CopilotKit은 Langchain과 Langraph로 구동되는 강력한 AI 에이전트를 쉽게 애플리케이션에 통합할 수 있게 해주는 오픈 소스 프레임워크입니다. 이 새로운 기능을 통해 몇 줄의 코드로 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다.

CopilotKit의 앱 내 에이전트 통합의 주요 기능은 다음과 같습니다:

1. 실시간 상황 인식: CopilotKit 엔진은 애플리케이션의 실시간 상황을 추적하여 AI 에이전트가 관련성 있고 맞춤형 응답을 제공할 수 있도록 합니다.

2. seamless 통합: CopilotKit은 Langchain과 Langraph 에이전트를 애플리케이션에 통합하는 간소화된 프로세스를 제공하여 통합의 복잡성을 해결합니다.

3. 모듈식 에이전트 설계: 특정 작업을 수행하도록 에이전트를 조정할 수 있어 애플리케이션 내에서 고도로 맞춤화되고 효율적인 AI 기반 경험을 제공할 수 있습니다.

4. 대화형 기능: CopilotKit은 이제 음성 지원 에이전트를 지원하여 사용자가 자연어로 AI와 대화할 수 있습니다.

Copilot 키트의 새로운 기능을 통해 개발자들은 Langchain과 Langraph 에이전트를 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다. 이를 통해 특정 작업을 수행하도록 조정할 수 있는 모듈식 설계의 대화형 에이전트를 만들 수 있습니다.

Copilot 엔진은 에이전트에게 실시간 애플리케이션 상황을 제공하고 필요에 따라 에이전트 응답을 애플리케이션의 상호 작용으로 라우팅합니다. 이를 통해 에이전트, 체인 및 애플리케이션 자체 간의 seamless 통신과 통합이 가능합니다.

이 통합의 주요 기능에는 다음이 포함됩니다:

• Langchain JS를 통한 백엔드 작업: 개발자는 간단한 코드 조각을 제공하여 Copilot 키트가 통합 프로세스를 자동화하고 사용자와 seamless 통신할 수 있게 합니다.

• Langserve를 통한 백엔드 작업: Copilot 키트는 Langserve 엔드포인트의 입력 유형을 추론하여 기존 Langchain Python 체인을 언어 모델에서 함수 호출할 수 있게 합니다.

• 생성형 UI 및 실행 가능한 구성 요소: Copilot 구성 요소는 프런트엔드, 백엔드 및 타사 시스템에 걸쳐 작업을 시작할 수 있어 완전히 통합된 사용자 경험을 제공합니다.

CopilotKit은 Langchain과 Langraph의 강력한 AI 에이전트를 애플리케이션에 seamless하게 통합할 수 있게 해주는 오픈 소스 프레임워크입니다. CopilotKit의 최신 업데이트를 통해 이러한 강력한 AI 에이전트를 직접 앱에 통합할 수 있게 되었으며, 이를 통해 몇 줄의 코드로 다양한 작업을 자동화하고 간소화할 수 있습니다.

CopilotKit의 새로운 앱 내 에이전트 통합의 핵심 기능은 실시간 상황 인식입니다. CopilotKit 엔진은 애플리케이션의 상황을 추적하여 적절한 AI 에이전트가 사용자 요청을 처리할 수 있도록 합니다. 이러한 상황 인식 접근 방식을 통해 에이전트는 관련성 있고 맞춤형 응답을 제공하며, 필요한 앱 내 작업으로 출력을 매핑할 수 있습니다.

예를 들어, 사용자가 PowerPoint 유사 애플리케이션 내에서 최근 오픈 소스 기여에 대한 슬라이드를 생성하도록 채팅에 요청할 경우, CopilotKit은 프로젝트에 대한 필요한 정보를 검색하고, 필요한 앱 내 작업을 실행하며, 관련 이미지, 텍스트 및 오디오 설명이 포함된 적절한 슬라이드를 생성할 수 있습니다.

CopilotKit의 모듈식 설계를 통해 AI 에이전트와 애플리케이션 간의 이러한 seamless 통합이 가능합니다. 앱의 각 구성 요소는 필요한 전문화된 에이전트를 선언할 수 있으며, CopilotKit은 에이전트와 애플리케이션 계층 간의 통신과 조정을 처리합니다.

Copilot 키트의 새로운 기능을 통해 개발자들은 Langchain과 Langraph 에이전트를 애플리케이션에 seamless하게 통합할 수 있습니다. 이를 통해 대화형, 상황 인식 경험을 만들어 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다.

주요 기능 중 하나는 사용자 프롬프트에 따라 동적으로 PowerPoint 슬라이드와 스프레드시트를 생성할 수 있는 기능입니다. Copilot 엔진은 실시간 애플리케이션 상황을 추적하고 사용자 요청을 적절한 AI 에이전트에 라우팅합니다. 이 에이전트는 슬라이드 제목, 요약 및 오디오 설명과 같은 원하는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

예를 들어, 사용자가 Copilot 지원 애플리케이션에 "AI에 대한 슬라이드를 만들어 달라"고 요청하면 시스템이 관련 정보, 이미지 및 서식이 포함된 슬라이드를 생성합니다. 마찬가지로 사용자가 "지불 추적기" 스프레드시트를 요청하면 애플리케이션이 필요한 구조와 콘텐츠를 자동으로 생성합니다.

Langchain과 Langraph 에이전트와의 통합을 통해 높은 수준의 유연성과 맞춤화가 가능합니다. 개발자는 어떤 전문화된 에이전트를 포함할지 선택할 수 있어 애플리케이션이 다양한 작업과 쿼리를 처리할 수 있습니다. 또한 Copilot 키트는 에이전트와 애플리케이션 간의 seamless 통신을 촉진하여 원활하고 효율적인 사용자 경험을 보장합니다.

CopilotKit은 Co-agents와 Self-learning이라는 두 가지 혁신적인 기능을 도입할 예정입니다. 이를 통해 AI 에이전트와의 상호 작용 방식이 혁명적으로 변화할 것입니다.

Co-agents: Co-agent 기능을 통해 사용자와 AI 에이전트 간의 seamless 협업이 가능해집니다. 사용자는 LangChain의 힘을 활용하여 에이전트의 작업을 직접 개입하고 조정할 수 있습니다. 이 인간-AI 파트너십은 작업 완료와 의사 결정을 위한 새로운 가능성을 열어줄 것입니다.

Self-learning: Self-learning 기능은 애플리케이션 상호 작용에 있어 중요한 진전입니다. CopilotKit은 사용자 행동을 관찰하고 모방할 수 있게 되어 개인의 선호도와 패턴에 적응할 것입니다. 이 self-learning 기능은 AI 에이전트가 사용자와 함께 학습하고 발전하면서 더욱 개인화되고 효율적인 사용자 경험을 창출할 것입니다.

CopilotKit의 이러한 upcoming 기능은 인간 전문성과 기계 지능을 seamless하게 결합하여 AI와의 협업 방식을 재정의할 것입니다. Co-agents와 self-learning을 통합함으로써 CopilotKit은 사용자가 LangChain과 LangGraph 에이전트의 완전한 잠재력을 활용하여 작업을 간소화하고 워크플로를 자동화할 수 있게 할 것입니다.

Copilot 키트의 새로운 기능, 특히 Langchain과 Langraph 에이전트의 통합은 개발자들에게 AI 기반 애플리케이션을 구축하고 배포할 수 있는 강력한 프레임워크를 제공합니다. 개발자가 전문화된 AI 에이전트를 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있게 함으로써 Copilot 키트는 다양한 작업을 자동화하고 전반적인 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

이 섹션에서 강조된 주요 기능은 다음과 같습니다:

• Langchain과 Langraph 에이전트를 애플리케이션에 통합하여 모듈식 설계의 대화형 AI 에이전트를 만들 수 있는 기능.
• 실시간 애플리케이션 상황을 관리하고 에이전트 응답을 필요한 앱 내 작업으로 라우팅하는 Copilot 엔진의 기능.
• PowerPoint와 스프레드시트와 같은 애플리케이션에서의 Copilot 키트 통합 사례, 이를 통해 AI 에이전트가 콘텐츠 생성과 작업 자동화를 지원하는 모습을 확인할 수 있습니다.
• Co-agents와 self-learning 기능과 같은 upcoming 기능, 이를 통해 인간-AI 협업과 애플리케이션 상호 작용이 더욱 향상될 것입니다.

전반적으로 Copilot 키트는 AI의 힘을 애플리케이션에 활용하고자 하는 개발자들에게 매력적인 프레임워크로 부상하고 있습니다. 통합 프로세스를 간소화하고 자동화 및 사용자 참여를 위한 새로운 가능성을 열어줍니다.