Agent Supervisor Demonstrates 저장소는 조정된 워크플로우에서 여러 자율 AI 에이전트를 오케스트레이션하는 방법을 보여줍니다. Python으로 작성된 이 프레임워크는 작업 배포, 에이전트 상태 모니터링, 실패 처리, 응답 집계를 위한 Supervisor 클래스를 정의하고 있습니다. 기본 에이전트 클래스를 확장하거나 다양한 모델 API를 연결하고 일정 정책을 구성할 수 있습니다. 활동을 기록하여 감사, 병렬 실행을 지원하며, 사용자 맞춤화와 대규모 AI 시스템 통합을 위한 모듈식 설계를 제공합니다.

Melissa는 고급 자연어 이해를 사용하는 대화형 AI 에이전트로서, 사용자 명령을 해석하고, 맥락에 맞는 응답을 생성하며, 자동화된 작업을 수행합니다. 작업 일정 관리, 약속 알림, 데이터 조회, Google Calendar, Slack, 이메일 서비스와의 통합 기능을 제공합니다. 사용자는 맞춤형 플러그인을 통해 Melissa의 기능을 확장하고, 반복 작업용 워크플로우를 생성하며, 빠른 정보 검색을 위해 지식 베이스에 접근할 수 있습니다. 오픈 소스 프로젝트로서, 개발자는 클라우드 또는 로컬 서버에 Melissa를 자체 호스팅하고, 권한을 구성하며, 조직 또는 개인의 요구에 맞게 행동을 조정할 수 있어 생산성 향상, 고객 지원, 디지털 지원에 유연한 솔루션입니다.

Multi-Agent AI Assistant는 여러 GPT 기반 에이전트를 조정하는 모듈화된 Python 프레임워크로, 각 에이전트는 기획, 연구, 분석, 실행과 같은 역할이 부여됩니다. 시스템은 에이전트 간 메시지 전달, 메모리 저장, 외부 도구 및 API 연동을 지원하며, 복잡한 작업 분해와 협력적 문제 해결을 가능하게 합니다. 개발자는 에이전트 행동을 커스터마이징하고, 새로운 도구 세트를 추가하며, 간단한 구성 파일로 워크플로우를 설정할 수 있습니다. 전문 에이전트 간 분산 추론을 활용하여, 자동 연구, 데이터 분석, 의사결정 지원, 작업 자동화를 가속화합니다. 저장소에는 일반적인 워크플로우와 에이전트 구성 템플릿이 포함되어 있어, 업무, 교육, 연구 환경에서 엔드 투 엔드 워크플로우를 처리하는 인텔리전트 어시스턴트와 디지털 워커의 신속한 프로토타입 제작이 가능합니다.