초보자 친화적 agentes de conversação 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 agentes de conversação 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

agentes de conversação

  • SMS, 음성, WhatsApp 및 채팅을 아우르는 대화형 봇을 만들기 위한 AI 어시스턴트 빌더로, LLM 기반 인사이트를 활용합니다.
    0
    0
    Twilio AI Assistants란?
    Twilio AI Assistants는 최첨단 대형 언어 모델로 구동되는 맞춤형 대화형 에이전트를 구축할 수 있는 클라우드 플랫폼입니다. 이 AI 어시스턴트는 다중 턴 대화를 처리하고, 함수 호출을 통해 백엔드 시스템과 통합하며, SMS, WhatsApp, 음성 통화 및 웹 채팅을 통해 소통할 수 있습니다. 시각적 콘솔 또는 API를 통해 개발자는 인텐트를 정의하고, 풍부한 메시지 템플릿을 설계하며, 데이터베이스 또는 CRM 시스템과 연결할 수 있습니다. Twilio는 신뢰할 수 있는 글로벌 전달, 규정 준수 및 엔터프라이즈급 보안을 보장합니다. 내장된 분석 기능은 사용자 참여, 폴백률, 대화 경로와 같은 성과 지표를 추적하여 지속적인 개선을 가능하게 합니다. Twilio AI Assistants는 인프라 관리 없이 옴니채널 봇의 시장 출시 기간을 단축시켜줍니다.
  • AI_RAG는 외부 지식 소스를 사용하여 검색 보강 생성 기능을 갖춘 AI 에이전트를 가능하게 하는 오픈소스 프레임워크입니다.
    0
    0
    AI_RAG란?
    AI_RAG는 문서 인덱싱, 벡터 검색, 임베딩 생성, LLM 기반 응답 구성을 결합하는 모듈식 검색 보강 생성 솔루션을 제공합니다. 사용자들은 텍스트 문서 코퍼스를 준비하고, FAISS 또는 Pinecone과 같은 벡터 저장소를 연결하며, 임베딩과 LLM 엔드포인트를 구성하고, 인덱싱 프로세스를 실행합니다. 쿼리가 도착하면, AI_RAG는 가장 관련성 높은 구절들을 검색하여, 이를 프롬프트와 함께 선택한 언어 모델에 입력하고, 맥락에 기반한 답변을 돌려줍니다. 확장 가능한 설계는 사용자 지정 커넥터, 다중 모델 지원, 세밀한 검색 및 생성 매개변수 제어를 허용하여 지식 기반과 고급 대화형 에이전트에 이상적입니다.
  • 목표 지향 대화 에이전트를 활성화하기 위해 JaCaMo 다중 에이전트 시스템에 LLM 기반 대화를 통합하는 프레임워크입니다.
    0
    0
    Dial4JaCa란?
    Dial4JaCa는 JaCaMo 다중 에이전트 플랫폼용 Java 라이브러리 플러그인으로, 에이전트 간 메시지를 가로채어 에이전트 의도를 인코딩하고 이를 LLM 백엔드(OpenAI, 로컬 모델)로 라우팅합니다. 대화 컨텍스트를 관리하고, 신념 기반을 갱신하며, 응답 생성 기능을 AgentSpeak(L)의 추론 주기 내에 직접 통합합니다. 개발자는 프롬프트를 커스터마이징하고 대화 아티팩트를 정의하며 비동기 호출을 처리하여 에이전트가 사용자 발화를 해석하고, 작업을 조정하며, 외부 정보를 자연어로 검색할 수 있도록 합니다. 모듈식 설계로 오류 처리, 로깅, 다중 LLM 선택을 지원하며, 연구, 교육, 빠른 프로토타이핑에 이상적입니다.
  • Exo는 도구 통합, 메모리 관리 및 대화 워크플로우를 갖춘 챗봇을 개발할 수 있게 하는 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.
    0
    0
    Exo란?
    Exo는 사용자가 사용자와 소통하고, 외부 API를 호출하며, 대화 맥락을 유지할 수 있는 AI 기반 에이전트 생성을 위한 개발자 중심 프레임워크입니다. 핵심적으로 TypeScript 정의를 사용하여 도구, 메모리 계층 및 대화 관리를 설명합니다. 사용자들은 데이터 검색, 일정 관리 또는 API 오케스트레이션과 같은 작업을 위한 커스텀 액션을 등록할 수 있습니다. 프레임워크는 프롬프트 템플릿, 메시지 라우팅, 오류 처리를 자동으로 처리합니다. Exo의 메모리 모듈은 세션 간 사용자별 정보를 저장하고 호출할 수 있습니다. 개발자는 최소한의 구성을 통해 Node.js 또는 서버리스 환경에 에이전트를 배포하며, 로깅, 인증, 지표 수집을 위한 미들웨어도 지원됩니다. 모듈식 설계로 구성 요소의 재사용이 용이하여 개발 속도를 높이고 중복을 줄입니다.
  • OpenAI Autogen 프레임워크를 사용하는 AI 에이전트 구축, 테스트 및 디버깅을 위한 로컬 개발 스튜디오.
    0
    0
    OpenAI Autogen Dev Studio란?
    OpenAI Autogen Dev Studio는 OpenAI Autogen 프레임워크 기반 AI 에이전트의 종단 간 개발을 간소화하도록 설계된 데스크톱 웹 애플리케이션입니다. 시스템 프롬프트 정의, 메모리 전략 설정, 외부 도구 통합, 모델 매개변수 조정을 할 수 있는 시각적이고 대화 중심의 인터페이스를 제공합니다. 사용자들은 실시간으로 다중 턴 대화를 시뮬레이션하고, 생성된 응답을 검토하며, 실행 경로를 추적하고, 인터랙티브 콘솔 내에서 에이전트 로직을 디버깅할 수 있습니다. 또한, 코드 스캐폴딩 기능을 통해 완전하게 작동하는 에이전트 모듈을 내보내어 프로덕션 환경에 원활하게 통합할 수 있습니다. 워크플로우 자동화, 디버깅, 코드 생성의 중앙 집중화를 통해 프로토타이핑 속도를 높이고 대화형 AI 프로젝트의 개발 복잡성을 줄입니다.
추천