초보자 친화적 chamada de funções 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 chamada de funções 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

chamada de funções

  • EasyAgent는 도구 통합, 메모리 관리, 계획 및 실행이 포함된 자율 AI 에이전트를 구축하기 위한 파이썬 프레임워크입니다.
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    EasyAgent란?
    EasyAgent는 파이썬에서 자율 AI 에이전트를 구축하기 위한 포괄적인 프레임워크를 제공합니다. OpenAI, Azure, 로컬 모델 등의 플러그인 가능한 LLM 백엔드, 맞춤형 계획 및 추론 모듈, API 도구 통합, 영구 메모리 저장소를 지원합니다. 개발자는 간단한 YAML 또는 Python 코드를 통해 에이전트의 행동을 정의하고, 내장된 함수 호출을 활용하여 외부 데이터에 접근하며, 복잡한 워크플로우를 위한 여러 에이전트를 조정할 수 있습니다. EasyAgent는 또한 로깅, 모니터링, 오류 처리, 맞춤형 확장 포인트를 포함하며, 모듈형 아키텍처는 고객 지원, 데이터 분석, 자동화, 연구와 같은 분야에서 프로토타이핑과 맞춤형 에이전트 배포를 가속화합니다.
  • 오프라인 AI 에이전트 개발을 위한 함수 호출 지원이 포함된 로컬 대형 언어 모델 실행 프레임워크입니다.
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    Local LLM with Function Calling란?
    함수 호출이 가능한 로컬 LLM은 개발자가 데이터를 보호하고 클라우드 의존성을 제거하면서 완전한 로컬 하드웨어에서 실행되는 AI 에이전트를 만들 수 있게 합니다. 이 프레임워크는 LLaMA, GPT4All 또는 기타 오픈-웨이트 모델과 같은 로컬 LLM 통합용 샘플 코드와 모델이 호출하여 데이터를 가져오거나 셸 명령을 실행하거나 API와 상호작용하는 기능 스키마를 구성하는 방법을 보여줍니다. 사용자는 커스텀 함수 엔드포인트를 정의하고, 프롬프트를 맞춤화하며, 함수 응답을 처리하는 설계를 확장할 수 있습니다. 이 경량 솔루션은 오프라인 AI 어시스턴트, 챗봇, 자동화 도구를 구축하는 과정을 단순화하여 다양한 용도에 적용할 수 있습니다.
  • OpenAI를 사용하여 작업 계획, 지속적 메모리 및 기능 실행을 위한 모듈식 AI 에이전트를 오케스트레이션하는 TypeScript 프레임워크입니다.
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    With AI Agents란?
    With AI Agents는 역할이 다양한 여러 AI 에이전트를 정의하고 오케스트레이션하는 TypeScript 기반 코드 우선 프레임워크입니다. 내장된 메모리 관리를 통해 컨텍스트를 지속하며, 외부 API를 통합하는 함수 호출 서브시스템과 인터랙티브 세션용 CLI 인터페이스를 제공합니다. 파이프라인 또는 계층으로 에이전트를 구성하여 데이터 분석 파이프라인이나 고객 지원 흐름과 같은 복잡한 작업을 자동화하고, 모듈성, 확장성, 손쉬운 맞춤화가 가능합니다.
  • 웹 API 사용을 간소화하는 함수 호출입니다.
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    EasyFunctionCall란?
    Easy Function Call은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 웹 API와의 상호작용을 간단하게 합니다. 모든 기술 수준의 개발자들을 위한 생산성을 높이고 API 개발을 간소화하는 것을 목표로 합니다. 이 제품은 이해하기 쉬운 문서와 코드 예제를 제공하며, 핵심 기능은 일반적인 API 작업을 단순화하도록 설계되었습니다. 경험이 풍부한 개발자이든 초보자이든 관계없이, Easy Function Call은 API 상호작용을 효과적으로 구축하고 관리하는 데 필요한 도구를 제공합니다.
  • CL4R1T4S는 AI 에이전트 조정을 위한 경량 Clojure 프레임워크로, 사용자 지정 가능한 LLM 기반 작업 자동화 및 체인 관리를 가능하게 합니다.
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    CL4R1T4S란?
    CL4R1T4S는 Agent, Memory, Tools, Chain과 같은 핵심 추상화를 제공하여 개발자가 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 합니다. 에이전트는 LLM을 활용하여 입력 처리, 외부 기능 호출, 세션 간 컨텍스트 유지가 가능합니다. Memory 모듈은 대화 기록 또는 도메인 지식을 저장할 수 있습니다. Tools는 API 호출을 래핑하여 데이터를 가져오거나 작업을 수행할 수 있게 합니다. Chain은 문서 분석, 데이터 추출, 반복 조회 등 복잡한 작업을 위한 순차적 단계를 정의합니다. 프레임워크는 프롬프트 템플릿, 함수 호출, 오류 처리를 투명하게 처리합니다. CL4R1T4S를 통해 팀은 챗봇, 자동화, 의사 결정 지원 시스템을 프로토타입할 수 있으며, Clojure의 함수형 패러다임과 풍부한 생태계를 활용할 수 있습니다.
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