초보자 친화적 비동기 작업 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 비동기 작업 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

비동기 작업

  • Automata는 계획, 실행 및 도구와 API와의 상호 작용이 가능한 자율 AI 에이전트를 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크입니다.
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    Automata란?
    Automata는 JavaScript와 TypeScript에서 자율 AI 에이전트 생성이 가능한 개발자 중심의 프레임워크입니다. 작업 분해를 위한 플래너, 맥락 유지용 메모리 모듈, HTTP 요청, 데이터베이스 쿼리 및 사용자 지정 API 호출을 위한 도구 통합 등 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 비동기 실행, 플러그인 확장, 구조화된 출력 지원을 통해, 다단계 추론, 외부 시스템과의 상호작용, 지식 기반의 동적 업데이트가 가능한 에이전트 개발이 간소화됩니다.
  • Easy-Agent는 도구 통합, 메모리 및 맞춤형 워크플로우를 가능하게 하는 LLM 기반 에이전트 생성을 단순화하는 Python 프레임워크입니다.
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    Easy-Agent란?
    Easy-Agent는 LLM과 외부 도구, 메모리 세션 추적, 구성 가능한 작업 흐름을 통합하는 모듈식 프레임워크를 제공하여 AI 에이전트 개발을 가속화합니다. 개발자는 API 또는 실행 파일을 노출하는 도구 래퍼 집합을 정의한 후, 단일 단계, 다중 단계 사고 연쇄 또는 맞춤 프롬프트와 같은 원하는 추론 전략으로 에이전트를 인스턴스화합니다. 이 프레임워크는 컨텍스트를 관리하고, 모델 출력에 따라 도구를 동적으로 호출하며, 세션 메모리를 통해 대화 기록을 추적합니다. 병렬 작업을 위한 비동기 실행과 견고한 오류 처리를 지원하여 에이전트의 안정성을 확보합니다. 복잡한 오케스트레이션을 추상화하여 연구 지원, 고객 지원 봇, 데이터 추출 파이프라인, 일정 관리 도우미 등 다양한 사용 사례에 적합한 지능형 에이전트를 최소한의 설정으로 배포할 수 있습니다.
  • MAGI는 동적 도구 통합, 메모리 관리 및 다단계 워크플로우 계획을 위한 오픈소스 모듈형 AI 에이전트 프레임워크입니다.
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    MAGI란?
    MAGI(모듈형 AI 생성 지능)는 AI 에이전트의 생성과 관리를 단순화하도록 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. 플러그인 아키텍처를 통해 맞춤 도구 통합, 지속형 메모리 모듈, 사고 체인 계획, 실시간 다단계 워크플로우 오케스트레이션을 제공합니다. 개발자는 외부 API 또는 로컬 스크립트를 에이전트 도구로 등록하고, 메모리 백엔드를 구성하며, 작업 정책을 정의할 수 있습니다. MAGI의 확장 가능한 설계는 동기 및 비동기 작업 모두를 지원하며, 챗봇, 자동화 파이프라인, 연구 프로토타입에 적합합니다.
  • 맞춤 도구, 메모리, OpenAI 모델과 함께 AI 에이전트를 정의하고 실행할 수 있는 JavaScript 라이브러리입니다.
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    OpenAI Agents JS란?
    OpenAI Agents JS는 OpenAI 모델과 사용자 지정 도구 세트를 결합하여 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 합니다. 에이전트는 사용자 입력을 처리하고, 외부 API를 호출하며, 메모리 모듈을 사용해 대화를 관리하고, 웹 스크래핑, 코드 생성 또는 데이터 조회와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이 프레임워크는 도구 등록을 위한 플러그인 시스템, 오케스트레이션을 위한 표준 에이전트 클래스, 내장 메모리 추상화, 채팅 기반 및 완료 기반 모델 모두를 지원합니다. 오류 복구, 다중 도구 오케스트레이션, 맞춤형 미들웨어 등 기능을 제공하며, 도구를 정의하고 이를 에이전트 인스턴스에 넣어 노드.js 또는 브라우저 환경에서 최소한의 보일러플레이트로 정교한 AI 중심 워크플로우를 배포할 수 있습니다. 또한 API 키 관리를 간소화하고 비동기 작업도 지원하여, 장시간 실행 작업이나 데이터베이스, 메시징 큐와의 통합도 손쉽게 할 수 있습니다.
  • WanderMind는 자율적 브레인스토밍, 도구 통합, 지속적인 메모리 및 맞춤형 워크플로우를 위한 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.
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    WanderMind란?
    WanderMind는 자율적 AI 에이전트 구축을 위한 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 세션 간 맥락을 유지하는 지속적 메모리 저장소를 관리하며, 확장 기능을 위한 외부 도구 및 API와 통합하고, 맞춤형 플래너를 통해 다단계 추론을 조율합니다. 개발자는 다양한 LLM 제공자를 플러그인할 수 있고, 비동기 작업을 정의하며, 새 도구 어댑터를 통해 시스템을 확장할 수 있습니다. 이 프레임워크는 자율 워크플로우 실험을 빠르게 하도록 지원하며, 아이디어 탐색부터 자동연구 보조까지 무거운 엔지니어링 오버헤드 없이 애플리케이션을 가능하게 합니다.
  • LazyLLM은 개발자가 맞춤형 메모리, 도구 통합 및 워크플로우를 갖춘 지능형 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 하는 Python 프레임워크입니다.
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    LazyLLM란?
    LazyLLM은 외부 API 또는 맞춤 유틸리티와의 연동을 지원합니다. 에이전트는 정의된 작업을 순차 또는 분기 워크플로를 통해 수행하며, 동기 또는 비동기 작업을 지원합니다. LazyLLM은 내장 로그, 테스트 유틸리티, 프롬프트 또는 검색 전략을 사용자 지정할 수 있는 확장 포인트도 제공합니다. 이 프레임워크는 LLM 호출, 메모리 관리, 도구 실행의 기본 조정을 담당하여, 적은 코드로 빠른 프로토타이핑과 인텔리전트 어시스턴트, 채팅봇, 자동화 스크립트 배포를 가능하게 합니다.
  • 지속적인 메모리, 도구 통합, 맞춤형 워크플로우 및 다중 모델 오케스트레이션이 가능한 AI 에이전트 구축, 테스트, 배포.
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    Venus란?
    Venus는 개발자가 쉽게 지능형 AI 에이전트를 설계, 구성 및 실행할 수 있도록 하는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 내장된 대화 관리, 지속적 메모리 저장 옵션, 외부 도구 및 API 통합을 위한 유연한 플러그인 시스템을 제공합니다. 사용자는 커스텀 워크플로우를 정의하고, 여러 LLM 호출을 연결하며, 데이터 검색, 웹 스크래핑 또는 데이터베이스 쿼리와 같은 작업 수행을 위한 함수 호출 인터페이스를 통합할 수 있습니다. Venus는 동기 및 비동기 실행, 로깅, 오류 처리, 에이전트 활동 모니터링을 지원합니다. 낮은 수준의 API 상호 작용을 추상화하여 Venus는 챗봇, 가상 비서, 자동화된 워크플로우의 신속한 프로토타이핑과 배포를 가능하게 하면서 에이전트 행동과 자원 활용에 대한 전체 제어를 유지합니다.
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