Ottogrid
0
Ottogrid는 AI 에이전트를 사용하여 수동 조사를 자동화하며, 직관적인 테이블 인터페이스를 통해 목록을 강화하고, 기업을 조사하고, 문서를 신속하게 처리합니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
Ottogrid는 AI 에이전트를 사용하여 수동 조사를 자동화하며, 직관적인 테이블 인터페이스를 통해 목록을 강화하고, 기업을 조사하고, 문서를 신속하게 처리합니다.
추천
Ottogrid란?
Ottogrid는 고급 AI 에이전트를 사용하여 다양한 수동 연구 작업을 자동화하기 위해 설계된 최첨단 도구입니다. 사용자는 목록을 강화하고, 기업을 조사하며, 수동으로 데이터를 처리하는 데 필요한 시간의 일부로 대량의 문서를 처리할 수 있습니다. 이 플랫폼은 열과 프롬프트를 설정하여 데이터를 효율적으로 수집, 분석 및 요약하는 것을 쉽게 해주는 기본 테이블 인터페이스를 제공합니다. Ottogrid는 부동산, 채용, 금융 및 기타 여러 산업 분야에서의 응용 프로그램을 지원합니다.
Ottogrid을 사용할 사람은?
- 비즈니스 분석가
- 시장 조사자
- 리크루터
- 부동산 전문가
- 재무 분석가
Ottogrid 사용 방법은?
- 1단계: 등록하고 계정을 만드세요.
- 2단계: 템플릿이나 기존 목록에서 테이블을 만드세요.
- 3단계: 특정 프롬프트로 열을 설정하세요.
- 4단계: Ottogrid의 AI 에이전트가 데이터 추출 및 분석을 처리하도록 하세요.
- 5단계: 필요에 따라 결과를 검토하고 수정하세요.
플랫폼
- web
Ottogrid의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 자동 목록 강화
- 웹 브라우징 에이전트를 통한 기업 조사
- 일반 영문 프롬프트를 이용한 웹 스크래핑
- 문서 처리 및 분석
장점
- 수동 연구 작업에서 시간 절약
- 데이터 정확성과 포괄성 향상
- 여러 산업 간의 워크플로우 간소화
- 대규모 데이터 세트에 대한 용이한 확장성
Ottogrid의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 기업 조사
- 목록 강화
- 부동산 분석
- 채용 정보
- 재무 데이터 수집
Ottogrid의 장점과 단점
장점
수동 연구 워크플로우를 효율적으로 자동화
AI 지원 자동 완성 기능이 있는 기본 테이블 인터페이스
기업 조사 및 문서 처리와 같은 다양한 사용 사례 지원
작업 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 단축
웹 스크래핑이나 데이터 추출에 코드 작성 불필요
단점
오픈소스 상태에 대한 공개 정보 없음
모바일 앱이나 브라우저 확장 프로그램 언급 없음
AI 에이전트 구성과 관련하여 신규 사용자는 학습 곡선이 있을 수 있음
Ottogrid의 가격
| 무료 플랜 있음 | YES |
|---|---|
| 무료 평가판 정보 | |
| 가격 모델 | Freemium |
| 신용카드 필요 여부 | No |
| 결제 시작 | |
| 평생 플랜 있음 | No |
| 청구 빈도 |
Ottogrid의 자주 묻는 질문
Ottogrid 회사 정보
Ottogrid의 분석
시간 경과에 따른 방문
월별 방문 수
7.6k
평균 방문 시간
00:00:08
방문당 페이지 수
2.70
이탈율
46.94%
Aug 2025 - Oct 2025 전체 트래픽
지리정보
상위 5 지역
United States
41.77%
India
30.29%
Vietnam
13.75%
United Kingdom
9.37%
Turkey
3.97%
Aug 2025 - Oct 2025 전세계 데스크탑 전용
트래픽 소스
Direct
41.67%
Search
33.01%
Referrals
12.53%
Social
11.60%
Paid Referrals
1.05%
Mail
0.07%
Aug 2025 - Oct 2025 데스크탑 전용
상위 키워드
| 키워드 | 트래픽 | 클릭당 비용 |
|---|---|---|
| ottogrid | 380 | $ 0.29 |
| otto ai | 4.9k | $ 2.99 |
| otto ai agent | 40 | $ -- |
| ottogrid ai | 20 | $ 0.31 |
| otto | 822.9k | $ 1.21 |
Ottogrid 리뷰
5/5
Ottogrid의 주요 경쟁자와 대안은?
- Scrapy
- Diffbot
- Octoparse
- Import.io
- Beautiful Soup
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
Offensive Graphs는 네트워크 데이터를 기반으로 공격 경로 그래프를 자동으로 생성하는 AI를 사용하여 보안 팀에게 명확한 시각화를 제공합니다.
AgentSea AI Hub는 다중 모달 인터페이스와 API 통합을 갖춘 지능형 AI 에이전트를 구축, 구성 및 배포할 수 있게 해줍니다.
웹 페이지를 분석하고, 콘텐츠를 요약하며, 연구 질문에 답하고, 통찰력을 추출하며, 인용구를 생성하는 JavaScript AI 어시스턴트 라이브러리입니다.
Java 기반 LightJason 다중 에이전트 프레임워크의 처리량, 지연 시간, 확장성을 다양한 테스트 시나리오에서 측정하는 벤치마크 스위트.
여러 LLM 간에 요청을 동적으로 라우팅하고 GraphQL을 사용하여 복합 프롬프트를 효율적으로 처리하는 프레임워크입니다.
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.
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.