혁신적인 conversational agents 도구

창의적이고 혁신적인 conversational agents 도구로 새로운 가능성을 열고 경쟁력을 높이세요.

conversational agents

  • 향상된 상호작용을 위한 AI 기반 고객 서비스.
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    Paka AI란?
    Paka AI는 인공지능을 활용하여 반응이 뛰어나고 상호작용이 가능한 대화형 봇을 만드는 고급 웹 기반 애플리케이션입니다. 이 AI 봇은 비즈니스가 고객 서비스 상호작용을 개선할 수 있도록 전화, 메시징, FAQ, 라우팅 등을 높은 정확도와 효율성으로 처리하도록 설계되었습니다. Paka AI를 비즈니스 운영에 통합하면 더 나은 고객 만족도와 운영 효율성을 보장할 수 있습니다.
  • 채팅 봇을 만들고 관리하기 위한 올인원 AI 플랫폼.
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    ChatbotsPlace란?
    ChatbotsPlace는 기업과 개인이 고급 기술 기술 없이도 지능형 채팅 봇을 설계, 개발 및 배포할 수 있도록 하는 AI 기반 플랫폼입니다. 동적인 대화형 에이전트를 만드는 도구, 다양한 서비스와 통합하고 직관적인 대시보드를 통해 성능을 관리하는 도구를 제공합니다. 사용자는 AI 기능을 활용하여 고객 상호작용을 개선하고 지원을 자동화하며 여러 채널에서 참여를 유도할 수 있습니다.
  • ReasonChain은 LLM과 함께 모듈형 추론 체인을 구축하기 위한 Python 라이브러리로, 단계별 문제 해결을 가능하게 합니다.
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    ReasonChain란?
    ReasonChain은 LLM 기반 작업 시퀀스를 구성하는 모듈식 파이프라인을 제공하며, 각 단계의 출력을 다음 단계에 입력할 수 있게 합니다. 사용자는 프롬프트 생성, 다양한 LLM 공급자에 대한 API 호출, 워크플로우를 라우팅하는 조건 논리, 최종 출력을 위한 집계 함수를 정의할 수 있습니다. 내장 디버깅과 로깅 기능으로 중간 상태를 추적하고, 벡터 데이터베이스 조회를 지원하며, 사용자 정의 모듈을 통해 쉽게 확장할 수 있습니다. 다단계 추론, 데이터 변환 조율, 메모리를 갖춘 대화형 에이전트 구축 등 다양한 목적으로 투명하고 재사용 가능하며 검증 가능한 환경을 제공합니다. 체인 오브-이노우 전략을 실험하는 것을 장려하며, 연구, 프로토타입 제작, 실제 적용 AI 솔루션에 적합합니다.
  • ReliveAI는 코딩 없이 지능적이고 사용자 맞춤형 AI 에이전트를 만듭니다.
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    ReliveAI란?
    ReliveAI는 사용자가 쉽고 편리하게 운영 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 설계된 최첨단 노코드 플랫폼입니다. 대화형 에이전트를 생성하거나, 작업 흐름을 자동화하거나, AI 지원 비즈니스 솔루션을 개발해야 할 경우, ReliveAI는 모든 작업을 수행하기 위한 사용자 친화적인 인터페이스와 강력한 도구를 제공합니다. 이 플랫폼은 귀하의 비즈니스 요구를 기억하고 적응할 수 있는 작업 흐름과 에이전트 기반 작업 흐름을 구축할 수 있도록 지원하여 다양한 산업에서 원활한 운영을 보장합니다.
  • 채팅, 기능 호출 및 오케스트레이션 기능을 갖춘 Azure AI 에이전트를 구축하고 실행하는 JavaScript SDK입니다.
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    Azure AI Agents JavaScript SDK란?
    Azure AI Agents JavaScript SDK는 Azure OpenAI 및 기타 인지 서비스를 사용하여 AI 에이전트를 구축, 맞춤화 및 오케스트레이션할 수 있는 클라이언트 프레임워크와 샘플 코드 저장소입니다. 다중 턴 채팅, 검색 강화 생성, 기능 호출 및 외부 도구 및 API와의 통합을 지원합니다. 개발자는 에이전트 작업 흐름 관리, 메모리 처리 및 플러그인으로 기능 확장이 가능합니다. 예제 패턴에는 지식 기반 Q&A 봇, 자율 작업 실행자, 대화형 어시스턴트 등이 포함되어 있어 지능형 솔루션의 프로토타이핑과 배포가 용이합니다.
  • 생산성과 지원 필요에 맞게 선별된 AI 챗봇을 찾아보세요.
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    ChatbotsList란?
    ChatbotsList.com은 도움을 주고, 즐겁게 하며, 삶을 더 쉽게 만들어 주기 위해 설계된 AI 챗봇의 선별된 컬렉션을 제공합니다. 이 플랫폼은 사용자가 생산성 및 고객 지원에서 개인 companionship에 이르기까지 다양한 요구 사항에 맞춤화된 챗봇을 발견할 수 있는 종합 디렉토리 역할을 합니다. 귀하의 웹사이트, 슬랙 또는 다른 플랫폼에 필요한 챗봇을 찾고 있다면 ChatbotsList.com에는 모든 사람에게 맞는 것입니다. 더 많은 정보가 필요할 경우, Detalladas 설명, 사용자 리뷰, 특징 강조 사항을 통해 귀하의 특정 요구 사항을 충족하는 적합한 챗봇을 쉽게 찾아낼 수 있습니다.
  • ChatGPT 사이드바는 연결 제한을 깨고 다양한 모델을 제공합니다.
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    ChatGPT侧边栏-模型聚合(国内免费直连)란?
    ChatGPT 사이드바 - 모델 집계는 브라우저 사이드바에서 직접 챗봇 경험을 제공합니다. ChatGPT 3.5, GPT-4, Google Gemini 등 여러 모델을 지원하며, 국내 연결 제한을 극복할 수 있도록 도와줍니다. 다양한 출력 형식, 클라우드에 저장된 채팅 기록, 풍부한 프롬프트 템플릿 등의 기능을 통해 사용자는 고급 AI 모델과 쉽게 상호작용할 수 있습니다. 사이드바 디스플레이는 브라우징에 방해가 되지 않도록 하여, 다양한 사용 사례에 효율적인 도구가 됩니다.
  • DAGent는 복잡한 작업 조정을 위해 그래픽 비순환 그래프(DAG)로 LLM 호출 및 도구를 오케스트레이션하여 모듈형 AI 에이전트를 구축합니다.
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    DAGent란?
    본질적으로, DAGent는 노드들의 유한 비순환 그래프로 에이전트 워크플로우를 표현하며, 각 노드는 LLM 호출, 사용자 정의 함수 또는 외부 도구를 캡슐화할 수 있습니다. 개발자는 작업 의존성을 명시적으로 정의하여 병렬 수행 및 조건부 로직이 가능하게 하며, 프레임워크는 스케줄링, 데이터 전달, 오류 복구를 관리합니다. 또한, DAG 구조와 실행 흐름을 검사할 수 있는 내장 시각화 도구를 제공하여 디버깅과 감사 가능성을 높입니다. 확장 가능한 노드 유형, 플러그인 지원, 인기 LLM 제공자와의 원활한 통합으로 DAGent는 데이터 파이프라인, 대화형 에이전트, 자동 연구 지원 도구와 같은 복잡한 다중 단계 AI 애플리케이션을 적은 코드로 구축할 수 있도록 합니다. 모듈성 및 투명성에 중점을 두어 실험과 운영 환경 모두에서 확장 가능한 에이전트 오케스트레이션에 이상적입니다.
  • 플러그인, 도구 호출, 복잡한 워크플로우를 조율하는 맞춤형 AI 에이전트로 변환하는 모듈형 Node.js 프레임워크입니다.
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    EspressoAI란?
    EspressoAI는 개발자가 큰 언어 모델 기반의 AI 에이전트를 설계, 구성, 배포할 수 있도록 구조화된 환경을 제공합니다. 에이전트 워크플로우 내에서 도구 등록과 호출을 지원하며, 내장 메모리 모듈을 통해 대화 맥락을 관리하고, 다단계 추론을 위한 프롬프트 체인을 허용합니다. 외부 API, 커스텀 플러그인, 조건부 논리를 통합하여 에이전트 행동을 맞춤화할 수 있습니다. 프레임워크의 모듈형 설계는 확장성을 보장하며, 팀이 구성요소를 교체하거나, 새 기능을 추가하거나, 자체 제공하는 LLM에 맞춰 재설계하는 것을 용이하게 합니다(핵심 로직 재작성 불필요).
  • 하이퍼볼릭 타임 챔버는 개발자가 고급 메모리 관리, 프롬프트 체인, 맞춤형 도구 통합이 가능한 모듈형 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 합니다.
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    Hyperbolic Time Chamber란?
    하이퍼볼릭 타임 챔버는 메모리 관리, 컨텍스트 윈도우 오케스트레이션, 프롬프트 체인, 도구 통합, 실행 제어를 위한 구성요소를 제공하여 유연한 AI 에이전트 구축 환경을 제공합니다. 개발자는 모듈식 빌딩 블록을 통해 에이전트 동작을 정의하고, 맞춤형 메모리(단기 및 장기)를 구성하며, 외부 API 또는 로컬 도구를 연동할 수 있습니다. 이 프레임워크는 비동기 지원, 로깅, 디버깅 유틸리티도 포함하여, 고급 대화형 또는 작업 지향 에이전트를 빠르게 프로토타입 및 배포할 수 있게 합니다.
  • Joylive Agent는 도구, 메모리 및 API 통합과 함께 LLM을 조정하는 오픈 소스 Java AI 에이전트 프레임워크입니다.
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    Joylive Agent란?
    Joylive Agent는 정교한 AI 에이전트 구축을 위해 설계된 모듈형 플러그인 기반 아키텍처를 제공합니다. OpenAI GPT와 같은 LLM과의 원활한 통합, 세션 지속을 위한 구성 가능한 메모리 백엔드, 외부 API 또는 사용자 정의 기능을 에이전트 능력으로 노출하는 툴킷 매니저를 포함합니다. 이 프레임워크는 또한 내장된 체인 오브 생각 오케스트레이션, 다중 턴 대화 관리 및 손쉬운 배포를 위한 RESTful 서버를 포함합니다. Java 기반 코어는 기업 등급의 안정성을 보장하며, 팀이 빠르게 프로토타입을 개발하고 확장하며 다양한 사용 사례에 걸쳐 AI 어시스턴트를 확장할 수 있도록 합니다.
  • 펜타기는 사용자가 자율적인 작업별 대화형 에이전트를 원활하게 설계, 배포 및 관리할 수 있는 AI 에이전트 개발 플랫폼입니다.
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    Pentagi란?
    펜타기는 다양한 비즈니스 시나리오에 맞게 지능형 대화형 에이전트를 생성, 훈련 및 배포할 수 있는 노코드 AI 에이전트 플랫폼입니다. 시각적 플로우 빌더를 사용하여 의도, 엔터티, 응답 행동을 정의하세요. 외부 API와의 통합으로 동적 데이터 검색과 자동 작업 실행이 가능합니다. 웹 채팅 위젯, 메시징 앱 또는 모바일 SDK에 에이전트를 배포하고, 내장된 분석 대시보드를 통해 성능을 모니터링하여 대화와 에이전트 효과를 최적화하세요.
  • Protofy는 맞춤형 데이터 통합 및 임베드 가능한 채팅 인터페이스를 갖춘 빠른 대화형 에이전트 프로토타입을 가능하게 하는 노코드 AI 에이전트 빌더입니다.
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    Protofy란?
    Protofy는 AI 기반 대화형 에이전트의 빠른 개발과 배포를 위한 포괄적인 툴킷을 제공합니다. 첨단 언어 모델을 활용하여 사용자들이 문서를 업로드하고, API를 통합하며, 지식 기반을 에이전트의 백엔드에 직접 연결할 수 있습니다. 시각적 플로우 편집기를 통해 대화 경로를 쉽게 설계하고, 맞춤형 페르소나 설정으로 브랜드 톤을 유지할 수 있습니다. Protofy는 임베드 가능한 위젯, REST 엔드포인트, 메시징 플랫폼과의 통합을 통해 멀티채널 배포를 지원합니다. 실시간 테스트 환경에서는 디버그 로그, 사용자 상호작용 지표, 성능 분석을 제공하여 에이전트 응답을 최적화합니다. 코딩 기술이 필요 없으며, 제품 관리자, 디자이너, 개발자가 협력하여 몇 분 만에 봇 설계 및 프로토타입 출시가 가능합니다.
  • DeepSeek와 함께 구축된 오픈소스 ReAct 기반 AI 에이전트로, 동적 질문응답 및 맞춤 데이터 소스에서 지식 검색 수행.
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    ReAct AI Agent from Scratch using DeepSeek란?
    이 저장소는 DeepSeek를 활용하여 고차원 벡터 검색을 수행하는 ReAct 기반 AI 에이전트 제작을 위한 단계별 튜토리얼과 참조 구현체를 제공합니다. 환경 세팅, 의존성 설치, 맞춤 데이터용 벡터 저장소 구성 등을 다루며, 에이전트는 ReAct 패턴을 활용하여 추론과 외부 지식 검색을 결합해 투명하고 설명 가능한 답변을 만들어냅니다. 사용자들은 추가 문서 로더 연동, 프롬프트 템플릿 조정, 벡터 데이터베이스 교체 등을 통해 시스템을 확장할 수 있으며, 이 유연한 프레임워크는 개발자와 연구자가 간단한 파이썬 코드로 강력한 대화형 에이전트를 빠르게 프로토타이핑할 수 있게 합니다.
  • SimplerLLM은 모듈식 LLM 체인을 사용하여 맞춤형 AI 에이전트를 구축하고 배포하는 경량 Python 프레임워크입니다.
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    SimplerLLM란?
    SimplerLLM은 개발자에게 LLM 체인 구성, 에이전트 행동 정의, 도구 호출 조정을 위한 최소한의 API를 제공합니다. 메모리 유지, 프롬프트 템플릿, 출력 파싱에 대한 내장 추상화로 사용자는 맥락을 유지하는 대화형 에이전트를 빠르게 조립할 수 있습니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Azure, HuggingFace 모델과 원활하게 통합되며 검색, 계산기, 맞춤 API를 위한 플러그인 툴킷을 지원합니다. 경량 핵심은 의존성을 최소화하여 민첩한 개발과 클라우드 또는 엣지 배포를 용이하게 합니다. 챗봇, Q&A 어시스턴트, 작업 자동화기 등을 구축할 때 SimplifyLLM은 엔드투엔드 LLM 에이전트 파이프라인을 단순화합니다.
  • SMS, 음성, WhatsApp 및 채팅을 아우르는 대화형 봇을 만들기 위한 AI 어시스턴트 빌더로, LLM 기반 인사이트를 활용합니다.
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    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.
  • 기업 AI 활성화 플랫폼으로, 분석, 금융, 공급망 및 인사 등 업무별로 안전하고 거버넌스 준비가 된 생성형 AI 조수 구축.
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    Qredence AI Enablement Platform란?
    Qredence AI 활성화 플랫폼은 다양한 비즈니스 분야에서 생성형 AI 조수를 개발하고 배포하는 것을 간소화하는 클라우드 기반 솔루션입니다. 사용자는 직관적인 노코드 AI 스튜디오를 활용해 맞춤형 대화 에이전트를 설계하거나 분석, 금융, 공급망, 인사 등 사전 제작된 템플릿에서 선택할 수 있습니다. 플랫폼은 데이터베이스, CRM, ERP, BI 툴 등 내부 데이터와 안전하게 연결되며, 기업 수준의 보안, 규정 준수 및 거버넌스를 유지합니다. 실시간 관측을 통해 관리자들은 사용량, 성능, 사용자 피드백을 추적하여 지속적인 최적화를 실현합니다. API 우선 아키텍처로 웹, 모바일 또는 타사 애플리케이션과 통합할 수 있어, 조직은 워크플로우에 인텔리전스를 내장하고 작업을 자동화하여 생산성과 정보에 기반한 의사결정을 추진할 수 있습니다.
  • AgentIn은 사용자 정의 가능한 메모리, 도구 통합 및 자동 프롬프트 기능을 갖춘 AI 에이전트를 구축하기 위한 오픈소스 Python 프레임워크입니다.
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    AgentIn란?
    AgentIn은 대화형 및 태스크 중심 에이전트 개발을 가속화하기 위해 설계된 Python 기반의 AI 에이전트 프레임워크입니다. 컨텍스트 지속을 위한 내장 메모리 모듈, 외부 API 또는 로컬 함수를 호출하는 동적 도구 통합, 맞춤형 상호작용을 위한 유연한 프롬프트 템플릿 시스템을 제공합니다. 다중 에이전트 오케스트레이션은 병렬 워크플로우를 지원하며, 로깅 및 캐싱은 신뢰성과 감사성을 향상시킵니다. YAML 또는 Python 코드를 통해 쉽게 구성할 수 있으며, 주요 LLM 제공자를 지원하고 도메인별 기능 확장을 위한 커스텀 플러그인도 사용할 수 있습니다.
  • Agentic 앱 템플릿은 Q&A, 텍스트 생성, 지식 검색을 위한 미리 구축된 다단계 AI 에이전트와 함께 Next.js 앱의 뼈대를 제공합니다.
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    Agentic App Template란?
    Agentic 앱 템플릿은 AI 기반 에이전트 앱 개발의 기초가 되는 완전하게 구성된 Next.js 프로젝트입니다. 모듈형 폴더 구조, 환경 변수 관리, OpenAI GPT 모델과 Pinecone 같은 벡터 데이터베이스를 활용한 예제 워크플로우를 제공합니다. 순차적 다단계 체인, 대화형 Q&A 에이전트, 텍스트 생성 엔드포인트 등의 핵심 패턴을 보여줍니다. 개발자는 쉽게 체인 로직을 커스터마이징하고 추가 서비스를 통합하며 Vercel 또는 Netlify와 같은 플랫폼에 배포할 수 있습니다. 타입스크립트 지원과 내장된 오류 처리로 초기 설정 시간을 줄이고, 확장에 필요한 명확한 문서도 제공합니다.
  • 사전 정의된 템플릿을 사용하여 Python 기반 AI 에이전트의 스캐폴딩을 자동화하고, LangChain, OpenAI 및 사용자 지정 도구와 연동하여 빠른 개발을 지원합니다.
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    AI Agent Code Generator란?
    AI Agent Code Generator는 AI 에이전트용 Python 프로젝트의 구조를 위한 명령줄 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 여러 LangChain 기반 템플릿 가운데 선택하고, OpenAI API 키를 설정하며, 사용자 지정 도구 또는 함수를 지정합니다. 이후, 템플릿은 기본 코드, 프로젝트 구조, 샘플 스크립트를 생성하여 대화형, 정보 검색 또는 작업 자동화 에이전트를 배포할 수 있도록 합니다. 개발자는 생성된 코드에 플러그인을 추가하거나 프롬프트를 수정하고, 새로운 도구 키트를 통합하여 전문화된 에이전트 동작을 구현함으로써 프로토타입 제작과 배포를 가속화할 수 있습니다.
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