AI-Agents는 LLM 기반 계획, 메모리 저장 및 사용자 정의 도구 실행을 모듈식 아키텍처로 결합하여 개발자가 자율 AI 에이전트를 만들 수 있도록 돕는 오픈소스 Python 도구키트입니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
AI-Agents
AI-Agents는 LLM 기반 계획, 메모리 저장 및 사용자 정의 도구 실행을 모듈식 아키텍처로 결합하여 개발자가 자율 AI 에이전트를 만들 수 있도록 돕는 오픈소스 Python 도구키트입니다.
추천
AI-Agents란?
AI-Agents는 언어 모델 플래너, 지속적 메모리 모듈, 플러그인 가능 도구 세트를 조정하는 유연한 에이전트 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 HTTP 요청, 파일 작업, 사용자 정의 로직을 위한 도구를 정의하고 호출할 도구를 결정하는 LLM 플래너를 구성합니다. 메모리는 컨텍스트와 대화 기록을 저장합니다. 프레임워크는 비동기 실행, 오류 복구, 로깅을 처리하여 인텔리전트 도우미, 데이터 분석기 또는 업무 자동화 봇의 빠른 프로토타이핑을 가능하게 하며, 핵심 오케스트레이션 논리를 다시 만들 필요가 없습니다.
AI-Agents을 사용할 사람은?
- 자율 에이전트 프로토타입을 개발하는 AI 연구자
- 회화 또는 작업 지향 봇을 구축하는 소프트웨어 엔지니어
- 맞춤형 LLM 워크플로우가 필요한 통합 팀
- AI 에이전트 설계 교육자
AI-Agents 사용 방법은?
- 1단계: GitHub에서 저장소를 복제합니다.
- 2단계: pip install -r requirements.txt로 종속성을 설치합니다.
- 3단계: 커스텀 도구 클래스를 정의하거나 내장 도구 키트를 사용합니다.
- 4단계: 모델 자격 정보를 통해 LLM 플래너를 구성합니다.
- 5단계: 플래너, 도구 및 메모리 설정으로 에이전트를 초기화합니다.
- 6단계: agent.run(query)를 호출하여 작업을 수행하고 응답을 받습니다.
플랫폼
- mac
- windows
- linux
AI-Agents의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 모듈식 플래너-실행자 아키텍처
- LLM 기반 의사결정 계획
- 지속적인 대화 메모리
- 플러그인 가능한 사용자 정의 도구 통합
- 비동기 작업 오케스트레이션
- 오류 처리 및 재시도 로직
- 상세 실행 로깅
장점
- 신속한 에이전트 프로토타이핑
- 커스텀 도구에 대한 높은 확장성
- 확장 가능한 비동기 워크플로우
- 계획과 메모리 모듈의 재사용성
- 오픈소스 및 커뮤니티 주도
AI-Agents의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 자율 고객 지원 챗봇
- 데이터 분석 및 보고서 생성 에이전트
- 개인 생산성 어시스턴트
- 자동화 연구 보조 도구
- DevOps 파이프라인 내 작업 자동화
AI-Agents의 자주 묻는 질문
AI-Agents 회사 정보
- huangjia2019
AI-Agents 리뷰
5/5
AI-Agents의 주요 경쟁자와 대안은?
- LangChain
- Microsoft Semantic Kernel
- AutoGPT
- BabyAGI
- 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.
--
Agentic Workflow는 복잡한 자동화 작업을 위한 다중 에이전트 AI 워크플로우를 설계, 조율 및 관리하는 Python 프레임워크입니다.
--
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.