OpenWebUI Tools는 OpenWebUI 프레임워크를 모듈형 에이전트 기능으로 확장하는 오픈소스 툴킷입니다. 이는 웹 브라우징, 코드 실행, 파일 관리, 터미널 명령 및 데이터 파싱을 WebUI 인터페이스에 직접 통합합니다. 개발자와 연구자는 라이브 웹 검색, 사용자 정의 스크립트 실행, 문서 처리 기능이 포함된 고급 상호작용 AI 도우미의 프로토타입을 브라우저 환경을 벗어나지 않고 만들 수 있습니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
OpenWebUI Tools
OpenWebUI Tools는 OpenWebUI 프레임워크를 모듈형 에이전트 기능으로 확장하는 오픈소스 툴킷입니다. 이는 웹 브라우징, 코드 실행, 파일 관리, 터미널 명령 및 데이터 파싱을 WebUI 인터페이스에 직접 통합합니다. 개발자와 연구자는 라이브 웹 검색, 사용자 정의 스크립트 실행, 문서 처리 기능이 포함된 고급 상호작용 AI 도우미의 프로토타입을 브라우저 환경을 벗어나지 않고 만들 수 있습니다.
추천
OpenWebUI Tools란?
OpenWebUI Tools는 외부 도구 접근을 강화하는 플러그인 모음을 제공합니다. 실시간 데이터 수집을 위한 웹 브라우징 및 검색 모듈, 즉석에서 코드 실행이 가능한 Python REPL과 터미널 실행기, 문서 접근용 파일 시스템 리더/라이터, PDF 파싱 또는 JSON 포매팅 유틸리티를 포함합니다. 이 도구들은 OpenWebUI 프론트엔드 내에서 작동하며, 사용자들이 함수를 인터랙티브하게 호출하고 AI 추론과 현실 세계 행동을 결합하여 더 풍부한 대화 및 작업 기반 경험을 가능하게 합니다.
OpenWebUI Tools을 사용할 사람은?
- AI 개발자
- 머신러닝 연구자
- 소프트웨어 엔지니어
- 교육자와 학생
- 챗봇 제작 취미 사용자
OpenWebUI Tools 사용 방법은?
- 1단계: git clone https://github.com/MartianInGreen/OpenWebUI-Tools.git 으로 저장소 복제
- 2단계: pip install -r requirements.txt 로 종속성 설치
- 3단계: OpenWebUI 인스턴스를 구성하여 Tools 플러그인 디렉토리를 로드하도록 설정
- 4단계: 제공된 start 스크립트로 OpenWebUI 서버 시작
- 5단계: WebUI에서 원하는 도구(브라우징, 코드 실행, 파일 관리자)를 활성화
- 6단계: 사전 정의된 명령 또는 선택 메뉴를 사용해 채팅에서 도구 호출
플랫폼
- web
- mac
- windows
- linux
OpenWebUI Tools의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 실시간 웹 검색 및 탐색
- Python REPL 및 코드 실행
- 파일 시스템 상호작용(읽기/쓰기)
- 쉘/터미널 명령 실행
- PDF 및 문서 파싱
- JSON 포매팅 및 데이터 유틸리티
장점
- LLM의 실시간 데이터 수집 가능
- 다기능 AI 에이전트 구축이 간편
- 오픈소스 및 완전 맞춤 가능
- 기존 WebUI와 원활히 통합
- 개발 비용 절감
OpenWebUI Tools의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 실시간 웹 데이터를 활용한 자동 연구 및 요약
- 스니펫 실행이 가능한 인터랙티브 코딩 도우미
- 로컬 파일을 이용한 동적 보고서 생성
- 실시간 지식 조회 기능이 있는 챗봇
- 문서 분석 및 변환 작업 흐름
OpenWebUI Tools의 자주 묻는 질문
OpenWebUI Tools 회사 정보
OpenWebUI Tools 리뷰
5/5
OpenWebUI Tools의 주요 경쟁자와 대안은?
- LangChain
- Auto-GPT
- Microsoft Semantic Kernel
- Llama-Index
- AgentGPT
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
--
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.
77.6K
18.77% Flowith는 무료 🍌Nano Banana Pro 및 기타 효과적인 모델을 제공하는 캔버스 기반 에이전트 워크스페이스입니다...
--
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.
1.5M
14.58% AI 디자인 에이전트가 워크플로우를 자동화하여 이미지, 비디오, 3D 모델을 최대 10배 빠르게 생성합니다.
594
100.00% Phoenix AI Assistant는 지능형 자동화 및 개인화된 지원을 통해 작업을 간소화하는 데 도움을 줍니다.
159.4K
20.40% Trigger.dev는 개발자가 최소한의 코드로 워크플로우를 자동화하고 애플리케이션을 원활하게 통합하도록 돕습니다.