r/Ollama 커뮤니티에 독립 개발자가 실행 전에 AI 에이전트 워크플로를 설계하고 검토할 수 있는 도구 AgentGraph Studio를 개발 중이라고 소개하는 글이 올라왔다. 에이전트 워크플로가 복잡해질수록 실행 전에 의존성을 파악하고 설정 문제를 잡아내며 잠재적인 리소스나 복잡성 문제를 식별하는 것이 점점 더 중요해진다고 보며, 개인 개발자와 소규모 팀이 이 과정을 더 쉽게 활용할 수 있도록 만들고자 한다고 밝혔다.

현재 버전은 CrewAI 우선으로 개발되었으며 시각적 워크플로 빌더, 템플릿, JSON 가져오기·내보내기, Readiness 검사, Execution Preview, Resource Analysis, 결정론적 CrewAI Python 내보내기 기능을 포함한다. AgentGraph Studio는 현재 Ollama 통합이나 로컬 모델 러너가 아니며 정적 사전 실행 분석만 수행하고, 에이전트를 실행하거나 실제 런타임 토큰 사용량과 비용을 측정하지는 않는다고 명확히 했다.

로컬 모델로 에이전트 시스템을 구축하는 사용자들에게 어떤 워크플로 설계와 사전 점검이 실제로 유용할지 의견을 듣고자 글을 공유했다며, 현재 개발 비용을 본인이 부담하고 있으나 지출을 감당하기 어려워지고 있다고 털어놓았다. 호스팅, AI·API 사용, 테스트, 개발자 도구 등 개발 관련 비용을 충당하기 위해 초기 목표 10만 엔과 스트레치 목표 30만 엔을 모금하고자 하며, 이는 전적으로 자발적 지원이지 구매나 투자가 아니라고 강조했다. 개발 진행 상황과 자금 사용 내역을 공유하겠다고 밝혔고, 기부의 대가로 특정 기능이나 완료 시점을 약속하지는 않는다고 덧붙였다.

프로젝트 지원을 원하는 경우 Buy Me a Coffee 페이지를 안내했으며, 금전적 기여가 어렵다면 피드백, 버그 제보, 프로젝트 공유만으로도 큰 힘이 된다고 했다. Ollama로 멀티 에이전트 워크플로를 구축하는 개발자들에게 에이전트 실행 전에 미리 잡아낼 수 있었다면 좋았을 문제가 무엇인지 묻고 의견을 요청했다.