초보자 친화적 동적 워크플로우 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 동적 워크플로우 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

동적 워크플로우

  • Overeasy는 메모리, 도구 통합, 다중 에이전트 오케스트레이션이 가능한 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.
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    Overeasy란?
    Overeasy는 다양한 분야에서 LLM 기반 AI 에이전트를 오케스트레이션하는 Python 기반 오픈소스 프레임워크입니다. 에이전트 정의, 메모리 저장소 구성, API, 지식 베이스, 데이터베이스 등 외부 도구 통합을 위한 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 OpenAI, Azure 또는 자체 호스팅된 LLM 엔드포인트에 연결하여 단일 또는 다중 에이전트가 포함된 동적 워크플로우를 설계할 수 있습니다. Overeasy의 오케스트레이션 엔진은 작업 위임, 결정 내리기, 폴백 전략을 처리하여 연구, 고객 지원, 데이터 분석, 일정 관리 등 강력한 디지털 워커를 지원합니다. 포괄적인 문서와 예제 프로젝트는 Linux, macOS, Windows에서 신속한 배포를 가능하게 합니다.
  • AtomicAgent는 LLM 호출과 외부 도구를 조정하는 모듈형 AI 에이전트를 구축하기 위한 Node.js 라이브러리입니다.
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    AtomicAgent란?
    AtomicAgent는 AI 에이전트의 작업을 정의, 구성, 실행하는 구조화된 프레임워크를 제공합니다. 핵심 모듈에는 외부 서비스를 등록하고 호출하는 도구 레지스트리, 대화 또는 작업 컨텍스트를 저장하는 메모리 관리자, 단계별로 LLM 상호작용을 수행하는 오케스트레이션 엔진이 포함됩니다. 재사용 가능한 도구 정의, 의사 결정 로직 구성, 장시간 실행 작업의 비동기 수행이 가능합니다. AtomicAgent의 모듈식 설계는 챗봇에서 데이터 처리 파이프라인까지 복잡한 AI 기반 워크플로우의 유지보수성, 테스트 용이성, 신속한 반복을 촉진합니다.
  • 사용자 정의 가능한 언어 그래프를 통해 LLM 호출과 구조화된 지식을 오케스트레이션하는 그래프 중심의 AI 에이전트 프레임워크입니다.
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    Geers AI Lang Graph란?
    Geers AI Lang Graph는 다중 LLM 호출을 조정하고 구조화된 지식을 관리하는 그래프 기반의 추상화 계층을 제공합니다. 프롬프트, 데이터, 메모리를 나타내는 노드와 엣지를 정의하여 동적 워크플로우를 생성하고, 상호작용 간에 컨텍스트를 추적하며, 실행 흐름을 시각화할 수 있습니다. 다양한 LLM 제공자를 위한 플러그인 통합, 맞춤형 프롬프트 템플릿, 내보내기 가능한 그래프를 지원하며, 반복적인 에이전트 설계, 맥락 유지, 프로토타이핑을 빠르게 수행할 수 있습니다.
  • 산업, 재무 및 시장 데이터를 사용하여 주어진 조직과 유사한 회사를 찾고 순위를 매기는 AI 에이전트입니다.
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    Similar Company Finder란?
    이 Similar Company Finder AI 에이전트 템플릿은 사용자 제공 회사 이름을 처리하여 유사한 특성을 지닌 회사를 식별하고 순위별로 분류합니다. 통합된 데이터 소스에서 산업 부문, 수익 수치, 직원 수, 시장 세그먼트와 같은 관련 데이터를 추출합니다. 대화형 AI 인터페이스, 사전 훈련된 언어 모델 및 벡터 임베딩 기술을 사용하여 코사인 유사도를 통해 유사도 점수를 계산합니다. 사용자는 데이터 커넥터를 맞춤 설정하고 유사도 임계값을 조정하며, 템플릿을 기존 작업 흐름에 통합하여 경쟁사 벤치마킹과 시장 정보를 포괄적으로 수행할 수 있습니다.
  • IoA는 AI 에이전트를 오케스트레이션하여 맞춤형 다단계 LLM 기반 워크플로우를 구축하는 오픈소스 프레임워크입니다.
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    IoA란?
    IoA는 여러 AI 에이전트를 통합된 워크플로우 내에서 정의, 조정 및 실행할 수 있는 유연한 아키텍처를 제공합니다. 주요 구성 요소에는 상위 목표를 분해하는 플래너, 특화된 에이전트에 작업을 할당하는 수행기, 그리고 컨텍스트 관리를 위한 메모리 모듈이 포함됩니다. 외부 API 및 툴킷과의 통합, 실시간 모니터링, 그리고 커스터마이징 가능한 기능 플러그인을 지원합니다. 개발자는 기존 모듈을 결합하거나 맞춤 논리로 확장하여 자율 어시스턴트, 고객 지원 챗봇, 데이터 처리 파이프라인을 빠르게 프로토타입할 수 있습니다.
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