AgentSmithy는 메모리 관리, 작업 계획 및 실행 오케스트레이션을 위한 모듈형 구성요소를 제공하여 AI 에이전트 개발 수명주기를 간소화하도록 설계되었습니다. 이 프레임워크는 Google Cloud Storage 또는 Firestore를 지속적 메모리로 활용하고, 이벤트 기반 트리거에는 Cloud Functions를, 확장 가능한 메시징에는 Pub/Sub를 사용합니다. 핸들러는 에이전트의 행동을 정의하며, 플래너는 다단계 작업 실행을 관리합니다. 가시성 모듈은 성능 지표와 로그를 추적합니다. 개발자는 맞춤 데이터 소스, 특화된 LLM 또는 도메인별 도구 강화에 플러그인을 통합할 수 있습니다. AgentSmithy의 클라우드 네이티브 구조는 고가용성과 탄력성을 보장하여 개발, 테스트 및 운영 환경에 원활한 배포를 가능하게 합니다. 내장된 보안 및 역할 기반 액세스 제어를 통해 팀은 거버넌스를 유지하며 빠르게 지능형 에이전트 솔루션을 반복할 수 있습니다.

Lamini는 소프트웨어 팀이 대형 언어 모델(LLMs)을 쉽게 만들고 관리하며 배포할 수 있도록 허용하는 전문 기업 플랫폼입니다. 모델 개발, 정제 및 배포를 위한 종합적인 도구를 제공하며, 프로세스의 모든 단계가 원활하게 통합됩니다. 내장된 최선의 실천 사례와 사용자 친화적인 웹 UI를 통해 Lamini는 LLM 개발 주기를 가속화하여 기업들이 인공지능의 힘을 효율적이고 안전하게 활용할 수 있도록 합니다. 이는 온프레미스에 배치되거나 Lamini의 호스팅된 GPU에서 사용할 수 있습니다.