적 검색을 지원합니다. 사용자는 스키마 기반의 메모리(에피소드, 의미론적 또는 장기)를 정의하고 임베딩 모델을 활용해 벡터 저장소를 자동으로 채웁니다. 검색 기능을 통해 대화 중 관련 컨텍스트를 호출하여 이전 상호작용 또는 도메인 특정 데이터를 기반으로 응답을 향상시킵니다. 확장성을 고려하여 설계된 Memary는 사용자 정의 백엔드와 임베딩 함수를 통합할 수 있어, 지속적인 지식을 요구하는 가상 비서, 고객 지원 봇, 연구 도구와 같은 강력하고 상태가 있는 AI 애플리케이션 개발에 이상적입니다.

Minerva는 대형 언어 모델을 사용하여 복잡한 워크플로우를 자동화하도록 설계된 확장 가능한 AI 에이전트 프레임워크입니다. 개발자는 웹 검색, API 호출 또는 파일 처리기와 같은 외부 도구를 통합하고, 사용자 정의 계획 전략을 정의하며, 대화 또는 지속형 메모리를 관리할 수 있습니다. Minerva는 동기 및 비동기 작업 실행, 구성 가능한 로깅, 플러그인 아키텍처를 지원하여 인공지능 에이전트를 프로토타입, 테스트 및 배포하는 데 용이하게 만듭니다. 이러한 에이전트는 추론, 계획 및 도구 사용이 가능합니다.