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해결하는 문제

Neuro SAN Studio는 복잡한 멀티 에이전트 AI 시스템을 설계, 테스트, 배포하기 위한 간소화된 환경을 제공합니다. 에이전트 네트워크 구축과 일반적으로 관련된 오케스트레이션 복잡성을 제거하여 단일 LLM이 단독으로 처리할 수 없는 다면적인 문제를 해결할 수 있는 협업 AI 시스템을 만들 수 있습니다.

작동 방식

이 스튜디오는 데이터 기반 오케스트레이션 접근 방식을 사용하는 Neuro SAN 프레임워크의 플레이그라운드입니다. 사용자는 방대한 코드를 작성하는 대신 선언적 HOCON 구성 파일을 사용하여 에이전트 네트워크를 정의합니다. 시스템은 적응형 통신을 위해 AAOSA 프로토콜을 사용하여 에이전트가 자율적으로 작업을 위임할 수 있게 합니다. 또한 자연어 설명에서 전체 에이전트 네트워크 구성을 생성할 수 있는 전용 "에이전트 네트워크 디자이너" 메타 에이전트도 포함합니다.

대상 사용자

• AI 연구자: 적응형 AI 시스템 탐색.
• 개발자: 프로덕션 준비가 된 멀티 에이전트 솔루션 프로토타이핑.
• 도메인 전문가: 코드 작성 없이 에이전트 네트워크 구성.

주요 기능

• 선언적 구성: HOCON 파일을 사용하여 에이전트 상호 작용을 직관적으로 설계.
• 에이전트 네트워크 디자이너: 프롬프트를 기반으로 에이전트를 자동으로 생성, 연결, 지침을 작성하는 메타 에이전트.
• Sly-Data: LLM에 노출하지 않고 에이전트 간에 민감한 데이터를 안전하게 전송하는 메커니즘.
• 광범위한 통합: 다양한 LLM 제공업체(OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Ollama)를 지원하고 CrewAI, LangChain, MCP와 같은 외부 도구와 통합.
• 개발자 도구: 프로젝트 초기화, 네트워크 가져오기/내보내기, nsflow UI를 사용한 로컬 서버 실행을 위한 CLI(ns) 포함.