DevLooper는 AI 에이전트 프로젝트의 전체 수명 주기를 간소화하도록 설계되었습니다. 하나의 명령어로 작업별 에이전트와 단계별 워크플로우의 예제 코드를 생성할 수 있습니다. Modal의 클라우드 네이티브 실행 환경을 활용하여 에이전트를 확장 가능하고 상태가 없는 기능으로 실행하며, 빠른 반복을 위해 로컬 실행 및 디버깅 모드를 제공합니다. DevLooper는 상태가 있는 데이터 흐름, 정기 스케줄링 및 통합된 관찰성을 기본으로 처리합니다. 인프라 세부사항을 추상화하여 팀이 에이전트 로직, 테스트 및 최적화에 집중할 수 있도록 합니다. 기존 Python 라이브러리 및 Modal의 SDK와 원활하게 통합되어 개발, 스테이징 및 프로덕션 환경에서 안전하고 재현 가능한 배포를 보장합니다.

Java Action Generic은 Java에서 자율 에이전트 행동을 구현할 수 있는 경량화된 모듈식 라이브러리입니다. 이 액션들은 에이전트가 실행, 스케줄링, 런타임에서 조합할 수 있는 매개변수화된 작업 유닛입니다. 프레임워크는 일관된 액션 인터페이스를 제공하여 사용자 정의 액션 생성, 액션 매개변수 처리, LightJason의 에이전트 라이프사이클 관리를 통합할 수 있습니다. 이벤트 기반 실행 및 병행 지원으로, 에이전트는 동적 의사 결정, 외부 서비스와의 상호 작용, 복잡한 행동 조정 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 라이브러리는 재사용성과 모듈화 설계를 촉진하여 연구, 시뮬레이션, IoT, 게임 AI 등 모든 JVM지원 플랫폼에서 활용 가능합니다.