초보자 친화적 コラボレーティブエージェント 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 コラボレーティブエージェント 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

コラボレーティブエージェント

  • 사용자 정의 기술이 포함된 다중 에이전트 워크플로우 설계, 테스트 및 배포를 위한 확장 가능한 AI 에이전트 프레임워크.
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    ByteChef란?
    ByteChef는 AI 에이전트를 구축, 테스트 및 배포하는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 에이전트 프로파일을 정의하고, 사용자 정의 기술 플러그인을 첨부하며, 시각적 웹 IDE 또는 SDK를 통해 다중 에이전트 워크플로우를 조정합니다. 주요 LLM 공급자(OpenAI, Cohere, 사설 호스팅 모델) 및 외부 API와 연동됩니다. 내장된 디버깅, 로깅, 관측성 도구를 활용하여 반복 작업이 간편합니다. 프로젝트는 Docker 서비스 또는 서버리스 함수로 배포할 수 있어, 고객 지원, 데이터 분석, 자동화를 위한 확장 가능하고 생산 단계에 적합한 AI 에이전트로 활용됩니다.
    ByteChef 핵심 기능
    • 다중 에이전트 조정
    • 사용자 정의 기술 플러그인 시스템
    • 시각적 워크플로우 빌더가 포함된 웹 기반 IDE
    • LLM 통합 (OpenAI, Cohere, 맞춤형 모델)
    • 디버깅, 로깅, 관측성 도구
    • API 및 외부 서비스 연동기
    • Docker / 서버리스 기반 확장 배포
    ByteChef 장단점

    단점

    장점

    오픈 소스 및 커뮤니티 주도 개발
    워크플로우 자동화를 위해 복잡한 다단계 AI 에이전트 구축 지원
    인기 있는 앱 및 서비스와 광범위한 사전 구축 통합 제공
    클라우드 및 온프레미스 포함 유연한 배포 옵션
    엔터프라이즈급 보안 및 성능
    OpenAI 및 자체 호스팅 모델을 포함한 다양한 LLM 지원
    비기술 팀과 개발자 모두 쉽게 사용 가능
    ByteChef 가격
    무료 플랜 있음No
    무료 평가판 정보7일 무료 평가판
    가격 모델무료 평가판
    신용카드 필요 여부No
    평생 플랜 있음No
    청구 빈도월간

    가격 플랜 상세 정보

    스타터

    29 USD
    • 월 1000개 작업, 이후 1000개 작업당 $1
    • 1개의 작업 공간
    • 1명의 사용자
    • 모든 표준 구성 요소
    • 무제한 워크플로우
    • 7일 로그 보관
    • 커뮤니티 지원

    성장

    169 USD
    • 스타터의 모든 기능 외에
    • 3개의 작업 공간
    • 무제한 사용자
    • 맞춤 구성 요소
    • 역할 기반 접근 제어
    • 환경
    • 고급 알림
    • API 접근
    • 30일 로그 보관
    • 이메일 지원

    기업

    0 USD
    • 성장의 모든 기능 외에
    • 맞춤 작업 수
    • 셀프 호스팅 옵션
    • 무제한 작업 공간
    • API 플랫폼
    • 감사 로그
    • 로그 스트리밍
    • 싱글 사인온
    • 외부 비밀 저장소 통합
    • Git을 사용하는 환경 및 버전 관리
    • 확장 옵션
    • 맞춤 구성 요소 빌더
    • 맞춤 로그 보관
    • 우선 지원 및 SLA
    최신 가격은 다음을 방문하세요: https://www.bytechef.io/pricing
  • TypeAI Core는 프롬프트 관리, 메모리 저장, 도구 실행 및 다중 턴 대화를 처리하는 언어 모델 에이전트를 조율합니다.
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    TypeAI Core란?
    TypeAI Core는 대형 언어 모델을 활용하는 AI 기반 에이전트를 생성하기 위한 포괄적 프레임워크를 제공합니다. 프롬프트 템플릿 유틸리티, 벡터 저장소 기반의 대화 메모리, API, 데이터베이스, 코드 러너 등 외부 도구의 원활한 통합, 중첩 또는 협력적 에이전트 지원이 포함됩니다. 개발자는 직관적인 TypeScript API를 통해 사용자 정의 함수 정의, 세션 상태 관리, 워크플로 조정을 수행할 수 있습니다. 복잡한 LLM 상호 작용을 추상화하여 맥락 인식이 높은 다중 턴 대화형 AI 개발을 가속화하며 최소한의 반복 코드를 통해 구현합니다.
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