초보자 친화적 Automatisierungs-Workflows 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 Automatisierungs-Workflows 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

Automatisierungs-Workflows

  • 로컬에서 Ollama LLM 모델과 상호작용하는 CLI 클라이언트로, 다중 턴 채팅, 스트리밍 출력 및 프롬프트 관리 기능을 제공합니다.
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    MCP-Ollama-Client란?
    MCP-Ollama-Client는 로컬에서 실행되는 Ollama의 언어 모델과 통신하기 위한 통합 인터페이스를 제공합니다. 자동 히스토리 추적이 가능한 쌍방향 다중 턴 대화, 라이브 스트리밍으로 완료 토큰, 동적 프롬프트 템플릿을 지원합니다. 개발자는 설치된 모델을 선택하고, 온도 및 최대 토큰수와 같은 하이퍼파라미터를 커스터마이징하며, 터미널에서 바로 사용량 메트릭을 모니터링할 수 있습니다. 이 클라이언트는 간단한 REST 유사 API 래퍼를 제공하여 자동화 스크립트 또는 로컬 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. 내장된 에러 리포트와 구성 관리로 외부 API에 의존하지 않고 LLM 기반 워크플로우 개발과 테스트를 간소화합니다.
  • 메모리와 도구 통합이 가능한 맞춤형 LLM 기반 에이전트를 조율하는 파이썬 프레임워크로 협업 작업 수행 지원.
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    Multi-Agent-LLM란?
    Multi-Agent-LLM은 대규모 언어 모델 기반 여러 AI 에이전트의 오케스트레이션을 간소화하도록 설계되었습니다. 사용자는 개별 에이전트에 고유한 페르소나, 메모리 저장소 및 외부 도구 또는 API와의 통합을 정의할 수 있습니다. 중앙의 AgentManager는 통신 루프를 관리하여 에이전트들이 공유 환경 내에서 메시지를 교환하며 협력하여 복잡한 목표를 달성할 수 있게 합니다. 프레임워크는 LLM 제공자(OpenAI, Hugging Face 등) 교체, 유연한 프롬프트 템플릿, 대화 기록, 단계별 도구 컨텍스트를 지원합니다. 개발자는 로깅, 오류 처리, 동적 에이전트 생성과 같은 내장 유틸리티를 활용하여 다단계 워크플로우, 연구 작업, 의사결정 파이프라인을 확장 가능하게 자동화할 수 있습니다.
  • 작업 흐름 자동화와 분석 기능이 포함된 맞춤형 챗봇을 생성, 배포 및 관리하는 코드 없는 AI 에이전트 빌더입니다.
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    PandaRobot Chat란?
    PandaRobot Chat은 프로그래밍 기술이 필요 없는 직관적인 웹 기반 인터페이스를 제공하여 AI 기반 채팅 에이전트를 설계할 수 있습니다. 사용자들은 대화 템플릿을 선택하거나 드래그 앤 드롭 에디터로 플로우를 구축하고, 외부 데이터 소스 또는 API와 연결하여 동적 응답을 제공합니다. 이 플랫폼은 여러 AI 모델, 맞춤형 자연어 처리(NLP) 설정, 다중 턴 대화를 지원합니다. 에이전트는 지식 베이스, 예약된 작업, 조건부 워크플로우를 통해 FAQ 답변, 주문 처리, 지원 티켓 처리와 같은 작업을 수행하도록 풍부하게 구성할 수 있습니다. 구성 후에는 웹사이트, WhatsApp, Facebook 등 다양한 채널에 배포하며, 실시간 분석 및 A/B 테스트 도구를 통해 에이전트의 성능을 계속해서 최적화할 수 있습니다.
  • Praxis AI는 반복적인 작업을 자동화하고 생산성을 향상시켜 워크플로를 최적화합니다.
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    Praxis AI란?
    Praxis AI는 다양한 애플리케이션과 통합되어 일상적인 작업을 자동화하여 사용자의 소중한 시간을 절약하는 강력한 플랫폼을 제공합니다. 최첨단 AI 알고리즘을 사용하여 작업을 분석하고 최적화 전략을 제안하여 생산성을 향상하고 오류 발생률을 줄입니다. 사용자는 특정 요구 사항에 맞게 자동화된 워크플로를 쉽게 설정할 수 있으므로 효율성을 높이고 비용을 절감하려는 기업에 있어 소중한 도구가 됩니다.
  • pyafai는 플러그인 기반 메모리와 도구 지원을 갖춘 자율 AI 에이전트를 구축, 훈련, 실행하는 Python 모듈형 프레임워크입니다.
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    pyafai란?
    pyafai는 개발자가 자율 AI 에이전트를 설계, 구성 및 실행하는 데 도움을 주는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 문맥 유지를 위한 메모리 관리, 외부 API 호출용 도구 통합, 환경 모니터링을 위한 옵서버, 결정 내리기 위한 플래너, 에이전트 루프를 관리하는 오케스트레이터를 위한 플러그인 가능한 모듈을 제공합니다. 로깅과 모니터링 기능은 에이전트의 성능과 행동을 투명하게 보여줍니다. pyafai는 주요 LLM 공급자를 기본 제공하며, 커스텀 모듈 제작을 지원하고 템플릿 코드를 줄여 신속한 프로토타이핑, 연구봇, 자동화 워크플로우 개발을 가능하게 합니다.
  • LLM 통합과 지속적인 메모리를 통해 자율 AI 에이전트가 작업을 계획, 실행 및 학습할 수 있는 오픈소스 Python 프레임워크입니다.
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    AI-Agents란?
    AI-Agents는 자율 AI 기반 에이전트를 만들기 위한 유연하고 모듈화된 플랫폼입니다. 개발자는 에이전트의 목표를 정의하고, 작업을 연쇄하고, 세션 간에 맥락 정보를 저장하고 검색하는 메모리 모듈을 통합할 수 있습니다. 이 프레임워크는 주요 LLM과 API 키를 통해 통합되어, 에이전트가 출력물을 생성, 평가 및 수정할 수 있도록 합니다. 사용자 정의 가능한 도구 및 플러그인 지원을 통해 웹 스크래핑, 데이터베이스 쿼리, 보고 도구와 같은 외부 서비스와 상호작용할 수 있습니다. 명확한 계획, 실행, 피드백 루프를 위한 추상화를 통해 AI-Agents는 지능형 자동화 워크플로의 프로토타이핑과 배포를 가속화합니다.
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