Multi-Agent-LLM은 대규모 언어 모델 기반 여러 AI 에이전트의 오케스트레이션을 간소화하도록 설계되었습니다. 사용자는 개별 에이전트에 고유한 페르소나, 메모리 저장소 및 외부 도구 또는 API와의 통합을 정의할 수 있습니다. 중앙의 AgentManager는 통신 루프를 관리하여 에이전트들이 공유 환경 내에서 메시지를 교환하며 협력하여 복잡한 목표를 달성할 수 있게 합니다. 프레임워크는 LLM 제공자(OpenAI, Hugging Face 등) 교체, 유연한 프롬프트 템플릿, 대화 기록, 단계별 도구 컨텍스트를 지원합니다. 개발자는 로깅, 오류 처리, 동적 에이전트 생성과 같은 내장 유틸리티를 활용하여 다단계 워크플로우, 연구 작업, 의사결정 파이프라인을 확장 가능하게 자동화할 수 있습니다.

AI Web Scraper는 헤드리스 브라우저와 강력한 AI 기반 파싱을 결합하여 웹사이트에서 데이터를 수집하고 구조화하는 과정을 자동화합니다. 사용자는 URL과 선택적 커스텀 프롬프트를 제공하며, 이 도구는 페이지를 가져와 동적 콘텐츠를 렌더링하고, 결과를 대형 언어 모델에 입력하여 표, 리스트, 메타데이터, 요약 또는 사용자 정의 정보를 추출합니다. 출력은 깔끔한 JSON 형식으로 제공되어 후속 처리나 데이터 파이프라인에 바로 사용할 수 있습니다.