UnitMesh Framework는 AI 에이전트 체인을 정의, 관리 및 실행하기 위한 유연하고 모듈식 환경을 제공합니다. OpenAI, Anthropic 및 사용자 지정 모델과 원활하게 통합하며, Python 및 Node.js SDK를 지원하고, 내장 메모리 저장소, 도구 커넥터 및 플러그인 아키텍처를 갖추고 있습니다. 개발자는 병렬 또는 순차적 에이전트 워크플로우를 오케스트레이션하고, 실행 로그를 추적하며, 사용자 정의 모듈을 통해 기능 확장도 가능합니다. 이벤트 기반 설계로 클라우드 또는 온프레미스 배포에서 높은 성능과 확장성을 보장합니다.

Disco는 이벤트 기반 오케스트레이션 프레임워크를 제공하여 언어 모델의 응답을 서버리스 함수, 메시지 큐, 외부 API에 연결함으로써 AWS상에서 AI 에이전트 개발을 간소화합니다. AWS Lambda, Step Functions, SNS, SQS, EventBridge용 사전 제작된 커넥터를 제공하며, LLM 출력 기반의 메시지 라우팅 및 액션 트리거를 쉽게 구성할 수 있습니다. Disco의 모듈형 설계는 맞춤형 작업 정의, 재시도 로직, 오류 처리, CloudWatch를 통한 실시간 모니터링을 지원합니다. AWS IAM 역할을 활용하여 안전한 액세스를 보장하고, 내장된 로깅과 트레이싱으로 관측성을 높입니다. 챗봇, 자동화 워크플로우, 에이전트 중심의 분석 파이프라인에 적합하며 확장 가능하고 비용 효율적인 AI 에이전트 솔루션을 제공합니다.

JKStack Agents Server는 AI 에이전트 배포를 위한 중앙집중식 오케스트레이션 계층입니다. 네임스페이스를 정의하고, 새 에이전트를 등록하며, 커스텀 프롬프트, 메모리 설정 및 도구 구성과 함께 에이전트 실행을 시작하는 REST 엔드포인트를 제공합니다. 실시간 상호 작용을 위해 서버는 WebSocket 스트리밍을 지원하며, 기초 언어 모델이 생성하는 부분 출력을 전송합니다. 개발자는 플러그인 매니저를 통해 핵심 기능을 확장하여 맞춤형 도구, LLM 제공자 및 벡터 저장소를 통합할 수 있습니다. 서버는 또한 실행 기록, 상태 및 로그를 추적하여 관찰성과 디버깅을 가능하게 합니다. 비동기 처리와 수평 확장을 기본으로 지원하는 JKStack Agents Server는 강력한 AI 기반 워크플로우를 프로덕션 환경에 배포하는 것을 간소화합니다.