Trainkore는 성능과 비용 효율성을 최적화하기 위해 프롬프트 생성, 모델 전환 및 평가를 자동화하는 다목적 플랫폼입니다. 모델 라우터 기능을 사용하면 필요에 맞는 가장 비용 효율적인 모델을 선택하여 최대 85%의 비용을 절약할 수 있습니다. 다양한 사용 사례에 대한 동적 프롬프트 생성을 지원하고 OpenAI, Langchain 및 LlamaIndex와 같은 인기 AI 제공업체와 원활하게 통합됩니다. 이 플랫폼은 통찰력 및 디버깅을 위한 가시성 도구 모음을 제공하며 여러 유명 AI 모델에 걸쳐 프롬프트 버전 관리를 허용합니다.

UsageGuard는 AI 애플리케이션을 구축하고 모니터링하기 위한 통합 플랫폼을 제공합니다. 단일 API를 통해 다양한 AI 모델과의 원활한 통합을 지원하여 실시간 인사이트, 성능 모니터링 및 기업 수준의 보안을 보장합니다. 이 플랫폼은 비용과 지연을 줄이고 프라이빗 클라우드 및 온프레미스 옵션을 포함한 인프라 배포에 대한 완전한 제어를 제공하는 것을 목표로 합니다. 기업에 적합하여 AI 개발, 가시성, 보안 및 비용 관리 도구를 제공하여 AI 구현 프로세스를 효율적이고 안전하게 만듭니다.

12-Factor Agents 프레임워크는 검증된 12-factor 앱 원칙을 AI 에이전트 개발의 고유한 요구에 맞게 적응시켰습니다. 버전 제어가 가능한 단일 코드베이스, 명시적 의존성 선언, 환경에 구애받지 않는 구성, 외부 서비스와의 원활한 연동을 규정합니다. 명확한 빌드 및 릴리스 단계, 무상태 프로세스, 포트 기반 바인딩, 프로세스 동시성, 우아한 종료, 개발과 운영 간 일치를 지원합니다. 중앙 집중식 로그 관리와 스크립트화된 관리자 작업 역시 강조됩니다. 이러한 구조적 가이드라인을 따르면, 개발팀은 모듈화되고 확장 가능하며 견고한 AI 에이전트를 만들 수 있으며, 배포를 간소화하고 가시성을 높이며 운영 복잡성을 줄일 수 있습니다。

Agent Control Plane은 대규모 자율 AI 에이전트 설계, 오케스트레이션, 운영을 위한 중앙 집중 제어 플레인입니다. 개발자는 선언적 정의를 통해 에이전트 동작을 구성하고, 외부 서비스 및 API를 도구로 통합하며, 다단계 워크플로우를 연결할 수 있습니다. Docker 또는 Kubernetes를 활용한 컨테이너 기반 배포, 실시간 모니터링, 로깅, 지표를 웹 기반 대시보드에서 지원합니다. 이 프레임워크는 CLI 및 RESTful API를 포함하여 자동화를 지원하며, 원활한 반복, 버전 관리 및 구성 롤백이 가능합니다. 확장 가능한 플러그인 아키텍처와 내장 확장성을 갖추고 있어, Agent Control Plane은 로컬 테스트부터 엔터프라이즈 수준의 프로덕션 환경까지 AI 에이전트의 전체 수명 주기를 가속화합니다.

IntelliConnect는 개발자가 LLM(예: GPT-4)을 다양한 외부 API 및 서비스와 연결하여 지능형 에이전트를 구축할 수 있도록 하는 다목적 AI 에이전트 프레임워크입니다. 다단계 추론, 맥락 기반 도구 선택, 오류 처리를 지원하며, 고객 지원, 웹 또는 문서에서 데이터 추출, 일정 관리 등 복잡한 워크플로를 자동화하는 데 최적입니다. 플러그인 기반 설계로 확장이 쉽고, 내장 로깅과 가시성 기능이 에이전트 성능을 모니터링하고 능력을 지속적으로 개선하는 데 도움을 줍니다.

Intelligence는 상태를 관리하는 메모리 컴포넌트, OpenAI GPT와 같은 언어 모델 통합, API, 데이터베이스, 지식베이스와 같은 외부 도구 연결을 조합하여 AI 에이전트를 구축할 수 있게 합니다. 커스텀 기능을 위한 플러그인 시스템, 결정과 지표를 추적하는 관측 모듈, 여러 에이전트를 조율하는 오케스트레이션 유틸리티를 갖추고 있습니다. 개발자는 pip으로 설치하고, 간단한 Python 클래스로 에이전트를 정의하며, 인메모리, Redis 또는 벡터 저장소를 사용하는 메모리 백엔드를 구성합니다. REST API 서버는 손쉬운 배포를 가능하게 하며, CLI 도구는 디버깅을 지원합니다. Intelligence는 에이전트 테스트, 버전 관리, 확장성을 간소화하여 챗봇, 고객 지원, 데이터 검색, 문서 처리, 자동화 워크플로우에 적합합니다.

Neum AI는 검색 증강 생성(RAG) 및 의미 검색 애플리케이션을 위해 맞춤화된 데이터 인프라를 구축하기 위한 고급 프레임워크를 제공합니다. 이 클라우드 플랫폼은 분산 아키텍처, 실시간 동기화 및 강력한 가시성 도구를 갖추고 있습니다. 개발자가 빠르고 효율적으로 파이프라인을 설정하고 벡터 저장소에 원활하게 연결하는 데 도움을 줍니다. 텍스트, 이미지 또는 다른 데이터 유형을 처리하든 Neum AI의 시스템은 깊은 통합과 최적화된 성능을 보장합니다.