Noema Declarative AI는 오픈소스 Python 프레임워크로, 다단계 AI 에이전트 워크플로우를 선언적 YAML/JSON 포맷으로 정의할 수 있습니다. 맞춤형 도구를 통합하고, 메모리를 관리하며, 복잡한 추론 파이프라인을 장황한 코드 없이 오케스트레이션합니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
Noema Declarative AI
Noema Declarative AI는 오픈소스 Python 프레임워크로, 다단계 AI 에이전트 워크플로우를 선언적 YAML/JSON 포맷으로 정의할 수 있습니다. 맞춤형 도구를 통합하고, 메모리를 관리하며, 복잡한 추론 파이프라인을 장황한 코드 없이 오케스트레이션합니다.
추천
Noema Declarative AI란?
Noema Declarative AI는 개발자와 연구자가 고수준의 선언적 방식으로 AI 에이전트와 워크플로우를 지정할 수 있게 합니다. YAML 또는 JSON 구성 파일을 작성하여 에이전트, 프롬프트, 도구, 메모리 모듈을 정의합니다. 그런 다음 Noema 런타임이 이 정의를 파싱하고, 언어 모델을 로드하며, 파이프라인의 각 단계를 실행하고, 상태와 컨텍스트를 처리하며, 구조화된 결과를 반환합니다. 이 접근법은 불필요한 코드를 줄이고 재현성을 높이며, 로직과 실행을 분리하여 챗봇, 자동화 스크립트, 연구 실험의 프로토타이핑에 이상적입니다.
Noema Declarative AI을 사용할 사람은?
- AI 개발자
- 기계 학습 엔지니어
- 소프트웨어 엔지니어
- 연구자
Noema Declarative AI 사용 방법은?
- 1단계: pip를 통해 설치: pip install noema
- 2단계: 에이전트, 프롬프트, 도구, 메모리 블록을 정의하는 YAML 또는 JSON 구성 파일 작성
- 3단계: Python 스크립트에 Noema를 import하고 구성 로드: from noema import Runner; runner = Runner('config.yaml')
- 4단계: 초기화 및 실행: results = runner.run()
- 5단계: 반환된 구조적 결과를 처리 및 분석
플랫폼
- mac
- windows
- linux
Noema Declarative AI의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- YAML/JSON으로 선언적 에이전트 정의
- 맞춤형 도구 및 API 통합
- 내장 메모리 및 컨텍스트 관리
- 다단계 워크플로우 오케스트레이션
- 확장 가능한 플러그인 아키텍처
- 주요 LLM 제공자 지원
장점
- 보일러플레이트 코드 감소
- 재현성 향상
- 복잡한 에이전트 로직 단순화
- 정의와 실행 분리
- 신속한 프로토타입 제작 용이
- 협업 개선
Noema Declarative AI의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 다중 턴 추론이 포함된 챗봇 구축
- 데이터 추출 및 처리 파이프라인 자동화
- 기업 워크플로우에 LLM 통합
- AI 기반 애플리케이션 빠른 프로토타이핑
Noema Declarative AI의 자주 묻는 질문
Noema Declarative AI 회사 정보
Noema Declarative AI 리뷰
5/5
Noema Declarative AI의 주요 경쟁자와 대안은?
- LangChain
- Agentic
- ReACT
- OpenAI Function Calling
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.
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.