초보자 친화적 세션 지속성 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 세션 지속성 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

세션 지속성

  • GhostOS는 브라우저 기반의 OS 유사 인터페이스를 제공하여 여러 AI 에이전트를 별도 창에서 관리하고 실행할 수 있어 다중 작업과 플러그인 통합을 지원합니다.
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    GhostOS란?
    GhostOS는 브라우저 내에서 전통적인 운영체제처럼 작동하여 여러 AI 에이전트 창을 동시에 열 수 있습니다. 각 창은 ChatGPT 또는 사용자 지정 플러그인에 연결된 독립된 작업 공간으로 기능하며, 가상 데스크탑과 끌어서 놓기 파일 관리를 지원합니다. 사용자는 테마, 확장 기능, 빠른 접근 도구 모음으로 환경을 커스터마이징할 수 있습니다. GhostOS는 다양한 AI 기반 작업 전환을 간소화하고 세션 지속성을 제공하며, 연구, 코딩, 글쓰기, 생산성 향상을 위한 중앙 집중식 플랫폼을 제공합니다. 또한 컨텍스트 인식 상호작용을 위한 메모리 모듈, 플러그인 마켓플레이스, 키보드 단축키 및 커맨드 팔레트, 세션 내보내기와 타사 API 연동 기능도 갖추고 있습니다.
  • 세션 간 대화 맥락을 캡처, 요약, 임베딩, 검색할 수 있는 AI 메모리 시스템입니다.
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    Memonto란?
    Memonto는 AI 에이전트의 미들웨어 라이브러리로, 전체 메모리 수명 주기를 조율합니다. 각 대화 턴마다 사용자 및 AI 메시지를 기록하고, 중요한 세부 정보를 요약하며, 이 요약을 임베딩으로 변환하여 저장합니다. 새 프롬프트를 생성할 때, Memonto는 의미론적 검색을 수행하여 가장 관련성 높은 과거 기억을 검색하며, 에이전트가 맥락을 유지하고, 사용자 선호도를 기억하며, 맞춤형 응답을 제공할 수 있도록 합니다. SQLite, FAISS, Redis 등 여러 저장소 백엔드를 지원하며, 임베딩, 요약, 검색을 위한 구성 가능한 파이프라인을 제공합니다. 개발자는 기존 에이전트 프레임워크에 쉽게 통합하여 일관성과 장기 참여를 강화할 수 있습니다.
  • Melissa는 메모리와 도구 통합이 가능한 맞춤형 대화형 에이전트를 구축하기 위한 오픈소스 모듈식 AI 에이전트 프레임워크입니다.
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    Melissa란?
    Melissa는 광범위한 템플릿 코드 없이 AI 기반 에이전트를 구축할 수 있는 가볍고 확장 가능한 아키텍처를 제공합니다. 핵심적으로, 이 프레임워크는 개발자가 맞춤형 액션, 데이터 커넥터, 메모리 모듈을 등록할 수 있는 플러그인 기반 시스템에 의존합니다. 메모리 서브시스템은 상호작용 간 콘텍스트를 유지하여 대화의 연속성을 향상시킵니다. API, 데이터베이스 또는 로컬 파일에서 정보를 가져오고 처리할 수 있는 통합 어댑터도 갖추고 있습니다. 간단한 API, CLI 도구, 표준화된 인터페이스를 결합하여 Melissa는 고객 문의 자동화, 동적 보고서 생성, 다단계 워크플로우 조정과 같은 작업을 간소화합니다. 언어에 구애받지 않는 통합이 가능하여 파이썬 중심 프로젝트에 적합하며, Linux, macOS 또는 Docker 환경에 배포할 수 있습니다.
  • 개발자가 과제 자동화 및 자연어 상호작용을 위한 자율 AI 에이전트를 만들 수 있도록 하는 최소한의 TypeScript 라이브러리입니다.
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    micro-agent란?
    micro-agent는 자율 AI 에이전트를 생성하기 위한 최소한이면서도 강력한 추상화 세트를 제공합니다. TypeScript로 제작되어 있으며, 브라우저와 Node.js 환경 모두에서 원활하게 실행됩니다. 사용자 정의 프롬프트 템플릿, 의사결정 논리, 확장 가능한 도구 연동을 통해 에이전트를 정의할 수 있습니다. 에이전트는 사고 사슬(reasoning chain)을 활용하고, 외부 API와 상호작용하며, 대화 또는 작업별 기억을 유지할 수 있습니다. 이 라이브러리에는 API 응답 처리, 오류 관리, 세션 지속성을 위한 유틸리티도 포함되어 있습니다. micro-agent를 사용하면, 개발자는 다양한 작업(워크플로우 자동화, 대화형 인터페이스 구축, 데이터 처리 파이프라인 오케스트레이션 등)을 위한 에이전트의 프로토타입 제작 및 배포가 가능하며, 큰 프레임워크의 오버헤드 없이도 가능합니다. 모듈식 설계와 명확한 API 표면은 확장과 기존 애플리케이션에의 통합을 용이하게 만듭니다.
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