LangGraph 이메일 자동화는 LangGraph 프레임워크를 활용하여 지능형 이메일 워크플로우를 구축합니다. 설정 후 이메일 서비스를 연결하고, 새 메시지를 가져오며, 대형 언어 모델(LLM)을 사용하여 콘텐츠의 의도, 감정 및 주요 데이터를 분석합니다. 그런 다음 적절한 템플릿을 선택하거나 생성하고, 맥락과 사용자 정의 변수에 따라 응답을 개인화하며, Gmail API 또는 SMTP를 통해 전달을 대기합니다. 고급 기능으로는 다회전 대화 처리, 수신자의 상호작용에 따른 자동 후속 시퀀스, 동적 스케줄링이 있습니다. 개발자는 그래프 노드를 수정하거나, 사용자 정의 동작을 추가하거나, 외부 API를 연동하여 워크플로우를 확장할 수 있습니다. 상세 로그 및 오류 처리가 신뢰성을 높이며, 영업, 고객지원, 자동 뉴스레터 등에 적합합니다.

Melissa는 광범위한 템플릿 코드 없이 AI 기반 에이전트를 구축할 수 있는 가볍고 확장 가능한 아키텍처를 제공합니다. 핵심적으로, 이 프레임워크는 개발자가 맞춤형 액션, 데이터 커넥터, 메모리 모듈을 등록할 수 있는 플러그인 기반 시스템에 의존합니다. 메모리 서브시스템은 상호작용 간 콘텍스트를 유지하여 대화의 연속성을 향상시킵니다. API, 데이터베이스 또는 로컬 파일에서 정보를 가져오고 처리할 수 있는 통합 어댑터도 갖추고 있습니다. 간단한 API, CLI 도구, 표준화된 인터페이스를 결합하여 Melissa는 고객 문의 자동화, 동적 보고서 생성, 다단계 워크플로우 조정과 같은 작업을 간소화합니다. 언어에 구애받지 않는 통합이 가능하여 파이썬 중심 프로젝트에 적합하며, Linux, macOS 또는 Docker 환경에 배포할 수 있습니다.

Tongui Agent는 대화 상태를 유지하고, 외부 도구를 활용하며, 여러 하위 에이전트를 조율할 수 있는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 LLM 백엔드를 구성하고, 맞춤형 액션을 정의하며, 컨텍스트를 저장하는 메모리 모듈을 부착할 수 있습니다. 이 프레임워크에는 SDK, CLI 및 관찰 가능성을 위한 미들웨어 훅이 포함되어 있어 Web 또는 Node.js 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다. 지원하는 LLM에는 OpenAI, Azure OpenAI, 오픈소스 모델이 있습니다.