Seclai는 LLM 에이전트를 배포하고 운영하는 팀을 위해 워크플로 구성, 출력 평가, 정책 적용, 추적, 비용 관리 기능을 한 런타임에 제공한다고 소개한다. 시각적 도구나 코드로 에이전트를 구성할 수 있고 200개 이상의 모델을 선택할 수 있다.

콘텐츠 소스를 URL이나 파일로 추가하면 유형을 감지해 동기화하고, 검색용 지식 베이스를 만든 뒤 워크플로에 연결해 에이전트를 배포하는 방식이다. RSS, 웹사이트, PDF·문서·오디오·비디오 파일, REST API를 소스로 지원한다고 안내한다.

Seclai는 실행 단계별 상태·지연 시간·크레딧·거버넌스 결과를 추적하고 대시보드에서 실행 기록을 재생할 수 있다고 설명한다. 평가 세트를 로컬, CI, 프로덕션에서 같은 방식으로 실행할 수 있으며, 입력과 출력에는 사용자가 설정한 기준에 따라 콘텐츠 안전, 개인정보, 금지 주제 정책을 적용한다. 제품 페이지의 대시보드 예시에는 최근 7일간 추적 1,247건, 완료 1,189건, 오류율 4.6%가 표시돼 있다.

입력 단계에서는 ML 기반 프롬프트 스캐너가 에이전트 입력, 소스에 저장된 콘텐츠, 웹훅 응답을 검사해 프롬프트 인젝션을 차단한다고 Seclai는 주장한다. 이 검사는 LLM 비용 없이 실시간으로 이뤄진다고 설명한다. 거버넌스 정책은 별도로 출력과 소스 콘텐츠를 검사하며, 프롬프트 스캐너와 달리 사후에 작동한다고 안내한다.

각 에이전트는 HTTP 엔드포인트를 제공하며, Python, JavaScript, Go, C# SDK를 지원한다. 호출 결과에는 출력뿐 아니라 추적 기록, 비용, 거버넌스 판정도 포함된다고 한다. 지원 모델은 앤스로픽, 오픈AI, 구글, 메타 등의 제품을 포함하며, 모델을 바꿔도 워크플로·프롬프트·데이터는 유지할 수 있다고 소개한다.

그 밖에 잘못된 출력 재시도와 대체 모델, 구조화된 출력 검증, 대화 및 일반 메모리, 모델·에이전트·단계별 비용 추적 기능도 제공한다고 설명한다. 무료 체험에는 전체 기능과 시작 크레딧이 포함되지만 1인당 한 번으로 제한된다. 소셜 로그인을 이용하는 대부분의 계정은 신용카드 없이 시작할 수 있다고 안내한다.

자세한 내용은 Seclai 문서에서 확인할 수 있다.