Layra는 다양한 도구와 메모리 저장소와 통합되는 모듈식 아키텍처를 제공하여 LLM 기반 에이전트 개발을 간소화하도록 설계되었습니다. 작업을 하위 목표로 분해하는 플래너, 대화 및 컨텍스트를 저장하는 메모리 모듈, 외부 API 또는 사용자 정의 기능을 연결하는 플러그인 시스템이 특징입니다. 또한 복잡한 워크플로우에서 협력하는 여러 에이전트 인스턴스 조정을 지원하며, 병렬 실행과 작업 위임을 가능하게 합니다. 도구, 메모리 및 정책 정의를 위한 명확한 추상화로 개발자는 고객 지원, 데이터 분석, RAG 등 다양한 분야의 지능형 에이전트를 빠르게 프로토타이핑하고 배포할 수 있습니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Hugging Face, 로컬 LLM을 지원하며 백엔드 모델에 구애받지 않습니다.

SwarmFlow는 개발자가 구성 가능한 워크플로우를 통해 AI 에이전트 무리를 인스턴스화하고 조율할 수 있게 합니다. 에이전트는 비동기적으로 메시지를 교환하고, 하위 작업을 위임하며, 도메인별 논리를 위한 맞춤형 플러그인을 통합할 수 있습니다. 이 프레임워크는 작업 스케줄링, 결과 집계, 오류 관리를 처리하여 사용자가 에이전트 행동과 협업 전략 설계에 집중할 수 있게 합니다. SwarmFlow의 모듈식 아키텍처는 자동 브레인스토밍, 데이터 처리, 의사결정 지원 시스템을 위한 복잡한 파이프라인 구성을 간소화하여 프로토타이핑, 확장, 모니터링을 쉽게 만듭니다.