Timbal AI

에이전트와 워크플로는 오픈소스 Python 프레임워크로 작성하고, 관측성을 처음부터 내장한다. 코드는 당신 것이다. 만든 것은 모두 읽고, 고치고, 로컬에서 실행하고, 셀프 호스팅할 수 있는 깔끔한 코드로 컴파일된다. 블랙박스도, 공급업체 종속도 없다. 타입이 지정된 도구 시스템이 에이전트가 커져도 예측 가능하게 유지한다.

Timbal의 AI 지식 베이스는 벡터 검색과 정형 쿼리를 하나의 엔진으로 다룬다. 문서와 데이터베이스를 함께 나누고 검색한다. 에이전트는 같은 단계에서 정책 문단과 데이터베이스의 실시간 행을 함께 끌어올 수 있다. 두 시스템을 꿰매 붙일 필요가 없다. 답이 절반은 PDF에, 절반은 CRM에 있는 팀에 가장 중요하다.

모든 실행이 스팬, 타이밍, 단계 수준의 세부 정보로 추적되고, 변경이 있을 때마다 평가 모음이 돌아간다. 팀이 정한 평가를 통과하지 못하면 운영에 도달하지 못한다. 추적은 재생할 수 있다. 막연한 "에이전트가 이상한 짓을 했다"가 고칠 수 있는 구체적 실패로 바뀐다.

Composer는 에이전트를 설명하면 작동하는 골격을 준다. 손으로 쓰지 않아도 된다. 입력하면 그것이 만든다. Timbal은 이를 계획하는 아키텍트와 병렬로 일하는 빌더로 나눴고, 회사에 따르면 최대 10배 저렴하고 2배 빠르다. UI 생성기는 화면을 하나씩 발명하는 대신 디자인 시스템에서 조립한다.

ACE 가드레일이 실행 시점의 에이전트 행동을 통제하고, 권한과 평가, 감사 로깅은 나중에 붙이는 것이 아니라 플랫폼의 일부다. 규정 준수 문서는 보안 검토에 대비돼 있고, ISO 27001, 진행 중인 SOC 2 Type II, GDPR, EU AI법 정합을 아우른다. 규제를 받는 팀에게 이는 출시와 정체를 가르는 차이인 경우가 많다. 중요하다. 보안 팀은 어려운 질문을 던지고, 증거를 미리 갖춘 플랫폼은 그 대부분에 답한다.

Timbal을 회사의 EU 클라우드, 자체 AWS, Azure, GCP 위 VPC, 또는 완전한 온프레미스에서 돌린다. API와 거버넌스 모델은 어디서나 같다. 집을 고르면 된다. 모델 호출은 자체 OpenAI, Anthropic, Google 계정으로 돌릴 수 있고 키는 보관소에 남는다. 모델에도 종속되지 않으므로, 앱을 다시 설계하지 않고 각 작업을 Mistral, Llama, 또는 OpenAI 호환 엔드포인트로 보낼 수 있다.

100개 이상의 네이티브 커넥터가 SAP, Salesforce, Slack, Teams, Drive, Jira 등을 아우르고, 에이전트는 이미 들어와 있는 전화, CRM, ERP 시스템을 통해 고객에게 닿는다. AI 애플리케이션을 출시하면 즉시 작동하는 자동 생성 API가 따라온다. 같은 플랫폼이 에이전트, 워크플로, 지식 베이스, 인터페이스를 처리하므로 팀이 네 개 도구를 붙이지 않아도 된다. 무엇을 아끼는가. 주로 아무도 맡고 싶지 않은 연결 작업이다.