초보자 친화적 flux de travail des agents 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 flux de travail des agents 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

flux de travail des agents

  • LeanAgent는 LLM 기반 계획, 도구 사용, 메모리 관리를 갖춘 자율 에이전트 구축을 위한 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.
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    LeanAgent란?
    LeanAgent는 자율 AI 에이전트 생성을 간소화하도록 설계된 Python 기반 프레임워크입니다. 의사결정을 위해 대형 언어 모델을 활용하는 내장 계획 모듈, 외부 API 또는 사용자 스크립트를 호출할 수 있는 확장 가능한 도구 통합 계층, 상호작용 동안 컨텍스트를 유지하는 메모리 관리 시스템을 제공합니다. 개발자는 에이전트 워크플로우를 구성하고, 맞춤형 도구를 통합하며, 디버깅 유틸리티로 빠르게 반복하고, 다양한 도메인에 적합한 프로덕션 에이전트를 배포할 수 있습니다.
  • 표준화된 어댑터 인터페이스를 통해 AI 에이전트가 외부 도구를 원활하게 통합하고 호출할 수 있게 하는 Python 라이브러리입니다.
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    MCP Agent Tool Adapter란?
    MCP Agent Tool Adapter는 언어 모델 기반 에이전트와 외부 도구 구현 사이의 미들웨어 역할을 합니다. 함수 시그니처 또는 도구 설명자를 등록하면 프레임워크가 도구 호출을 지정하는 에이전트 출력 내용을 자동으로 파싱하고, 적절한 어댑터를 디스패치하며, 입력 직렬화와 결과 반환을 처리합니다. 주요 기능으로는 동적 도구 검색, 동시성 제어, 로깅, 오류 처리 파이프라인이 포함됩니다. 또한 사용자 정의 도구 인터페이스와 클라우드 또는 온프레미스 서비스와 통합할 수 있으며, API 오케스트레이션, 데이터 검색, 자동화 작업 등 복잡한 멀티-도구 워크플로우를 기존 에이전트 코드를 수정하지 않고 구축할 수 있습니다.
  • 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).
  • 메모리 관리, 다단계 조건 계획, 사고 흐름 체인 및 OpenAI API 통합이 포함된 모듈형 AI 에이전트 프레임워크입니다.
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    AI Agent with MCP란?
    MCP가 탑재된 AI 에이전트는 장기 컨텍스트 유지, 다단계 추론 수행 및 메모리에 기반한 전략 적응이 가능한 고급 AI 에이전트 개발을 간소화하기 위해 설계된 포괄적인 프레임워크입니다. 메모리 관리자를 포함한 모듈식 설계로 다양한 LLM과의 맞춤형 통합 및 확장이 가능합니다. 메모리 관리자는 과거 상호작용을 영구 저장하여 컨텍스트를 유지하고, 조건 계획자는 각 단계에서 조건을 평가하여 다음 행동을 동적으로 선택하며, 프롬프트 관리자는 입력 형식을 조절하고 작업을 원활하게 연결합니다. Python으로 개발되어 있으며, API를 통해 OpenAI GPT 모델과 연동되고, 검색 강화 생성(RAG)을 지원하며, 대화형 에이전트, 작업 자동화 또는 의사결정 지원 시스템을 도와줍니다. 풍부한 문서와 예제가 사용자에게 구성 및 커스터마이징 방법을 안내합니다.
  • OpenAI API 및 맞춤형 도구 통합을 위한 실습 Python 워크숍으로 AI 에이전트 구축하기.
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    AI Agent Workshop란?
    AI 에이전트 워크숍은 Python을 사용하여 AI 에이전트 개발을 위한 실질적인 예제와 템플릿을 제공하는 포괄적인 저장소입니다. 이 워크숍에는 에이전트 프레임워크, 도구 통합(예: 웹 검색, 파일 작업, 데이터베이스 질의), 메모리 메커니즘, 다단계 추론을 시演하는 Jupyter 노트북이 포함되어 있습니다. 사용자는 맞춤형 에이전트 플래너 구성, 도구 스키마 정의, 루프 기반의 대화 흐름 구현 방법을 배웁니다. 각 모듈은 실패 처리, 프롬프트 최적화, 에이전트 출력 평가에 대한 연습문제를 제공합니다. 이 코드베이스는 OpenAI의 함수 호출과 LangChain 커넥터를 지원하여 도메인별 작업으로의 확장도 원활하게 할 수 있습니다. 자율 비서, 작업 자동화 봇, 질문 답변 에이전트를 프로토타입하려는 개발자에게 적합하며, 기본 에이전트부터 고급 워크플로우까지 단계별로 안내합니다.
  • 인터랙티브 UI 및 맞춤형 에이전트 템플릿이 포함된 다중 에이전트 AI 워크플로우 설계, 오케스트레이션 및 시각화를 위한 실험적 로우코드 스튜디오.
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    Autogen Studio Research란?
    Autogen Studio Research는 GitHub에 호스팅된 연구 프로토타입으로, 다중 에이전트 AI 애플리케이션을 구축, 시각화 및 반복할 수 있습니다. 드래그 앤 드롭 방식으로 에이전트 컴포넌트를 배치하고, 커뮤니케이션 채널을 정의하며, 실행 파이프라인을 구성할 수 있는 웹 기반 UI를 제공합니다. 내부적으로 Python SDK를 사용하여 다양한 LLM 백엔드(OpenAI, Azure, 로컬 모델)에 연결하며, 실시간 로그, 지표, 디버깅 도구를 제공합니다. 이 플랫폼은 신속한 프로토타이핑, 의사결정 워크플로우, 자동화된 작업 오케스트레이션에 적합하도록 설계되었습니다.
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