초보자 친화적 configuración en YAML 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 configuración en YAML 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

configuración en YAML

  • 메모리, 계획, 도구 통합이 가능한 모듈형 AI 에이전트를 구축하기 위한 Python 프레임워크입니다.
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    Linguistic Agent System란?
    언어 에이전트 시스템은 언어 모델을 활용하여 작업을 계획하고 수행하는 지능형 에이전트를 구축하기 위한 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 메모리 관리, 도구 등록, 계획자 및 실행자로 구성되어 있으며, 에이전트가 컨텍스트를 유지하고, 외부 API를 호출하며, 웹 검색을 수행하고, 워크플로우를 자동화할 수 있도록 합니다. YAML로 구성 가능하며, 여러 LLM 공급자를 지원하여 챗봇, 콘텐츠 요약기, 자율 에이전트 등의 프로토타이핑을 빠르게 할 수 있습니다. 개발자는 맞춤형 도구 및 메모리 백엔드를 만들어 기능을 확장하여 로컬 또는 서버에서 에이전트를 배포할 수 있습니다.
  • Pipe Pilot은 LLM 기반 에이전트 파이프라인을 조율하는 Python 프레임워크로, 복잡한 다중 단계 AI 워크플로우를 쉽게 구현할 수 있습니다.
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    Pipe Pilot란?
    Pipe Pilot은 개발자가 Python으로 AI 기반 파이프라인을 구축, 시각화, 관리할 수 있는 오픈소스 도구입니다. 선언적 API 또는 YAML 구성을 통해 텍스트 생성, 분류, 데이터 엔리치먼트, REST API 호출 등의 작업을 연결합니다. 조건 분기, 루프, 재시도, 에러 핸들러를 구현하여 견고한 워크플로우를 만듭니다. 파이프라인은 실행 컨텍스트를 유지하며 각 단계별로 기록하고 병렬 또는 순차 실행 모드를 지원합니다. 주요 LLM 제공업체, 커스텀 함수, 외부 서비스와 연동되어 보고서 자동화, 챗봇, 지능형 데이터 처리, 복잡한 다단계 AI 애플리케이션에 이상적입니다.
  • FreeThinker는 개발자가 기억, 도구 통합, 계획을 갖춘 자율 AI 에이전트를 만들 수 있도록 하는 오픈소스 Python 프레임워크입니다.
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    FreeThinker란?
    FreeThinker는 대형 언어 모델, 메모리 모듈, 외부 도구를 활용하여 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 AI 에이전트를 정의하는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 Python 또는 YAML을 통해 에이전트를 구성하고, 웹 검색, 데이터 처리 또는 API 호출용 맞춤형 도구를 플러그인하며, 내장된 계획 전략을 활용할 수 있습니다. 이 프레임워크는 단계별 실행, 컨텍스트 유지, 결과 통합을 처리하여 연구, 자동화 또는 의사결정 지원 워크플로우에서 수동 개입 없이 작동할 수 있도록 지원합니다.
  • OpenMAS는 맞춤형 에이전트 행동, 동적 환경, 분산 통신 프로토콜을 제공하는 오픈소스 다중 에이전트 시뮬레이션 플랫폼입니다.
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    OpenMAS란?
    OpenMAS는 분산형 AI 에이전트와 다중 에이전트 조정 전략 개발 및 평가를 돕기 위해 설계되었습니다. 사용자 정의 에이전트 행동, 동적 환경 모델, 에이전트 간 메시징 프로토콜을 정의할 수 있는 모듈식 구조를 갖추고 있습니다. 물리 시뮬레이션, 이벤트 기반 실행, AI 알고리즘 플러그인 지원을 제공합니다. 사용자들은 YAML 또는 Python을 통해 시나리오를 구성하고, 에이전트 상호작용을 시각화하며, 내장된 분석 도구로 성능 지표를 수집할 수 있습니다. OpenMAS는 군집 지능, 협력 로보틱스, 분산 의사 결정 등의 연구 프로토타입을 간소화합니다.
  • 테스트 주도 개발을 자동화하는 AI 에이전트: 테스트 생성, 구현 코드 생성 및 GPT 모델과 함께 반복 실행.
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    TDD-GPT-Agent란?
    TDD-GPT-Agent는 Python 기반 CLI에서 OpenAI의 GPT-4 또는 GPT-3.5 모델을 통합하여 전적으로 자동화된 테스트 주도 개발 주기를 추진합니다. 개발자의 함수 명세를 받아 pytest 테스트 파일을 생성하고, 로컬에서 테스트를 실행하며, 실패를 분석하고, 주장 충족을 위해 구현 코드를 생성합니다. 모든 테스트가 통과할 때까지 반복합니다. YAML 파일을 통해 구성 가능하며, 프롬프트 사용자 지정, 세션 기록, Git 통합을 지원하고, CI/CD 파이프라인에 내장하여 지속적인 품질 보증이 가능합니다. 이 AI 기반 워크플로우는 개발 속도를 높이고, 커버리지를 늘리며, 신뢰성 높은 코드를 구현합니다.
  • Aladin은 스크립트 워크플로우, 메모리 기반 의사결정, 플러그인 기반 작업 오케스트레이션을 지원하는 오픈소스 자율 LLM 에이전트입니다.
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    Aladin란?
    Aladin은 개발자가 대형 언어 모델(LLMs)에 의해 구동되는 자율형 에이전트를 정의할 수 있는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 각 에이전트는 SQLite, 인메모리 등 메모리 백엔드를 로드하고, 동적 프롬프트 템플릿을 활용하며, 외부 API 호출 또는 로컬 명령 실행을 위한 커스텀 플러그인을 통합할 수 있습니다. 목표를 시퀀스화된 실행 행동으로 분해하는 작업 플래너를 갖추고 있으며, 우선순위에 따라 순차적으로 실행하고 LLM 피드백을 기반으로 반복합니다. YAML 파일과 환경 변수로 구성하여 다양한 사용 사례에 적응 가능하며, Docker Compose 또는 pip를 통해 배포할 수 있습니다. CLI와 FastAPI 기반 HTTP 엔드포인트를 통해 에이전트 시작, 실행 모니터링, 메모리 상태 점검이 가능하며, CI/CD 파이프라인, 채팅 인터페이스 또는 사용자 지정 대시보드와의 통합을 용이하게 합니다.
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