Dial4JaCa는 JaCaMo용 오픈소스 미들웨어 플러그인으로, 대규모 언어 모델에 기반한 대화 기능을 멀티 에이전트 시스템에 내장합니다. AgentSpeak(L) 에이전트를 최신 LLM API와 연결하여 자연어 이해, 응답 생성, 에이전트 간 작업 위임을 간소화합니다. 구성 가능한 대화 흐름, 컨텍스트 관리, API 어댑터와 함께 Dial4JaCa는 Java로 된 인터랙티브 대화형 MAS 개발을 가속화합니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
Dial4JaCa
Dial4JaCa는 JaCaMo용 오픈소스 미들웨어 플러그인으로, 대규모 언어 모델에 기반한 대화 기능을 멀티 에이전트 시스템에 내장합니다. AgentSpeak(L) 에이전트를 최신 LLM API와 연결하여 자연어 이해, 응답 생성, 에이전트 간 작업 위임을 간소화합니다. 구성 가능한 대화 흐름, 컨텍스트 관리, API 어댑터와 함께 Dial4JaCa는 Java로 된 인터랙티브 대화형 MAS 개발을 가속화합니다.
추천
Dial4JaCa란?
Dial4JaCa는 JaCaMo 다중 에이전트 플랫폼용 Java 라이브러리 플러그인으로, 에이전트 간 메시지를 가로채어 에이전트 의도를 인코딩하고 이를 LLM 백엔드(OpenAI, 로컬 모델)로 라우팅합니다. 대화 컨텍스트를 관리하고, 신념 기반을 갱신하며, 응답 생성 기능을 AgentSpeak(L)의 추론 주기 내에 직접 통합합니다. 개발자는 프롬프트를 커스터마이징하고 대화 아티팩트를 정의하며 비동기 호출을 처리하여 에이전트가 사용자 발화를 해석하고, 작업을 조정하며, 외부 정보를 자연어로 검색할 수 있도록 합니다. 모듈식 설계로 오류 처리, 로깅, 다중 LLM 선택을 지원하며, 연구, 교육, 빠른 프로토타이핑에 이상적입니다.
Dial4JaCa을 사용할 사람은?
- 멀티 에이전트 시스템 연구원
- AI 및 Java 개발자
- 교육 기관
- 챗봇 및 시뮬레이션 설계자
- AI 연구소
Dial4JaCa 사용 방법은?
- 1단계: GitHub에서 Dial4JaCa 저장소 클론
- 2단계: JaCaMo 프로젝트에 Maven/Gradle 의존성 추가
- 3단계: dial4jaca.properties 파일에 LLM API 키 설정
- 4단계: AgentSpeak(L) 에이전트 내에 대화 아티팩트와 주석 정의
- 5단계: 프롬프트와 컨텍스트 매개변수 커스터마이징
- 6단계: JaCaMo 플랫폼 시작 및 콘솔 또는 웹 인터페이스로 상호작용
- 7단계: 로그 모니터링 및 대화 흐름 조정
플랫폼
- mac
- windows
- linux
Dial4JaCa의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- AgentSpeak(L)용 LLM 통합
- 대화 아티팩트 정의
- 컨텍스트 메모리 관리
- 프롬프트와 API 어댑터 맞춤 설정
- 비동기 메시지 처리
- 신념 및 목표 업데이트
장점
- 대화 에이전트의 빠른 프로토타이핑
- JaCaMo MAS와의 원활한 통합
- 모듈식 및 구성 가능한 대화 흐름
- 여러 LLM 백엔드 지원
- 오픈소스 및 연구 친화적
Dial4JaCa의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 교육 분야의 지능형 튜터링 시스템
- 고객 서비스 챗봇 시뮬레이션
- 상호작용 게임 NPC 대화
- 연구에서의 사회적 시나리오 시뮬레이션
- 대화 워크플로우 프로토타입
Dial4JaCa의 자주 묻는 질문
Dial4JaCa 회사 정보
- Smart-PUCRS
Dial4JaCa 리뷰
5/5
Dial4JaCa의 주요 경쟁자와 대안은?
- Rasa
- Botpress
- LangChain
- JADE with custom LLM plugin
- Jasper Chat API
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.
199.8K
10.19% 기반 모델과 맞춤 도구를 활용하여 AWS Bedrock에서 맞춤형 AI 에이전트를 구축하는 솔루션입니다.
1.1M
28.27% scenario-go는 복잡한 LLM 기반 대화 워크플로우를 정의하기 위한 Go SDK로, 프롬프트, 컨텍스트 및 다단계 AI 작업을 관리합니다.
--
LangGraph Learn은 그래프 기반 AI 에이전트 워크플로우를 설계하고 실행하는 인터랙티브 GUI를 제공하며, 언어 모델 체인을 시각화합니다.
--
스케일 가능하고 유지보수가 용이한 AI 에이전트를 설계, 구성 및 배포하기 위한 열두 가지 모범 사례를 제공하는 방법론입니다.
--
SARL은 이벤트 기반 행동과 환경 시뮬레이션을 제공하는 에이전트 지향 프로그래밍 언어이자 런타임으로, 다중 에이전트 시스템을 위한 것입니다.
--
RModel은 고급 대화형 및 작업 기반 애플리케이션을 위해 LLM, 도구 통합, 메모리를 조율하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.
--
LangGraph GUI의 시각적 그래프 기반 오케스트레이션 및 언어 모델 워크플로우 실행을 위한 FastAPI 백엔드를 제공합니다.
--
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.
--
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.