초보자 친화적 플러그인 확장성 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 플러그인 확장성 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

플러그인 확장성

  • Lila는 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크로, LLM을 조율하고, 메모리를 관리하며, 도구를 통합하고, 워크플로우를 사용자 정의합니다.
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    Lila란?
    Lila는 다중 단계 추론과 자율 작업 수행에 특화된 완전한 AI 에이전트 프레임워크를 제공합니다. 개발자는 맞춤형 도구(API, 데이터베이스, 웹훅)를 정의하고 런타임 동안 동적으로 호출하도록 Lila를 구성할 수 있습니다. 대화 기록과 사실을 저장하는 메모리 모듈, 하위 작업을 순차적 처리하는 계획 구성 요소, 투명한 의사결정을 위한 사고 사슬 프롬프트를 갖추고 있습니다. 플러그인 시스템은 새로운 기능을 원활하게 확장할 수 있게 해주며, 내장된 모니터링은 에이전트의 행동과 출력을 추적합니다. 모듈형 설계로 기존 파이썬 프로젝트에 쉽게 통합하거나, 실시간 에이전트 워크플로우를 위해 호스팅 서비스로 배포할 수 있습니다.
  • VillagerAgent는 플러그인 통합, 메모리 처리 및 다중 에이전트 조정을 갖춘 모듈식 AI 에이전트를 Python으로 구축할 수 있게 합니다.
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    VillagerAgent란?
    VillagerAgent는 대형 언어 모델을 활용하는 AI 에이전트를 구축하는 종합 도구 모음을 제공합니다. 핵심적으로 개발자는 웹 검색, 데이터 검색 또는 사용자 지정 API와 같은 모듈형 도구 인터페이스를 정의합니다. 프레임워크는 대화 맥락, 사실 및 세션 상태를 저장하여 원활한 다중 턴 상호작용을 관리합니다. 유연한 프롬프트 템플릿 시스템은 일관된 메시징과 행동 제어를 보장합니다. 고급 기능에는 여러 에이전트가 협력하거나 백그라운드 작업을 예약하는 기능이 포함됩니다. Python으로 개발된 VillagerAgent는 pip를 통한 손쉬운 설치와 인기 있는 LLM 제공자와의 통합을 지원합니다. 고객 지원 봇, 연구 보조 도구 또는 워크플로우 자동화 도구 개발에 있어 VillagerAgent는 설계, 테스트, 배포를 간소화합니다.
  • HackerGCLASS의 Agent API: 맞춤형 도구, 메모리, 워크플로우와 함께 AI 에이전트를 배포하기 위한 Python RESTful 프레임워크입니다.
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    HackerGCLASS Agent API란?
    HackerGCLASS Agent API는 AI 에이전트를 실행하는 RESTful 엔드포인트를 공개하는 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 개발자는 사용자 지정 도구 통합, 프롬프트 템플릿 구성, 세션 간 에이전트 상태 및 메모리를 유지할 수 있습니다. 이 프레임워크는 여러 에이전트를 병렬로 조율하고, 복잡한 대화 흐름을 처리하며, 외부 서비스와의 연계를 지원합니다. Uvicorn 또는 기타 ASGI 서버를 통해 배포를 간소화하며, 플러그인 모듈로 확장할 수 있어 다양한 용도의 도메인 특화 AI 에이전트 빠른 제작이 가능합니다.
  • Agent Teams는 Microsoft Teams용 AI 채팅봇으로 작업을 자동화하고, 질문에 답하며, OpenAI를 통해 지식을 검색합니다.
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    Agent Teams란?
    Agent Teams는 AI 기반 대화, 작업 자동화 및 지식 관리를 Microsoft Teams에 제공하는 개발자 친화적인 프레임워크입니다. Microsoft Bot Framework, OpenAI GPT 모델, LangChain을 기반으로 하며, 다중 턴 대화, 검색 증강 생성 및 사용자 정의 가능한 워크플로우를 지원합니다. 팀은 외부 데이터 소스와 연동하고, 트리거를 정의하며, 채널 내에 봇을 배포할 수 있습니다. 오픈 소스 구조는 플러그인과 구성을 통해 확장 가능하며, 고객 지원, HR 문의, 내부 지식 기반 등 지능형 비서를 구축하는 데 적합하며 모두 익숙한 Teams 인터페이스 내에서 작동합니다.
  • IntelliConnect는 언어 모델과 다양한 API를 연결하는 AI 에이전트 프레임워크로, 연쇄적 사고 추론을 지원합니다.
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    IntelliConnect란?
    IntelliConnect는 개발자가 LLM(예: GPT-4)을 다양한 외부 API 및 서비스와 연결하여 지능형 에이전트를 구축할 수 있도록 하는 다목적 AI 에이전트 프레임워크입니다. 다단계 추론, 맥락 기반 도구 선택, 오류 처리를 지원하며, 고객 지원, 웹 또는 문서에서 데이터 추출, 일정 관리 등 복잡한 워크플로를 자동화하는 데 최적입니다. 플러그인 기반 설계로 확장이 쉽고, 내장 로깅과 가시성 기능이 에이전트 성능을 모니터링하고 능력을 지속적으로 개선하는 데 도움을 줍니다.
  • 기록 그래프 메모리와 동적 도구 호출 기능을 갖춘 LLM 에이전트를 지원하는 오픈소스 프레임워크입니다.
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    LangGraph Agent란?
    LangGraph 에이전트는 그래프 구조의 메모리와 결합된 LLM을 통해 사실을 기억하고 관계를 추론하며 필요 시 외부 함수 또는 도구를 호출할 수 있는 자율형 에이전트를 구축합니다. 개발자는 메모리 스키마를 그래프 노드와 엣지로 정의하고, 맞춤형 도구 또는 API를 연결하며, 설정 가능한 플래너와 실행자를 통해 에이전트 워크플로우를 조율합니다. 이 접근법은 맥락 유지력을 높이고 지식 기반의 의사 결정을 가능하게 하며 다양한 어플리케이션에서 동적 도구 호출을 지원합니다.
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