Skymel ADK

Skymel ADK란 무엇인가요?

Skymel ADK(Agent Development Kit)는 지능형 AI 에이전트의 생성 및 배포를 간소화하도록 설계된 포괄적인 플랫폼입니다. 광범위한 오케스트레이션 코드 없이도 적응, 학습, 확장할 수 있는 자체 복구 AI 에이전트를 개발자가 구축할 수 있다는 점에서 차별화됩니다.

Skymel ADK의 주요 기능:

• 다중 모델 브레인 아키텍처: Skymel ADK는 LLM(Language Models), ML(Machine Learning) 모델, 인과 모델 및 외부 메모리의 강점을 결합한 다중 구성 요소 브레인 아키텍처를 활용합니다. 이 접근 방식은 LLM 전용 에이전트와 관련된 일반적인 문제(예: 환각, 목표 드리프트, 통제 불능 비용)를 방지하는 데 도움이 됩니다.
• 동적 워크플로 생성: 이 플랫폼은 자연어 입력에서 워크플로를 동적으로 생성합니다. 즉, 에이전트의 목적과 제약 조건을 간단한 영어로 정의할 수 있으며 Skymel은 특정 작업에 맞게 조정된 특수 워크플로를 생성합니다.
• 오케스트레이션 코드 불필요: Skymel ADK의 뛰어난 기능 중 하나는 복잡한 오케스트레이션 코드가 필요 없다는 것입니다. 개발자는 에이전트의 동작과 목표를 정의하는 데 집중할 수 있으며 Skymel은 기본 실행 및 관리를 처리합니다.
• 자체 복구 실행: Skymel의 ECGraph 엔진은 실행 중 오류를 자동으로 감지하고 복구하여 에이전트가 강력하고 안정적으로 유지되도록 합니다.
• 지속적인 학습: Skymel ADK로 구축된 에이전트는 모든 실행에서 지속적으로 학습하여 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킵니다.

Skymel ADK는 어떻게 작동합니까?

Skymel ADK는 에이전트 개발 프로세스를 간소화하도록 설계된 일련의 단계를 통해 작동합니다.

1. 자연어로 에이전트 정의: 개발자는 자연어를 사용하여 에이전트의 목적, 제약 조건 및 도구를 정의합니다. 이는 간단한 JSON 구성 파일을 통해 수행됩니다.
2. 작업 지정: 에이전트가 실행할 특정 작업이 정의됩니다. 예를 들어 "주문 #12345에 대한 환불 처리"와 같습니다.
3. 동적 DAG 생성: 다중 모델 브레인은 작업 요구 사항을 분석하고 사용자 지정 실행 계획을 생성합니다. 여기에는 적절한 모델(예: GPT-4, Claude) 선택, 필요한 도구(예: 데이터베이스, API) 선택 및 최적화된 실행 시퀀스 구축이 포함됩니다.
4. ECGraph 엔진으로 실행: ECGraph 엔진은 워크플로 구성을 로드하고 DAG(Directed Acyclic Graph)의 각 노드를 실행하고 리소스 사용량을 모니터링하고 자동 오류 복구를 제공합니다.

기술적 심층 분석

Skymel ADK의 접근 방식은 진정한 다중 구성 요소 추론을 통합하여 기존의 신경 기호 방법을 뛰어넘습니다.

• 언어 이해를 위한 LLM: LLM은 자연어 이해 및 생성에 사용됩니다.
• 도구 사용 결정을 위한 ML 모델: 기계 학습 모델은 주어진 작업에 사용할 도구를 결정하는 데 사용됩니다.
• 목표 유지를 위한 인과 모델: 인과 모델은 목표 드리프트를 방지하고 제한을 적용하는 데 도움이 됩니다.
• 컨텍스트 유지를 위한 외부 메모리: 외부 메모리는 여러 상호 작용에서 컨텍스트를 유지하는 데 사용됩니다.

Skymel ADK를 선택해야 하는 이유

AI 에이전트 개발 요구 사항에 Skymel ADK를 선택해야 하는 몇 가지 강력한 이유는 다음과 같습니다.

• 빠른 배포: Skymel ADK를 사용하면 몇 주 또는 몇 달이 아닌 몇 시간 만에 지능형 에이전트를 배포할 수 있습니다.
• 복잡성 감소: 이 플랫폼은 복잡한 오케스트레이션 코드가 필요 없으므로 AI 에이전트를 더 쉽게 구축하고 유지 관리할 수 있습니다.
• 향상된 안정성: Skymel의 자체 복구 실행은 오류가 발생하더라도 에이전트가 강력하고 안정적인지 확인합니다.
• 지속적인 개선: Skymel ADK로 구축된 에이전트는 시간이 지남에 따라 지속적으로 학습하고 개선됩니다.
• 비용 절감: Skymel ADK는 환각, 루프 및 통제 불능 비용을 방지하여 API 사용량 및 기타 비용을 절약할 수 있도록 도와줍니다.

Skymel ADK는 누구를 위한 것인가요?

Skymel ADK는 다음을 포함한 광범위한 사용자에게 적합합니다.

• 개발자: 복잡한 오케스트레이션 코드에 얽매이지 않고 지능형 AI 에이전트를 빠르게 구축하고 배포하려는 개발자입니다.
• 기업: AI 에이전트를 사용하여 작업을 자동화하고 효율성을 개선하려는 기업입니다.
• 연구원: 다양한 AI 에이전트 아키텍처 및 알고리즘을 실험하려는 연구원입니다.

특히 Skymel ADK는 다음과 같은 다양한 애플리케이션에서 에이전트를 구축하도록 설계되었습니다.

• 고객 지원: 고객 지원 문의를 자동화하고 문제를 해결합니다.
• 영업: 영업 팀의 잠재 고객 발굴 및 고객 참여를 지원합니다.
• DevOps: DevOps 작업을 자동화하고 인프라 관리를 개선합니다.
• 데이터 분석: 데이터 분석 작업을 자동화하고 통찰력을 생성합니다.

가격 책정

Skymel ADK는 다양한 요구 사항에 맞는 다양한 가격 책정 플랜을 제공합니다.

• 스타터: 월 $25, 월 250회 워크플로 생성 포함됩니다.
• 프로페셔널: 월 $499, 월 10,000회 워크플로 생성 포함됩니다.
• 엔터프라이즈: 사용자 지정 가격, 무제한 워크플로 및 온프레미스 배포 옵션이 포함됩니다.

모든 플랜에는 에이전트 실행 1개월 무료가 포함되어 있으며 추가 워크플로 생성은 종량제 방식으로 청구됩니다.

Skymel ADK 사용 방법

1. Skymel ADK JavaScript 패키지를 설치합니다.

   npm install skymel-adk-js-beta
   

2. 에이전트 가져오기 및 구성:

   import {SkymelAgent} from "skymel-adk-js-beta";
   
   const apiKey = "YOUR_API_KEY";
   const endpointUrl = "https://skymel.com/websocket-dynamic-agent-generation-infer";
   

3. 에이전트 구성:

   const requestBody = {
     apiKey: apiKey,
     isWebSocket: true,
     name: "Customer Support Agent",
     definition: "Handle customer inquiries and resolve issues",
     restrictions: "Always be polite, escalate complex issues",
     mcpEnabled: true,
     query: "Help customer with refund request"
   };
   

4. 워크플로 생성 및 실행:

   // Send request to generate workflow DAG
   const response = await fetch(endpointUrl, {
     method: 'POST',
     headers: {
       'Content-Type': 'application/json',
       'Authorization': `Bearer ${apiKey}`
     },
     body: JSON.stringify(requestBody)
   });
   
   const workflow = await response.json();
   console.log("Workflow generated:", workflow);
   

Skymel ADK vs. LangChain

Skymel ADK는 LangChain과 같은 프레임워크와 달리 단순한 프레임워크가 아닌 실행 에이전트를 제공한다는 점에서 차별화됩니다. 설명서에 따르면 Skymel은 LangChain(수백 줄의 코드)에 비해 코드가 훨씬 적게 필요합니다(약 10줄의 구성). 따라서 Skymel ADK는 AI 에이전트를 배포하는 데 더욱 간소화되고 효율적인 옵션입니다.

요약하면 Skymel ADK는 자체 복구 AI 에이전트를 구축하고 배포하기 위한 강력하고 간소화된 솔루션을 제공합니다. 다중 모델 브레인 아키텍처, 동적 워크플로 생성 및 노코드 접근 방식은 AI를 사용하여 작업을 자동화하고 효율성을 개선하려는 개발자와 기업에게 탁월한 선택입니다. 플랫폼의 가격 책정 옵션과 광범위한 설명서는 접근성과 유용성을 더욱 높여줍니다.