초보자 친화적 AI фреймворки 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 AI фреймворки 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

AI фреймворки

  • Agent-Baba는 개발자가 사용자 정의 가능한 플러그인, 대화형 메모리 및 자동화된 작업 워크플로우를 갖춘 자율 AI 에이전트를 생성할 수 있도록 합니다.
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    Agent-Baba란?
    Agent-Baba는 특정 작업에 맞춘 자율 AI 에이전트를 생성하고 관리하기 위한 종합 툴킷을 제공합니다. 능력 확장을 위한 플러그인 구조, 대화 맥락을 유지하는 메모리 시스템, 연속 작업 수행을 위한 워크플로우 자동화를 특징으로 합니다. 웹 스크래퍼, 데이터베이스, 맞춤 API 등 도구를 에이전트에 통합할 수 있습니다. YAML 또는 JSON 스키마를 통해 구성하는 방식으로 프레임워크를 쉽게 설정하며, 다중 에이전트 협업을 지원하고 성능과 로그를 추적하는 모니터링 대시보드를 제공합니다. 이를 통해 반복적 개선과 원활한 배포를 지원합니다.
  • 메모리, 도구, 다중 모델 지원이 포함된 AI 에이전트를 구축, 오케스트레이션 및 배포하는 오픈 소스 파이썬 프레임워크입니다.
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    Agentfy란?
    Agentfy는 LLM, 메모리 백엔드, 도구 통합을 결합하여 일관된 런타임을 제공하는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 Python 클래스를 사용하여 에이전트의 행동을 선언하고, 도구(REST API, 데이터베이스, 유틸리티)를 등록하며, 로컬, Redis, SQL와 같은 메모리 저장소를 선택합니다. 프레임워크는 프롬프트, 행동, 도구 호출, 컨텍스트 관리를 오케스트레이션하여 작업을 자동화합니다. 내장된 CLI와 Docker 지원으로 클라우드, 엣지 또는 데스크탑 환경에 한 단계로 배포할 수 있습니다.
  • TensorFlow는 머신러닝 모델을 구축하기 위한 강력한 AI 프레임워크입니다.
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    TensorFlow란?
    TensorFlow는 데이터 처리, 모델 학습 및 배포와 같은 작업을 지원하여 머신러닝 모델을 개발하기 위한 포괄적인 생태계를 제공합니다. 그 유연성과 확장성을 통해 TensorFlow는 신경망과 같은 복잡한 아키텍처를 구축할 수 있으며, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 로봇 공학 분야에서의 응용을 용이하게 합니다.
  • 메모리 관리 및 도구 통합이 포함된 가벼운 JavaScript 프레임워크로 AI 에이전트 구축.
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    Tongui Agent란?
    Tongui Agent는 대화 상태를 유지하고, 외부 도구를 활용하며, 여러 하위 에이전트를 조율할 수 있는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 LLM 백엔드를 구성하고, 맞춤형 액션을 정의하며, 컨텍스트를 저장하는 메모리 모듈을 부착할 수 있습니다. 이 프레임워크에는 SDK, CLI 및 관찰 가능성을 위한 미들웨어 훅이 포함되어 있어 Web 또는 Node.js 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다. 지원하는 LLM에는 OpenAI, Azure OpenAI, 오픈소스 모델이 있습니다.
  • 사용자 정의 도구, 메모리 및 다중 에이전트 조정을 갖춘 자율 AI 에이전트를 구축하고 조율하는 파이썬 프레임워크입니다.
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    Autonomys Agents란?
    Autonomys Agents를 사용하면 개발자가 수작업 개입 없이 복잡한 작업을 수행할 수 있는 자율 AI 에이전트를 만들 수 있습니다. Python 기반으로, 에이전트 행동 정의, 외부 API와 사용자 정의 기능 통합, 상호작용 간 대화 기억 유지 등을 위한 도구를 제공합니다. 에이전트는 다중 에이전트 환경에서 협력하고, 지식을 공유하며, 행동을 조율할 수 있습니다. 관측 모듈은 실시간 로그 기록, 성능 추적, 디버깅 인사이트를 제공합니다. 모듈형 구조로, 팀은 핵심 구성요소를 확장하고, 새로운 LLM을 통합하며, 다양한 환경에서 에이전트를 배포할 수 있습니다. 고객 지원 자동화, 데이터 분석, 연구 워크플로우 조정 등에 유용하며, Autonomys Agents는 종단 간 지능형 자율 시스템의 개발과 관리를 간소화합니다.
  • Java Action Generic은 자율 에이전트 행동을 구축하기 위한 유연하고 재사용 가능한 액션 모듈을 제공하는 Java 기반 에이전트 프레임워크입니다.
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    Java Action Generic란?
    Java Action Generic은 Java에서 자율 에이전트 행동을 구현할 수 있는 경량화된 모듈식 라이브러리입니다. 이 액션들은 에이전트가 실행, 스케줄링, 런타임에서 조합할 수 있는 매개변수화된 작업 유닛입니다. 프레임워크는 일관된 액션 인터페이스를 제공하여 사용자 정의 액션 생성, 액션 매개변수 처리, LightJason의 에이전트 라이프사이클 관리를 통합할 수 있습니다. 이벤트 기반 실행 및 병행 지원으로, 에이전트는 동적 의사 결정, 외부 서비스와의 상호 작용, 복잡한 행동 조정 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 라이브러리는 재사용성과 모듈화 설계를 촉진하여 연구, 시뮬레이션, IoT, 게임 AI 등 모든 JVM지원 플랫폼에서 활용 가능합니다.
  • Cheat Layer의 클라우드 마케팅 에이전트를 통해 비즈니스 작업을 손쉽게 자동화하세요.
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    Open Agent Cloud (Antler F24)란?
    Cheat Layer는 비즈니스 프로세스를 최적화하기 위해 설계된 강력한 자동화 도구입니다. 클라우드 기반의 마케팅 에이전트를 활용하여 인구 통계에 따른 A/B 테스트, SEO 최적화 콘텐츠 생성 및 워크플로우 자동화를 포함한 다양한 작업을 자동화합니다. AI 프레임워크인 Atlas를 사용하면 사용자가 간단한 언어로 복잡한 자동화를 생성할 수 있어 모든 수준의 기술 전문 지식자를 위해 접근 가능합니다. Cheat Layer는 콘텐츠 배포 최적화, 마케팅 캠페인 관리, 리드 생성 강화에 제격입니다.
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