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.

Agent Analytics AI는 AI 에이전트에 대한 포괄적인 성과 분석을 제공하도록 설계되었습니다. 그 고유한 기능에는 사용자 상호 작용 추적, 주요 성과 지표(KPI) 측정, 운영 효율성을 향상시키기 위한 실행 가능한 통찰 제공이 포함됩니다. 이 플랫폼은 고급 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하여 사용자가 AI 전략을 최적화하고 체계적으로 참여 결과를 개선할 수 있도록 합니다. 사용자 경험에 집중함으로써 Agent Analytics AI는 조직이 AI 에이전트가 최상의 성과를 내도록 돕습니다.