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自訂API

  • Kin Kernel은 LLM 조정, 메모리 관리, 도구 통합을 통해 자동화 워크플로우를 가능하게 하는 모듈식 AI 에이전트 프레임워크입니다.
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    Kin Kernel란?
    Kin Kernel은 AI 기반 디지털 워커를 구성하기 위한 경량 오픈소스 커널 프레임워크입니다. 대형 언어 모델을 조율하고, 컨텍스트 메모리를 관리하며, 사용자 정의 도구 또는 API를 통합하는 통합 시스템을 제공합니다. 이벤트 기반 아키텍처로 비동기 작업 실행, 세션 추적, 확장 가능한 플러그인을 지원합니다. 개발자는 에이전트 행동 정의, 외부 기능 등록, 멀티-LLM 라우팅 구성을 통해 데이터 추출에서 고객 지원까지 워크플로우를 자동화할 수 있습니다. 이 프레임워크는 모니터링과 디버깅을 용이하게 하는 내장 로깅 및 오류 처리 기능도 포함되어 있습니다. 유연성을 갖춘 Kin Kernel은 웹 서비스, 마이크로서비스 또는 독립형 Python 애플리케이션에 통합 가능하며, 조직이 견고한 AI 에이전트를 대규모 배포할 수 있도록 설계되었습니다.
  • 현대 금융 팀을 위한 포괄적인 B2B 청구 및 수익 관리 플랫폼.
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    Received란?
    Received는 B2B 금융 팀을 위한 차세대 플랫폼으로, 맞춤 계약 및 복잡한 가격 모델 관리를 용이하게 합니다. 자동 청구, 계약 관리, 사용 기반 청구 및 맞춤형 API를 제공합니다. 수익 흐름을 중앙 집중화하고 실시간 데이터 통찰력을 제공함으로써 이 플랫폼은 기업이 청구 프로세스를 최적화하고 지연 결제를 줄이며 건강한 현금 흐름을 유지할 수 있도록 합니다. 전통적인 스프레드시트를 대체하고 IT 오버헤드를 없애어 원활하고 자동화된 금융 환경을 만드는 것을 목표로 합니다.
  • AI Agents는 커스터마이징 가능한 도구, 메모리 및 LLM 통합 기능이 포함된 모듈식 AI 에이전트를 구축하는 파이썬 프레임워크입니다.
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    AI Agents란?
    AI Agents는 지능형 소프트웨어 에이전트 개발을 간소화하도록 설계된 포괄적인 파이썬 프레임워크입니다. 웹 검색, 파일 입출력, 맞춤 API 등 외부 서비스를 통합하기 위한 플러그 앤 플레이 툴킷을 제공합니다. 내장된 메모리 모듈로, 에이전트는 상호작용 간 컨텍스트를 유지하여 고급 다단계 추론과 지속적인 대화를 가능하게 합니다. 이 프레임워크는 OpenAI를 비롯한 여러 LLM 제공자를 지원하며 개발자는 모델을 쉽게 전환하거나 결합할 수 있습니다. 사용자는 작업을 정의하고 도구 및 메모리 정책을 할당하며, 핵심 엔진은 프롬프트 생성, 도구 호출, 응답 파싱을 조율하여 원활한 에이전트 작동을 수행합니다.
  • Fenado AI는 창립자가 기술팀 없이 앱과 웹사이트를 출시할 수 있도록 돕습니다.
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    Cades란?
    Fenado AI는 경험 많은 창립자인 Azhar Iqubal과 Manish Bisht가 만든 노코드 플랫폼으로, 웹사이트와 모바일 앱을 출시하는 데 사용됩니다. 이 플랫폼은 AI를 활용하여 사용자가 프로그래밍 지식 없이도 아이디어에서 실행까지 디지털 제품을 신속하게 설계하고 구축하도록 돕습니다. Fenado AI의 핵심 서비스에는 즉시 프로토타입, AI 기반 생성, 그리고 종합적인 비즈니스 요구를 위한 확장 가능한 솔루션이 포함됩니다. 기능성 모바일 앱을 만들거나, 맞춤형 API를 개발하거나, 전담 기술 지원을 제공하는 등, Fenado AI는 창립자들이 그들의 비전을 신속하고 효율적으로 현실로 바꿀 수 있도록 프로세스를 간소화합니다.
  • InfantAgent는 플러그형 메모리, 도구, LLM 지원을 갖춘 지능형 AI 에이전트를 빠르게 구축하기 위한 Python 프레임워크입니다.
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    InfantAgent란?
    InfantAgent는 Python에서 지능형 에이전트를 설계하고 배치하기 위한 경량 구조를 제공합니다. 인기 있는 LLM(OpenAI, Hugging Face)와 통합하며, 지속적인 메모리 모듈을 지원하고, 맞춤형 도구 체인을 활성화합니다. 기본적으로 대화 인터페이스, 작업 조율, 정책 기반 의사결정이 포함됩니다. 이 프레임워크의 플러그인 아키텍처는 도메인별 도구와 API에 대한 확장을 쉽게 하여, 연구용 에이전트 프로토타이핑, 워크플로우 자동화 또는 AI 어시스턴트 임베딩에 이상적입니다.
  • ReasonChain은 LLM과 함께 모듈형 추론 체인을 구축하기 위한 Python 라이브러리로, 단계별 문제 해결을 가능하게 합니다.
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    ReasonChain란?
    ReasonChain은 LLM 기반 작업 시퀀스를 구성하는 모듈식 파이프라인을 제공하며, 각 단계의 출력을 다음 단계에 입력할 수 있게 합니다. 사용자는 프롬프트 생성, 다양한 LLM 공급자에 대한 API 호출, 워크플로우를 라우팅하는 조건 논리, 최종 출력을 위한 집계 함수를 정의할 수 있습니다. 내장 디버깅과 로깅 기능으로 중간 상태를 추적하고, 벡터 데이터베이스 조회를 지원하며, 사용자 정의 모듈을 통해 쉽게 확장할 수 있습니다. 다단계 추론, 데이터 변환 조율, 메모리를 갖춘 대화형 에이전트 구축 등 다양한 목적으로 투명하고 재사용 가능하며 검증 가능한 환경을 제공합니다. 체인 오브-이노우 전략을 실험하는 것을 장려하며, 연구, 프로토타입 제작, 실제 적용 AI 솔루션에 적합합니다.
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