Agentic Workflow는 개발자가 모듈형 다중 에이전트 AI 파이프라인을 구축할 수 있도록 지원하는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 이는 LLM 기반 에이전트의 세밀한 조율, 맞춤형 프롬프트, 플러그인 통합, 상태 관리를 가능하게 하여 고객 지원, 데이터 분석, 콘텐츠 생성 등의 작업을 매끄럽고 선언적 워크플로우에서 API와 내장 로깅과 함께 자동화할 수 있게 합니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
Agentic Workflow
Agentic Workflow는 개발자가 모듈형 다중 에이전트 AI 파이프라인을 구축할 수 있도록 지원하는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 이는 LLM 기반 에이전트의 세밀한 조율, 맞춤형 프롬프트, 플러그인 통합, 상태 관리를 가능하게 하여 고객 지원, 데이터 분석, 콘텐츠 생성 등의 작업을 매끄럽고 선언적 워크플로우에서 API와 내장 로깅과 함께 자동화할 수 있게 합니다.
추천
Agentic Workflow란?
Agentic Workflow는 역할, 프롬프트, 실행 로직을 사용자 정의할 수 있는 여러 LLM 기반 에이전트를 연결하여 복잡한 AI 워크플로우를 정의하는 선언적 프레임워크입니다. 작업 오케스트레이션, 상태 관리, 오류 처리, 플러그인 통합을 기본으로 지원하며, 에이전트와 외부 도구 간 원활한 상호 작용을 제공합니다. 파이썬과 YAML 구성으로 에이전트 정의를 추상화하고, 비동기 실행 흐름을 지원하며, 사용자 정의 커넥터와 플러그인으로 확장할 수 있습니다. 오픈소스 프로젝트로서 상세한 예제, 템플릿 및 문서를 포함하여 개발 속도를 높이고 복잡한 AI 에이전트 생태계를 유지하는 데 도움을 줍니다.
Agentic Workflow을 사용할 사람은?
- AI 개발자
- 머신러닝 엔지니어
- 데이터 과학자
- 제품 관리자
Agentic Workflow 사용 방법은?
- 1단계: `pip install agentic-workflow` 명령어로 pip를 통해 설치하거나 GitHub 저장소 클론
- 2단계: Python 또는 YAML로 워크플로우 구성 정의
- 3단계: 프롬프트, 역할, 도구와 함께 각각의 에이전트 등록 및 구성
- 4단계: 플러그인 통합과 필요한 환경 변수 설정
- 5단계: CLI 명령어나 제공된 Python API로 워크플로우 실행
- 6단계: 로그 모니터링, 에이전트 상태 점검, 워크플로우 설계 반복
플랫폼
- mac
- windows
- linux
Agentic Workflow의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 선언적 다중 에이전트 워크플로우 정의
- LLM 기반 에이전트 조율
- 상태 관리 및 오류 처리
- 플러그인 및 외부 API 통합
- 비동기 실행 지원
- Python 및 YAML 기반 구성
장점
- 복잡한 AI 파이프라인 신속 조립
- 모듈화되고 재사용 가능한 에이전트 구성 요소
- 유지보수성과 디버깅 향상
- 외부 도구와의 원활한 통합
- 예제 및 문서로 개발 가속
Agentic Workflow의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 자동 고객 지원 채팅봇
- 데이터 처리 및 분석 파이프라인
- 콘텐츠 생성 및 편집 워크플로우
- 연구 지원용 다중 에이전트 코디네이션
Agentic Workflow의 자주 묻는 질문
Agentic Workflow 회사 정보
- Holaneu
Agentic Workflow 리뷰
5/5
Agentic Workflow의 주요 경쟁자와 대안은?
- LangChain
- Microsoft Semantic Kernel
- AutoGPT
- Haystack
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
1.5M
14.58% AI 디자인 에이전트가 워크플로우를 자동화하여 이미지, 비디오, 3D 모델을 최대 10배 빠르게 생성합니다.
77.6K
18.77% Flowith는 무료 🍌Nano Banana Pro 및 기타 효과적인 모델을 제공하는 캔버스 기반 에이전트 워크스페이스입니다...
594
100.00% Phoenix AI Assistant는 지능형 자동화 및 개인화된 지원을 통해 작업을 간소화하는 데 도움을 줍니다.
--
다중 에이전트 시뮬레이션을 위한 플록킹 알고리즘을 구현하는 Python 기반 프레임워크로, AI 에이전트들이 동적으로 협력하고 내비게이션할 수 있도록 합니다.
--
리트리벌 강화 생성, 벡터 데이터베이스 지원, 도구 통합 및 맞춤형 워크플로우를 갖춘 자율형 LLM 에이전트를 가능하게 하는 오픈소스 프레임워크입니다.
--
Pipe Pilot은 LLM 기반 에이전트 파이프라인을 조율하는 Python 프레임워크로, 복잡한 다중 단계 AI 워크플로우를 쉽게 구현할 수 있습니다.
--
구글 Gemini의 추론 및 도구 사용 능력을 활용하여 AI 에이전트를 구축하기 위한 실용적인 코드 레시피를 제공하는 오픈소스 저장소입니다.
--
RModel은 고급 대화형 및 작업 기반 애플리케이션을 위해 LLM, 도구 통합, 메모리를 조율하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.
--
시뮬레이션에서 자율주행 협력 조정을 위한 협력형 다중 에이전트 강화학습을 구현하는 오픈소스 프레임워크입니다.
--
도구 실행 및 메모리 지원 기능이 포함된 LLM 에이전트 구축용 Flet 기반 인터랙티브 채팅 UI를 갖춘 Python 라이브러리.
--
SmolAgents를 보여주는 GitHub 데모로, 툴 통합이 가능한 가벼운 Python 프레임워크로 LLM 기반 다중 에이전트 작업 흐름을 조율합니다.
--
YAML과 유사한 사양을 사용하여 선언적으로 AI 에이전트 워크플로우를 쉽게 정의하고 실행할 수 있는 Python 프레임워크입니다.
245.5K
32.47% 모델 컨텍스트 프로토콜을 구현하는 파이썬 기반 프레임워크로, 사용자 정의 도구가 포함된 AI 에이전트 서버를 구축하고 실행합니다.
--
LangGraph는 Python 개발자가 모듈식 그래프 기반 파이프라인을 사용하여 맞춤형 AI 에이전트 워크플로우를 구축하고 오케스트레이션할 수 있도록 합니다.
--
기존 OpenAI Python SDK 인터페이스를 통해 Anthropic Claude API를 원활하게 호출할 수 있게 하는 Python 래퍼입니다.
--
Agent Adapters는 LLM 기반 에이전트를 다양한 외부 프레임워크 및 도구와 원활하게 통합할 수 있도록 플러그 가능 미들웨어를 제공합니다.
--
Java-Action-Storage는 분산 다중 에이전트 애플리케이션의 에이전트 행동을 기록, 저장 및 검색하는 LightJason 모듈입니다.