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해결하는 문제

AI 에이전트를 구축하고 실행하는 것은 종종 복잡합니다. 모델, 도구, 메모리 및 배포를 직접 연결해야 하며 에이전트는 실제 사용에서 개선되지 않습니다. Agno는 코드 또는 노코드 도구로 에이전트를 구축하고 API 및 MCP 지원을 통해 안정적인 서비스로 실행한 다음 실제 대화 및 추적 데이터를 사용하여 체계적으로 개선할 수 있는 단일 플랫폼을 제공하여 이 문제를 해결합니다. 시간이 지남에 따라 더 똑똑해집니다.

작동 방식

사전 구축된 템플릿(예: Railway, Docker, AWS)에서 시작하여 전체 플랫폼을 로컬 또는 클라우드에 설정합니다. 여기에는 API 서버, MCP 서버, 대화 및 메모리용 PostgreSQL 저장소, 모든 것을 검토하고 관리하기 위한 OS Manager UI가 포함됩니다. Agno SDK(또는 Claude Code 또는 Codex)를 사용하여 에이전트를 구축하고 도구에 연결하고 장기 메모리와 지식을 제공하고 팀 또는 워크플로로 구성합니다. 플랫폼은 지속적인 실행, 스케줄링, 인간 승인 및 보안을 처리합니다. 개선을 위해 Claude Code 또는 Codex와 같은 코딩 에이전트에서 /eval-and-improve 스킬을 사용합니다. 소스 코드, 대화, 추적 및 평가에 액세스한 다음 지침, 도구, 지식 및 코드 변경을 테스트하고 검토하거나 채택할 풀 리퀘스트를 제안합니다.

대상 사용자

프로토타입이 아닌 프로덕션 등급 AI 에이전트를 구축하려는 개발자와 팀을 위한 것입니다. 에이전트를 제품, 팀 또는 고객에게 제공하고 안정적인 배포, 관찰 가능성 및 실제 사용에 따라 에이전트 동작을 지속적으로 개선하는 방법이 필요한 경우 유용합니다. 노코드 UI와 OS Manager는 에이전트를 관리하고 개선하려는 기술에 익숙하지 않은 사용자도 접근할 수 있게 합니다.

주요 기능

• 모든 모델로 에이전트 구축 및 자체 도구, 데이터베이스 및 MCP 서버에 연결.
• 지속적인 서비스로 실행 — API 및 MCP 서버가 기본 제공되며 백그라운드 실행 및 영구 상태를 지원합니다.
• 사용으로 개선 — 내장 스킬을 통해 코딩 에이전트가 실패를 조사하고 시나리오를 시뮬레이션하고 변경 사항을 테스트하여 검토용 풀 리퀘스트를 반환합니다.
• 어디서나 배포 — Docker, Railway, AWS, GCP, Azure, Fly.io, Render, Modal 및 Helm용 템플릿.
• 하나의 UI에서 모든 관리 — AgentOS UI는 대화, 추적, 지식 및 활동을 표시하며 인간 승인 및 예약 실행을 지원합니다.