sma-begin은 공통 구성 요소인 입력 처리, 의사 결정 논리 및 출력 생성을 추상화하여 AI 기반 에이전트를 생성하는 효율적인 코드 기반을 설정합니다. 핵심적으로, 이 프레임워크는 LLM에 쿼리하고 응답을 해석하며 필요시 HTTP 클라이언트, 파일 핸들러 또는 사용자 스크립트와 같은 통합 도구를 실행하는 에이전트 루프를 구현합니다. 메모리 모듈은 이전 상호작용이나 맥락을 기억할 수 있게 하며, 프롬프트 체인은 다단계 워크플로우를 지원합니다. 오류 처리는 API 실패 또는 유효하지 않은 도구 출력도 잡아냅니다. 개발자는 프롬프트, 도구 및 원하는 행동만 정의하면 됩니다. 최소한의 보일러플레이트로 sma-begin은 모든 파이썬 지원 플랫폼에서 챗봇, 자동화 스크립트 또는 도메인별 어시스턴트의 프로토타이핑을 가속화합니다.

Upstreet AI는 기업이 맞춤형 AI 에이전트를 설계하고 배포하는 것을 지원하며, Salesforce, Google Sheets, SQL 데이터베이스와 같은 데이터 원본에 연결하고 자연어 명령어를 해석하며 복잡한 워크플로우를 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 영업 담당자는 잠재 고객을 자동으로 자격 심사하고, 개인화된 이메일을 발송하며, CRM 항목을 업데이트할 수 있습니다. 고객 지원 봇은 헬프데스크 티켓을 처리하고, 해결책을 제시하며, 문제를 에스컬레이션할 수 있습니다. Upstreet의 시각적 편집기를 통해 트리거, 조건 논리, 복합 단계 프로세스를 정의할 수 있습니다. 에이전트는 확장 가능한 클라우드 인프라에서 실행되며, Webhook, REST API, 이벤트 기반 액션을 지원합니다. 사전 훈련된 언어 모델과 안전한 데이터 커넥터를 결합하여 Upstreet AI는 자동화를 쉽게 하며, 수동 오류를 줄이고, 기업 프로젝트의 빠른 성과 실현을 돕습니다.

Web-Agent는 자연어 명령어를 브라우저 작업으로 전환하도록 설계된 Node.js 라이브러리입니다. OpenAI, Anthropic 등 인기 있는 LLM 공급자와 통합되며, 헤드리스 또는 헤드풀 브라우저를 제어하여 페이지 데이터 크롤링, 버튼 클릭, 양식 작성, 다단계 워크플로우 탐색 및 결과 내보내기와 같은 작업을 수행합니다. 개발자는 코드 또는 JSON으로 에이전트 행동을 정의하고 플러그인을 통해 확장하며, 작업을 체인하여 복잡한 자동화 흐름을 구성할 수 있습니다. 이를 통해 지루한 웹 작업, 테스트, 데이터 수집을 AI가 해석하고 실행하게 만듭니다.