Multi-Agents는 계획자, 실행자, 비평가와 같은 다양한 AI 에이전트들이 다단계 작업을 해결하기 위해 협력하는 구조적 환경을 제공합니다. 계획자 에이전트는 상위 목표를 하위 작업으로 분해하고, 실행자 에이전트는 외부 API 또는 도구와 상호작용하여 각 단계를 수행하며, 비평가 에이전트는 결과의 정확성과 일관성을 검토합니다. 메모리 모듈은 에이전트가 상호작용 간에 맥락을 저장할 수 있도록 하며, 메시징 시스템은 원활한 통신을 보장합니다. 이 프레임워크는 확장 가능하며 사용자는 맞춤 역할을 추가하거나 독점 도구를 통합하거나 LLM 백엔드를 교체할 수 있어 특정 용도에 맞게 조정 가능합니다.

Pongo는 기존 RAG 파이프라인에 통합되어 검색 결과를 최적화하여 성능을 향상시킵니다. 고급 의미 필터링 기법을 사용하여 잘못된 출력을 줄이고 검색의 전반적인 정확도와 효율성을 개선합니다. 방대한 문서 컬렉션이나 광범위한 쿼리 요구 사항이 있는 경우에도 Pongo는 최대 10억 개의 문서를 처리할 수 있어 검색 프로세스를 더욱 빠르고 신뢰할 수 있게 만듭니다.

JMB Basic & Core Agents는 멀티박스 게임을 위해 설계된 AI 기반 디지털 워커 모음입니다. 각 에이전트는 핵심 기능에 특화되어 있습니다: DPS 에이전트는 최적화된 대미지 회전을 수행하고, 힐러 에이전트는 파티의 건강 상태를 감시하며 치유를 시전하고, 버프 에이전트는 캐릭터별 버프를 유지하며, 타겟 에이전트는 동적 타겟 획득과 전환을 담당합니다. 이 에이전트들은 Windows 환경의 JoeMultiboxer와 통합되어 게임 메모리를 읽고 자동화된 입력 명령을 전송합니다. 사용자는 회전 우선순위, 주문 쿨다운, 사용자 스크립트를 그래픽 인터페이스를 통해 설정할 수 있습니다. 반복 작업을 자동화하여, JMB 에이전트들은 동시에 여러 계정에서 정밀하고 신뢰성 높은 성능을 보장하며 사람 오류를 줄이고 효율성을 높입니다.

LoveAI API는 텍스트, 이미지, 음악 및 기타를 생성하기 위한 300개 이상의 AI 모델에 대한 액세스를 제공합니다. LoveAI API를 사용하면 개발자는 자신의 애플리케이션에 고품질 생성 AI 기능을 빠르게 통합할 수 있으며, 99.9%의 가동 시간과 다양한 기술 스택에 대한 지원을 누릴 수 있습니다. 텍스트 프롬프트를 음악, 비주얼 및 맞춤형 경험과 같은 창의적인 출력으로 변환할 수 있으며, 기업의 요구에 맞는 확장 가능하고 안정적인 성능을 지원합니다.