초보자 친화적 dialogue multi-tours 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 dialogue multi-tours 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

dialogue multi-tours

  • 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.
  • 메모리, 계획, API 연동 기능을 갖춘 대화형 AI 에이전트를 빠르게 구축하기 위한 템플릿과 샘플을 제공하는 Google Cloud 오픈소스 프레임워크입니다.
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    Agent Starter Pack란?
    Agent Starter Pack은 Google Cloud에서 지능적이고 인터랙티브한 에이전트를 구성하는 개발자 도구입니다. Node.js와 Python용 템플릿을 제공하여 대화 흐름 관리, 장기 기억 유지, 도구 및 API 호출을 수행합니다. Vertex AI와 Cloud Functions 또는 Cloud Run을 기반으로 하며, 다단계 계획, 동적 라우팅, 관찰성 및 로깅을 지원합니다. 개발자는 커넥터를 확장하여 커스텀 서비스와 도메인별 어시스턴트를 구축하고, 몇 분 만에 확장 가능한 에이전트를 배포할 수 있습니다.
  • Agent Teams는 Microsoft Teams용 AI 채팅봇으로 작업을 자동화하고, 질문에 답하며, OpenAI를 통해 지식을 검색합니다.
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    Agent Teams란?
    Agent Teams는 AI 기반 대화, 작업 자동화 및 지식 관리를 Microsoft Teams에 제공하는 개발자 친화적인 프레임워크입니다. Microsoft Bot Framework, OpenAI GPT 모델, LangChain을 기반으로 하며, 다중 턴 대화, 검색 증강 생성 및 사용자 정의 가능한 워크플로우를 지원합니다. 팀은 외부 데이터 소스와 연동하고, 트리거를 정의하며, 채널 내에 봇을 배포할 수 있습니다. 오픈 소스 구조는 플러그인과 구성을 통해 확장 가능하며, 고객 지원, HR 문의, 내부 지식 기반 등 지능형 비서를 구축하는 데 적합하며 모두 익숙한 Teams 인터페이스 내에서 작동합니다.
  • 다이내믹 대화 컨텍스트를 관리하는 프로토타입 엔진으로, AGI 에이전트가 상호작용 메모리를 우선순위, 검색, 요약할 수 있도록 지원합니다.
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    Context-First AGI Cognitive Context Engine (CCE) Prototype란?
    컨텍스트 퍼스트 AGI 인지 컨텍스트 엔진(CCE) 프로토타입은 개발자가 컨텍스트 인지형 AI 에이전트를 구현할 수 있도록 강력한 도구 세트를 제공합니다. 벡터 임베딩을 활용하여 사용자와의 과거 상호작용을 저장하고, 관련 컨텍스트 조각을 효율적으로 검색합니다. 엔진은 긴 대화를 자동으로 요약하여 LLM의 토큰 제한 내에 적합하게 하며, 연속성 및 일관성을 보장합니다. 개발자들은 컨텍스트 우선순위 전략을 조정하고, 메모리 수명 주기를 관리하며, 맞춤형 검색 파이프라인을 통합할 수 있습니다. CCE는 임베딩 공급자와 저장소 백엔드의 모듈형 플러그인 아키텍처를 지원하여 프로젝트 확장성을 높입니다. 저장, 쿼리, 요약을 위한 API를 내장하여, 맞춤형 대화형 애플리케이션, 가상 비서, 장기 메모리 유지가 필요한 인지형 에이전트 구축을 간소화합니다.
  • 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.
  • 자동화된 계획수립, 도구 통합, 의사결정 및 워크플로우 오케스트레이션을 지원하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크로 LLM과 함께 작동합니다.
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    MindForge란?
    MindForge는 최소한의 보일러플레이트로 AI 기반 에이전트를 구축하고 배포할 수 있는 강력한 오케스트레이션 프레임워크입니다. 태스크 플래너, 추론 엔진, 메모리 매니저, 도구 실행 계층으로 구성된 모듈식 아키텍처를 제공하며, LLM을 활용하여 사용자 입력을 파싱하고, 계획을 수립하며, 웹 스크래핑 API, 데이터베이스 또는 맞춤형 스크립트와 같은 외부 도구를 호출하여 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 메모리 컴포넌트는 대화 컨텍스트를 저장하여 다중 턴 상호작용을 지원하고, 의사결정 엔진은 정책에 따라 동적으로 작업을 선택합니다. 플러그인 지원과 사용자 정의 파이프라인을 통해 개발자는 맞춤형 도구, 타사 통합, 도메인 특화 지식 베이스를 확장할 수 있습니다. MindForge는 AI 에이전트 개발을 간소화하여 빠른 프로토타이핑과 확장 가능한 배포를 가능하게 합니다.
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