Continuum

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Continuum은 개발자가 작업을 계획, 수행 및 적응할 수 있는 자율 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 Python 기반 인프라를 제공합니다. 모듈식 도구 통합, 맞춤형 메모리 백엔드, 경량 오케스트레이션 엔진을 포함하여 에이전트 워크플로우를 관리합니다. 도구 정의, 연쇄 사고(R chain-of-thought reasoning), 플러그인 지원을 위한 템플릿을 제공하여 데이터 분석, 고객 지원, DevOps 자동화, 연구용 지능형 어시스턴트 제작을 가속화합니다.
추가 날짜:
소셜 및 이메일:
플랫폼:
May 01 2025
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Continuum은 개발자가 작업을 계획, 수행 및 적응할 수 있는 자율 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 Python 기반 인프라를 제공합니다. 모듈식 도구 통합, 맞춤형 메모리 백엔드, 경량 오케스트레이션 엔진을 포함하여 에이전트 워크플로우를 관리합니다. 도구 정의, 연쇄 사고(R chain-of-thought reasoning), 플러그인 지원을 위한 템플릿을 제공하여 데이터 분석, 고객 지원, DevOps 자동화, 연구용 지능형 어시스턴트 제작을 가속화합니다.
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추천

Continuum란?

Continuum은 태스크, 도구, 메모리를 조합 가능하게 정의하여 개발자가 지능형 에이전트를 구축할 수 있는 Python 오픈소스 프레임워크입니다. Continuum으로 만든 에이전트는 계획-실행-관찰 루프를 따르며, LLM의 추론과 외부 API 호출 또는 스크립트 간의 인터레이싱이 가능합니다. 플러그형 아키텍처는 Redis, SQLite 등 여러 메모리 저장소, 커스텀 도구 라이브러리, 비동기 실행을 지원합니다. 유연성을 중시하여 사용자 정의 정책 작성, 데이터베이스 또는 웹훅과 같은 타사 서비스 통합, 환경별 에이전트 배포가 가능합니다. Continuum의 이벤트 기반 오케스트레이션은 에이전트의 행동을 기록하며 디버깅 및 성능 조정을 용이하게 합니다. 데이터 수집 자동화, 대화형 어시스턴트 제작, DevOps 파이프라인 오케스트레이션 등 생산 환경에 적합한 확장 가능한 AI 에이전트 워크플로우의 기반을 제공합니다.

Continuum을 사용할 사람은?

  • 소프트웨어 개발자
  • AI 연구원
  • 머신러닝 엔지니어
  • 데이터 과학자
  • DevOps 엔지니어
  • 스타트업 및 기업 팀

Continuum 사용 방법은?

  • 1단계: GitHub에서 Continuum 저장소를 클론합니다.
  • 2단계: pip install -r requirements.txt로 종속성을 설치합니다.
  • 3단계: 환경 변수와 메모리 백엔드 설정을 구성합니다.
  • 4단계: 파이썬으로 사용자 정의 도구와 메모리 모듈을 정의합니다.
  • 5단계: 기본 Agent 클래스를 확장하여 에이전트를 인스턴스화합니다.
  • 6단계: 에이전트 구성에 도구, 메모리 백엔드, 정책을 등록합니다.
  • 7단계: 에이전트 스크립트를 실행하고 오케스트레이션 이벤트 모니터링.

플랫폼

  • mac
  • windows
  • linux

Continuum의 핵심 기능 및 장점

핵심 기능

  • 에이전트 오케스트레이션 엔진
  • 계획-실행-관찰 루프
  • 모듈식 도구 통합
  • 유연한 메모리 백엔드
  • 플러그인 아키텍처
  • 이벤트 로깅 및 디버깅

장점

  • AI 에이전트 개발 촉진
  • 높은 확장성 및 맞춤화 가능
  • 생산 환경에 적합한 확장성
  • 복잡한 LLM 오케스트레이션 간소화
  • 디버깅 및 성능 조정 용이

Continuum의 주요 사용 사례 및 애플리케이션

  • 자동 고객 지원 봇
  • 데이터 수집 및 분석 파이프라인
  • 대화형 연구 어시스턴트
  • DevOps 자동화 워크플로우
  • 타사 서비스 오케스트레이션

Continuum의 자주 묻는 질문

Continuum 회사 정보

Continuum 리뷰

5/5
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Continuum의 주요 경쟁자와 대안은?

  • LangChain
  • AutoGPT
  • Haystack
  • LlamaIndex
  • Prefect

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