CopilotKit은 개발자가 앱 기반 AI 에이전트를 배포할 수 있도록 2,700만 달러를 모금했습니다.

오늘날 많은 회사는 AI를 단순히 앱 내부의 챗봇으로 제공합니다. 원하는 작업을 입력(또는 지시)하면 AI 봇이 가서 그 작업을 시도합니다.그럼에도 불구하고 경험은 투박하게 느껴지는 경향이 있습니다.예를 들어, 여행 앱을 사용하여 전체 여행 일정을 예약하고 싶지만 많은 양의 텍스트를 훑어보아야 하는 경우 텍스트 기반 UI가 항상 원활한 경험으로 해석되는 것은 아닙니다.

CopilotKit 창립자에 따르면 이러한 접근 방식은 AI 에이전트와 LLM이 수행할 수 있는 작업을 최대한 활용하지 못한다고 합니다.회사의 공동 창업자인 Atai Barkai(위 사진, 오른쪽)와 Uli Barkai(위 사진, 왼쪽)는 에이전트가 애플리케이션 내에서 생활하고, 사용자가 수행하는 작업을 이해하고, 조치를 취하고, 단지 긴 텍스트 블록을 반환하는 대신 유용한 인터페이스를 보여줄 수 있도록 하는 것이 앞으로의 길이라고 믿습니다.

회사의 인기 있는 AG-UI 프로토콜은 해당 솔루션의 첫 번째 부분을 목표로 합니다.널리 채택된 오픈 소스 프로토콜은 AI 에이전트가 사용자 인터페이스(예: 웹 브라우저 또는 앱)에 연결하고 통신하는 방식을 표준화하여 스트리밍 채팅, 프런트엔드 도구 호출, 상태 공유와 같은 기능을 제공하여 인간 참여형 기능을 활성화합니다.기본적으로 AG-UI는 개발자에게 앱 내에 AI 에이전트를 배포하는 데 필요한 프레임워크와 도구를 제공합니다.

CopilotKit은 또한 AG-UI 위에 엔터프라이즈 툴킷을 구축하여 제품에 에이전트를 구축하려는 기업을 위한 지원, 자체 호스팅 배포 기능 및 기타 필수 제품을 추가하고 있습니다.해당 툴킷을 시장에 출시하기 위해 시애틀에 본사를 둔 이 스타트업은 Glilot Capital, NFX 및 SignalFire가 주도하는 시리즈 A 라운드에서 2,700만 달러를 모금했다고 TechCrunch가 단독으로 알아냈습니다.

유연한 사용자 인터페이스는 특별한 판매 포인트입니다.CEO인 Atai Barkai는 TechCrunch 개발자가 스타트업의 프레임워크를 사용하여 동적 사용자 인터페이스에 대한 사양과 빌딩 블록을 제공할 수 있으며, AI 에이전트는 이를 사용하여 상황에 맞는 UI를 생성할 수 있다고 말했습니다.

Atai는 “에이전트는 텍스트 블록뿐만 아니라 회사에서 정의한 대화형 UI를 사용하여 응답할 수 있습니다.”라고 설명했습니다."예를 들어, 사용자가 카테고리별로 수익 분석을 요청하는 경우 이렇게 크고 이해하기 어려운 단락을 얻는 대신 원형 차트를 얻게 되며 이는 사용자가 상호 작용할 수 있는 원형 차트의 자체 디자인입니다. […] 따라서 모든 에이전트는 매우 간단하게 UI에 말하고 이러한 구성 요소 카탈로그를 사용하여 사용자에게 이를 보여줄 수 있습니다."

Atai는 또한 CopilotKit의 툴킷을 통해 개발자가 AI 에이전트가 UI를 얼마나 변경할 수 있는지, 인터페이스를 "픽셀 완벽"하게 하거나 필요에 따라 AI가 조합할 수 있는 광범위한 빌딩 블록을 제공하도록 선택할 수 있는 지점까지 완전히 제어할 수 있다고 언급했습니다.