Aurora는 개발자가 자율 생성 AI 에이전트를 구축할 수 있게 하는 오픈소스 에이전트 오케스트레이션 프레임워크입니다. 목표를 하위 작업으로 분해하는 계획자와 이 작업을 수행하는 실행자 모듈을 제공하며, 외부 도구 통합, 메모리 관리, 동적 입력 처리를 지원합니다. LLM 기반의 계획과 실행 루프를 활용하여 추론, 계획, API 또는 데이터 소스와 실시간으로 상호 작용할 수 있는 에이전트 생성이 간소화됩니다.
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Aurora
Aurora는 개발자가 자율 생성 AI 에이전트를 구축할 수 있게 하는 오픈소스 에이전트 오케스트레이션 프레임워크입니다. 목표를 하위 작업으로 분해하는 계획자와 이 작업을 수행하는 실행자 모듈을 제공하며, 외부 도구 통합, 메모리 관리, 동적 입력 처리를 지원합니다. LLM 기반의 계획과 실행 루프를 활용하여 추론, 계획, API 또는 데이터 소스와 실시간으로 상호 작용할 수 있는 에이전트 생성이 간소화됩니다.
추천
Aurora란?
Aurora는 반복적인 계획과 실행을 통해 복잡한 작업을 자율적으로 처리할 수 있는 생성 AI 에이전트를 구성하는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 고수준 목표를 실행 가능한 단계로 분해하는 플래너, 이러한 단계를 호출하는 대형 언어 모델 기반의 실행자, API, 데이터베이스 또는 사용자 정의 함수와 연동하는 도구 통합 계층으로 구성됩니다. 또한, 컨텍스트 유지를 위한 메모리 관리와 새로운 정보를 반영하는 동적 재계획 기능을 갖추고 있어 빠른 프로토타이핑과 완전한 워크플로우 및 의사결정 제어가 가능합니다.
Aurora을 사용할 사람은?
- AI 개발자
- 머신 러닝 엔지니어
- 기술 제품 관리자
- 연구 과학자
- 오픈소스 열성 사용자
Aurora 사용 방법은?
- 1단계: pip를 사용하여 Aurora를 설치합니다(pip install git+https://github.com/kyegomez/Aurora.git)
- 2단계: LLM API 키에 대한 환경 변수 설정(예: OPENAI_API_KEY)
- 3단계: 사용자 정의 도구 인터페이스를 정의하고 도구 통합 계층에 등록
- 4단계: 설정에 따라 플래너와 실행자 모듈 초기화
- 5단계: 플래너, 실행자, 메모리 모듈을 결합하여 에이전트 파이프라인 구성
- 6단계: 목표 프롬프트로 에이전트 실행 및 반복 계획·실행 결과 모니터링
플랫폼
- mac
- windows
- linux
Aurora의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- LLM 기반 계획
- 작업 실행을 위한 실행자 모듈
- API 및 함수 연결을 위한 도구 통합 계층
- 컨텍스트 유지를 위한 메모리 관리
- 동적 재계획 기능
- 맞춤형 프롬프트 템플릿
장점
- 에이전트 개발 가속화
- 모듈식 및 확장 가능한 아키텍처
- 원활한 API 통합
- 자동화 정밀도 향상
- 오픈소스 커뮤니티 지원
Aurora의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 자동화 리서치 어시스턴트
- 동적 콘텐츠 생성 워크플로우
- 외부 API 접속이 가능한 고객 지원 채팅봇
- 데이터 분석 및 보고 에이전트
Aurora의 자주 묻는 질문
Aurora 회사 정보
Aurora 리뷰
5/5
Aurora의 주요 경쟁자와 대안은?
- LangChain Agents
- AutoGPT
- BabyAGI
- Microsoft Semantic Kernel
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