Llama-Agent는 대형 언어 모델에 의해 구동되는 지능형 AI 에이전트를 만드는 개발자 중심 도구 키트입니다. 외부 API 또는 기능 호출을 위한 도구 통합, 컨텍스트 저장 및 검색을 위한 메모리 관리, 복잡한 작업을 분할하는 사고 체인 계획을 제공합니다. 에이전트는 행동을 수행하고, 사용자 지정 환경과 상호 작용하며, 플러그인 시스템을 통해 적응할 수 있습니다. 오픈 소스 프로젝트로서 핵심 구성 요소를 쉽게 확장할 수 있어 다양한 도메인에서 빠른 실험과 자동화된 워크플로우 배포를 지원합니다.

MCP Agent Tool Adapter는 언어 모델 기반 에이전트와 외부 도구 구현 사이의 미들웨어 역할을 합니다. 함수 시그니처 또는 도구 설명자를 등록하면 프레임워크가 도구 호출을 지정하는 에이전트 출력 내용을 자동으로 파싱하고, 적절한 어댑터를 디스패치하며, 입력 직렬화와 결과 반환을 처리합니다. 주요 기능으로는 동적 도구 검색, 동시성 제어, 로깅, 오류 처리 파이프라인이 포함됩니다. 또한 사용자 정의 도구 인터페이스와 클라우드 또는 온프레미스 서비스와 통합할 수 있으며, API 오케스트레이션, 데이터 검색, 자동화 작업 등 복잡한 멀티-도구 워크플로우를 기존 에이전트 코드를 수정하지 않고 구축할 수 있습니다.

Melissa는 광범위한 템플릿 코드 없이 AI 기반 에이전트를 구축할 수 있는 가볍고 확장 가능한 아키텍처를 제공합니다. 핵심적으로, 이 프레임워크는 개발자가 맞춤형 액션, 데이터 커넥터, 메모리 모듈을 등록할 수 있는 플러그인 기반 시스템에 의존합니다. 메모리 서브시스템은 상호작용 간 콘텍스트를 유지하여 대화의 연속성을 향상시킵니다. API, 데이터베이스 또는 로컬 파일에서 정보를 가져오고 처리할 수 있는 통합 어댑터도 갖추고 있습니다. 간단한 API, CLI 도구, 표준화된 인터페이스를 결합하여 Melissa는 고객 문의 자동화, 동적 보고서 생성, 다단계 워크플로우 조정과 같은 작업을 간소화합니다. 언어에 구애받지 않는 통합이 가능하여 파이썬 중심 프로젝트에 적합하며, Linux, macOS 또는 Docker 환경에 배포할 수 있습니다.