초보자 친화적 확장 가능한 시스템 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 확장 가능한 시스템 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

확장 가능한 시스템

  • 복잡한 작업에 협업할 수 있는 사용자 지정 AI 에이전트의 협력을 가능한 파이썬 기반 오픈 소스 다중 에이전트 오케스트레이션 프레임워크.
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    CodeFuse-muAgent란?
    CodeFuse-muAgent는 여러 자율 AI 에이전트를 조정하여 복합 업무를 공동으로 해결하는 파이썬 기반 오픈 소스 프레임워크입니다. 개발자는 데이터 처리, 자연어 이해 또는 외부 API 상호작용과 같은 전문 기술을 가진 개별 에이전트를 정의하고, 동적 작업 위임을 위한 통신 프로토콜을 구성합니다. 이 프레임워크는 중앙 집중식 메모리 관리, 로깅, 모니터링을 제공하며, 모델에 독립적이고, 인기 있는 LLM 및 사용자 정의 AI 모델과의 통합을 지원합니다. CodeFuse-muAgent를 활용하면, 팀은 모듈형 AI 워크플로를 구축하고, 다단계 프로세스를 자동화하며, 다양한 환경에서 배포를 확장할 수 있습니다. 유연한 구성 파일과 확장 가능한 API를 통해 빠른 프로토타이핑, 테스트, 미세 조정이 가능하여 고객 지원, 콘텐츠 생성 파이프라인, 연구 보조자 등 활용 사례에 적합합니다.
  • 자율 에이전트가 동적으로 협상하고 작업을 할당할 수 있도록 하는 Java 기반의 Contract Net Protocol 구현. 다중 에이전트 시스템에서의 조정을 지원합니다.
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    Contract Net Protocol란?
    이 리포지토리는 FIPA Contract Net 상호작용 프로토콜의 완전한 Java 구현을 제공합니다. 개발자는 관리 에이전트와 계약 에이전트를 생성하여 CFP, 제안, 수락, 거절 등을 에이전트 통신 채널을 통해 교환할 수 있습니다. 주요 모듈에는 작업 브로드캐스팅, 입찰 수집, 사용자 지정 기준에 따른 제안 평가, 계약 수여, 실행 상태 모니터링이 포함되며, 연구 시뮬레이션, 산업 스케줄링, 로봇 협력 등에 활용할 수 있습니다.
  • DialSense는 음성 비서를 효과적으로 구축하고 관리할 수 있도록 합니다.
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    DialSense란?
    DialSense는 음성 비서를 구축, 교육 및 관리하기 위한 강력한 도구 세트를 제공하며, 소비자와의 상호 작용을 개선하려는 기업을 위한 중앙 집중식 솔루션을 제공합니다. 사용자 정의 가능한 대화형 봇과 자동 확장 기능을 포함한 다양한 인상적인 기능을 갖추고 있어 음성 비서 관리 프로세스를 단순화합니다. 오늘 데모를 요청하여 DialSense가 귀사의 비즈니스 커뮤니케이션 전략을 어떻게 변화시킬 수 있는지 확인하십시오.
  • 기억, 도구 통합 및 LLM 조정을 갖춘 맥락형 AI 에이전트 구축을 가능하게 하는 오픈소스 파이썬 프레임워크입니다.
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    Nestor란?
    Nestor는 대화 상태를 유지하고 외부 도구를 호출하며 처리 파이프라인을 사용자 정의할 수 있는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 주요 기능에는 세션 기반 메모리 저장소, 도구 기능 또는 플러그인 등록을 위한 레지스트리, 유연한 프롬프트 템플릿 및 통합 LLM 클라이언트 인터페이스가 포함됩니다. 에이전트는 순차적 작업을 수행하거나 결정 분기를 하고 REST API 또는 로컬 스크립트와 통합할 수 있습니다. Nestor는 프레임워크에 구애받지 않으며, OpenAI, Azure 또는 자체 호스팅 LLM 제공자를 사용할 수 있습니다.
  • 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.
  • 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.
  • JADE 프레임워크를 사용한 Java 기반 다중 에이전트 시스템 시연으로 에이전트 상호작용, 협상, 작업 조정을 모델링합니다.
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    Java JADE Multi-Agent System Demo란?
    이 프로젝트는 JADE(Java Agent DEvelopment) 프레임워크를 사용하여 다중 에이전트 환경을 구축합니다. 에이전트는 플랫폼의 AMS와 DF에 등록하고, ACL 메시지를 교환하며, 순환, 일회성, FSM과 같은 행동을 수행합니다. 예제 시나리오에는 구매자-판매자 협상, 계약 넷 프로토콜, 작업 배분이 포함됩니다. GUI 에이전트 컨테이너는 런타임 동안 에이전트 상태와 메시지 흐름을 모니터링하는 데 도움이 됩니다.
  • Camel은 다중 에이전트 협업, 도구 통합 및 계획을 가능하게 하는 오픈 소스 AI 에이전트 오케스트레이션 프레임워크입니다. LLM과 지식 그래프를 활용합니다.
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    Camel AI란?
    Camel AI는 지능형 에이전트의 생성과 오케스트레이션을 단순화하도록 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. 대형 언어 모델을 연결하고, 외부 도구와 API를 통합하며, 지식 그래프를 관리하고, 메모리를 지속하는 추상화 계층을 제공합니다. 개발자는 다중 에이전트 워크플로우를 정의하고, 작업을 하위 계획으로 분해하며, CLI 또는 웹 UI를 통해 실행을 모니터링할 수 있습니다. Python과 Docker를 기반으로 하여 LLM 제공자, 사용자 정의 도구 플러그인 및 하이브리드 계획 전략을 원활히 교체 가능하게 하여 자동화된 어시스턴트, 데이터 파이프라인, 자율 워크플로우 개발을 가속화합니다.
  • 여러 AI 에이전트를 협력 워크플로우에서 조율하는 자바스크립트 프레임워크로, 동적 작업 배분과 계획을 가능하게 합니다.
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    Super-Agent-Party란?
    Super-Agent-Party는 각 에이전트가 계획, 조사, 초안 작성, 검토 등 고유 역할을 수행하는 파티 객체를 정의할 수 있게 합니다. 각각의 에이전트는 사용자 정의 프롬프트, 도구, 모델 파라미터로 구성할 수 있습니다. 프레임워크는 메시지 라우팅과 공유 맥락을 관리하여, 에이전트들이 하위 작업에 대해 실시간으로 협력할 수 있도록 지원합니다. 타사 서비스용 플러그인 연동, 유연한 오케스트레이션 전략, 오류 처리 루틴도 지원됩니다. 직관적인 API를 통해 사용자는 동적으로 에이전트를 추가하거나 제거하며, 워크플로우를 연결하고 에이전트 상호작용을 시각화할 수 있습니다. Node.js 기반이고 주요 클라우드 제공 업체와 호환되어 확장성과 유지보수성이 뛰어난 AI 다중 에이전트 시스템 개발을 간소화합니다.
  • SwarmFlow는 비동기 메시지 전달과 플러그인 기반 워크플로우를 통해 여러 AI 에이전트가 협력하여 작업을 해결하도록 조정하는 오픈 소스 Python 프레임워크입니다.
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    SwarmFlow란?
    SwarmFlow는 개발자가 구성 가능한 워크플로우를 통해 AI 에이전트 무리를 인스턴스화하고 조율할 수 있게 합니다. 에이전트는 비동기적으로 메시지를 교환하고, 하위 작업을 위임하며, 도메인별 논리를 위한 맞춤형 플러그인을 통합할 수 있습니다. 이 프레임워크는 작업 스케줄링, 결과 집계, 오류 관리를 처리하여 사용자가 에이전트 행동과 협업 전략 설계에 집중할 수 있게 합니다. SwarmFlow의 모듈식 아키텍처는 자동 브레인스토밍, 데이터 처리, 의사결정 지원 시스템을 위한 복잡한 파이프라인 구성을 간소화하여 프로토타이핑, 확장, 모니터링을 쉽게 만듭니다.
  • AgentsForce는 지능형 에이전트를 사용하여 작업을 자동화하는 AI 플랫폼입니다.
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    AgentsForce란?
    AgentsForce는 지능형 에이전트를 사용하여 다양한 비즈니스 작업과 프로세스를 자동화하는 고급 AI 에이전트 솔루션입니다. 이러한 에이전트는 고객 상호작용, 데이터 분석, 워크플로 관리 등을 처리할 수 있어 생산성을 높이고 수동 개입을 줄일 수 있습니다. 적응성 및 통합에 중점을 두어 AgentsForce는 조직이 여러 플랫폼에서 원활하게 운영을 최적화할 수 있도록 합니다.
  • AutoAct는 작업 자동화를 위해 LLM 기반 추론, 계획, 동적 도구 호출을 가능하게 하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.
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    AutoAct란?
    AutoAct는 LLM 기반 추론과 구조화된 계획, 모듈형 도구 통합을 결합하여 인텔리전트 에이전트 개발을 간소화하도록 설계되었습니다. 명령어 실행 시퀀스를 생성하는 Planner 컴포넌트, 외부 API를 정의하고 호출하는 ToolKit, 맥락을 유지하는 Memory 모듈을 포함하고 있습니다. 로깅, 오류 처리 및 구성 가능 정책을 통해 AutoAct는 데이터 분석, 콘텐츠 생성, 대화형 비서와 같은 작업에 대해 견고한 엔드 투 엔드 자동화를 지원합니다. 개발자는 워크플로우를 사용자 정의하고, 도구를 확장하며, 온프레미스 또는 클라우드에 배포할 수 있습니다.
  • Imagga는 자동 태그 지정, 분류 및 시각 검색을 위한 고급 이미지 인식 API를 제공합니다.
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    Imagga란?
    Imagga의 이미지 인식 API는 이미지 분석 프로세스를 자동화하고자 하는 회사들을 위한 포괄적인 솔루션입니다. 주요 기능으로는 자동 태그 지정, 분류 및 시각 검색이 포함됩니다. 이 API는 다양한 소프트웨어 시스템 및 애플리케이션에 통합될 수 있으며, 비주얼 데이터의 잠재력을 활용할 수 있습니다. 클라우드 및 온프레미스 옵션을 갖춘 Imagga는 다양한 비즈니스 요구에 맞는 유연성과 확장성을 제공하며, 최적화된 이미지 관리와 시각 콘텐츠의 발견 가능성을 향상시킵니다.
  • 우즈베키스탄에서 효율적인 ERP 시스템을 구축하여 비즈니스를 간소화하고 워크플로를 단순화합니다.
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    IOTA란?
    IOTA ERP 및 CRM 시스템은 재무, 물류, 소매 및 제조를 포함한 다양한 분야에 특화되어 있습니다. 기능적이고 빠르며 편리한 솔루션을 제공하여 비즈니스 효율성을 높이고 운영을 간소화합니다. 시스템은 모바일 장치를 통해 접근 가능하며 완전히 반응형입니다. 우리는 Golang 및 HTMX를 포함한 강력한 기술 스택을 활용하여 대량의 데이터 처리와 확장 가능한 솔루션을 보장합니다. AI/ML 기술을 활용하여 우리는 비즈니스 프로세스에 대형 언어 모델과 같은 고급 솔루션을 통합하여 생산성을 향상시킵니다. 또한, IOTA ERP 시스템은 온프레미스와 클라우드 모두에 구축될 수 있어 다양한 비즈니스 니즈를 충족하기 위한 유연한 옵션을 제공합니다.
  • MASChat은 동적 역할을 갖는 다중 GPT 기반 AI 에이전트를 협력적으로 작업 해결을 위해 채팅으로 조율하는 파이썬 프레임워크입니다.
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    MASChat란?
    MASChat은 언어 모델로 구동되는 여러 AI 에이전트 간의 대화를 유연하게 조율할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. 연구원, 요약자, 비평가와 같은 특정 역할을 가진 에이전트를 정의하고, 이들의 프롬프트, 권한, 통신 프로토콜을 지정할 수 있습니다. MASChat의 중앙 관리자가 메시지 라우팅, 컨텍스트 유지, 상호작용을 기록하여 추적 가능성을 보장합니다. 전문화된 에이전트를 조율하여 연구, 콘텐츠 생성, 데이터 분석 등의 복잡한 작업을 병렬 워크플로우로 분해하여 효율성과 통찰력을 향상시킵니다. OpenAI GPT API 또는 로컬 LLM과 통합되며, 맞춤형 행동을 위한 플러그인 확장도 지원합니다. MASChat은 프로토타이핑, 협력 환경 시뮬레이션, AI 시스템에서의 자발적 행동 탐구에 이상적입니다.
  • 분산 문제 해결을 위한 에이전트 행동, 통신 및 조정을 구현하는 오픈소스 Java 기반의 멀티에이전트 시스템 프레임워크입니다.
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    Multi-Agent Systems란?
    멀티에이전트 시스템은 분산 에이전트 기반 아키텍처의 생성, 구성, 실행을 간소화하도록 설계되었습니다. 개발자는 Java 클래스 내에서 에이전트 행동, 통신 온톨로지, 서비스 설명을 정의할 수 있습니다. 프레임워크는 컨테이너 설정, 메시지 전달, 생애주기 관리를 담당합니다. 표준 FIPA 프로토콜을 기반으로 P2P 협상, 협력 계획, 모듈 확장을 지원하며, 사용자는 단일 또는 네트워크 호스트에서 멀티에이전트 시나리오를 실행, 모니터링, 디버깅할 수 있어 연구, 교육, 소규모 배포에 적합합니다.
  • Nemesys Labs는 다양한 산업 요구에 대한 고급 AI 솔루션을 제공합니다.
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    Nemesys Labs란?
    Nemesys Labs는 여러 분야에 걸쳐 정교한 AI 기반 솔루션을 배포하는 데 특화되어 있습니다. 저희 제품은 기존 시스템과 원활하게 통합되도록 설계되어 데이터 분석, 자동화 및 의사결정 기능을 향상합니다. 우리는 의료, 금융, 제조 등 다양한 산업 내 주요 문제를 해결하는 맞춤형 AI 어플리케이션을 만들기 위해 확장 가능하고 사용자 정의 가능한 솔루션을 만드는 데 집중하고 있습니다. 최첨단 AI 기술을 활용하여 기업들이 성능과 운영 효율성을 크게 향상시켜 성장과 혁신을 이끌 수 있도록 지원합니다.
  • AI 에이전트가 실시간 협력 다중 에이전트 상호작용을 위해 구조화된 메시지를 교환할 수 있는 표준화된 프로토콜입니다.
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    Agent Communication Protocol (ACP)란?
    에이전트 통신 프로토콜(ACP)은 자율 AI 에이전트 간의 원활한 상호작용을 가능하게 하는 공식 프레임워크입니다. ACP는 메시지 유형, 헤더, 페이로드 규약과 함께 에이전트 검색 및 등록 메커니즘을 규정합니다. 대화 추적, 버전 협상, 표준 에러 보고를 지원합니다. 언어에 구애받지 않는 JSON 스키마와 전송에 구애받지 않는 바인딩을 제공하여, 통합 복잡성을 줄이고 고객 서비스 봇, 로봇 군집, IoT 오케스트레이션, 협력 AI 워크플로우를 위한 확장 가능한 상호운용 시스템 구성 가능하게 합니다.
  • Agent Forge는 작업 오케스트레이션, 메모리 관리 및 플러그인 확장을 위한 오픈 소스 프레임워크입니다.
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    Agent Forge란?
    Agent Forge는 AI 에이전트를 정의, 실행 및 조정하기 위한 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 내장된 작업 오케스트레이션 API를 통해 작업을 순차적 또는 병렬로 수행하며, 장기 맥락 유지를 위한 메모리 모듈과 외부 서비스(예: LLM, 데이터베이스, 타사 API)를 통합하는 플러그인 시스템을 포함하고 있습니다. 개발자는 복잡한 워크플로우를 저수준 인프라 관리를 하지 않고도 신속하게 프로토타입, 테스트 및 배포할 수 있습니다.
  • Agent-FLAN은 다중 역할 오케스트레이션, 기획, 도구 통합 및 복잡한 워크플로우 실행을 가능하게 하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.
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    Agent-FLAN란?
    Agent-FLAN은 작업을 기획 역할과 실행 역할로 나누어 정교한 AI 에이전트 기반 애플리케이션 개발을 간소화하도록 설계되었습니다. 사용자는 구성 파일을 통해 에이전트 행동과 워크플로우를 정의하며, 입력 포맷, 도구 인터페이스, 통신 프로토콜을 지정합니다. 기획 에이전트는 상위 수준의 작업 계획을 생성하고, 실행 에이전트는 API 호출, 데이터 처리 또는 대형 언어 모델을 활용한 콘텐츠 생성과 같은 구체적 작업을 수행합니다. 모듈형 구조는 플러그앤플레이 도구 어댑터, 사용자 지정 프롬프트 템플릿 및 실시간 모니터링 대시보드도 지원합니다. OpenAI, Anthropic, Hugging Face와 같은 인기 LLM 제공업체와 통합이 원활하며, 개발자는 다양한 시나리오(자동 연구 도우미, 동적 콘텐츠 생성 파이프라인, 기업 프로세스 자동화 등)용 워크플로우를 빠르게 프로토타이핑, 테스트 및 배포할 수 있습니다.
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