초보자 친화적 framework de agente AI 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 framework de agente AI 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

framework de agente AI

  • AgentReader는 LLM을 사용하여 문서, 웹페이지, 채팅을 수집하고 분석하여 데이터에 대한 인터랙티브 Q&A를 가능하게 합니다.
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    AgentReader란?
    AgentReader는 개발자 친화적인 AI 에이전트 프레임워크로, PDFs, 텍스트 파일, Markdown 문서, 웹페이지 등 다양한 데이터 소스를 로드하고 인덱싱할 수 있습니다. 주요 LLM 제공업체와 원활하게 통합되어 인터랙티브 채팅 세션과 지식 기반 질문응답을 지원합니다. 특징으로는 실시간 스트리밍 응답, 맞춤형 검색 파이프라인, 헤드리스 브라우저를 활용한 웹 스크래핑, 확장 가능한 플러그인 아키텍처가 있습니다.
    AgentReader 핵심 기능
    • PDF, 텍스트, Markdown, URL 수집
    • 인터랙티브 Q&A 채팅 인터페이스
    • 스트리밍 LLM 응답
    • 헤드리스 브라우저를 활용한 웹 스크래핑
    • 맞춤형 플러그인 확장 아키텍처
  • 도구 통합 및 저장소 관리를 갖춘 지능형 에이전트를 구축, 오케스트레이션, 배포하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크.
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    Wren란?
    Wren은 Python 기반의 AI 에이전트 프레임워크로, 개발자가 자율 에이전트를 생성, 관리, 배포할 수 있도록 도와줍니다. 도구(API 또는 함수) 정의, 맥락 유지를 위한 메모리 저장소, 다단계 추론 처리를 위한 오케스트레이션 로직을 추상화합니다. Wren을 사용하면 LLM 호출을 조합하고, 커스텀 도구를 등록하며, 대화 기록을 보존하여 빠르게 챗봇, 작업 자동화 스크립트, 연구 보조 도구를 프로토타입할 수 있습니다. 모듈식 설계와 콜백 기능 덕분에 기존 애플리케이션에 쉽게 확장 및 통합 가능합니다.
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