초보자 친화적 frameworks de código aberto 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 frameworks de código aberto 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

frameworks de código aberto

  • Thousand Birds는 플러그인 통합을 통해 AI 에이전트가 다단계 작업을 계획하고 실행할 수 있도록 하는 개발자 프레임워크입니다.
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    Thousand Birds란?
    Thousand Birds는 개발자가 Python SDK와 CLI를 사용하여 에이전트의 행동을 정의하고 구성할 수 있는 확장 가능한 AI 에이전트 프레임워크입니다. 에이전트는 다단계 워크플로우를 계획하고, 웹 검색과 브라우저 세션과 연동하며, 파일 읽기/쓰기, 외부 API 호출, 상태 저장 메모리 관리를 할 수 있습니다. 커스텀 도구와 데이터 커넥터를 추가하는 플러그인 모듈을 지원합니다. 내장된 오케스트레이션 엔진은 작업 스케줄링, 재시도 처리, 실행 세부 정보를 로그로 기록합니다. 개발자는 에이전트 연결, 병렬 실행 활성화, 성능 모니터링을 구조화된 출력으로 수행할 수 있습니다. Thousand Birds는 연구, 데이터 추출, 자동화, 실험용 프로토타입 등 자율 어시스턴트 배포를 가속화합니다.
  • LAWLIA는 모듈식 워크플로우를 통해 작업을 오케스트레이션하는 맞춤형 LLM 기반 에이전트를 구축하기 위한 Python 프레임워크입니다.
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    LAWLIA란?
    LAWLIA는 에이전트 행동, 플러그인 도구, 대화 또는 자율 워크플로우의 메모리 관리를 정의하는 구조화된 인터페이스를 제공합니다. 개발자는 주요 LLM API와 통합하고, 프롬프트 템플릿을 구성하며, 검색, 계산기 또는 데이터베이스 커넥터와 같은 사용자 정의 도구를 등록할 수 있습니다. Agent 클래스를 통해 LAWLIA는 계획 수립, 작업 실행, 응답 해석을 처리하며, 다중 턴 상호작용과 동적 도구 호출을 허용합니다. 모듈식 설계는 플러그인 확장을 지원하여 고객 지원, 데이터 분석, 코드 지원 또는 콘텐츠 생성용 에이전트를 만들 수 있습니다. 이 프레임워크는 컨텍스트, 메모리, 오류 처리를 통합된 API 아래에서 관리하여 에이전트 개발을 간소화합니다.
  • AI 기반 프레임워크가 비구조화된 피드백을 실용적인 통찰력으로 변환합니다.
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    MDLR란?
    MDLR는 댓글 및 메모와 같은 비구조화된 콘텐츠를 분석하고 조직화하는 데 AI를 활용하는 혁신적인 오픈 소스 프레임워크입니다. 이 강력한 플랫폼은 산발적인 데이터를 실용적이고 실시간으로 지속적으로 진화하는 요약으로 변환하는 데 도움을 줍니다. 개인 다이어리와 협업 활동을 위해 이상적이며, MDLR은 새로운 데이터가 도입됨에 따라 적응하는 AI 기반 요약을 제공하여 인사이트가 최신 상태로 유지되고 관련성을 유지하도록 보장합니다. 다양한 플랫폼에 쉽게 통합될 수 있는 MDLR은 자동으로 업데이트되는 메모와 요약으로 프로젝트 관리 개선에 적합하며 개인 및 그룹 사용 모두에 완벽합니다.
  • 응용 프로그램이 안정적으로 작동하도록 보장하기 위해 합성 모니터링 및 테스트를 단순화하고 자동화합니다.
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    PerfAgents Uncloud란?
    PerfAgents는 주요 애플리케이션 모니터링을 설정하고 관리하는 과정을 간소화하기 위해 설계된 AI 기반 합성 모니터링 및 테스트 플랫폼입니다. Selenium, Puppeteer, Cypress 및 Playwright와 같은 여러 오픈 소스 프레임워크를 지원합니다. 기존 스크립트를 활용하거나 쉽게 새로운 스크립트를 생성함으로써 PerfAgents는 지속적인 테스트를 제공하고 다운타임을 줄이며 최적의 애플리케이션 성능을 보장합니다. Slack, Microsoft Teams, Jira 및 PagerDuty와 같은 도구와 원활하게 통합되어 실시간 경고 및 알림을 제공합니다.
  • SoccerAgent는 다중 에이전트 강화 학습을 사용하여 현실적인 축구 시뮬레이션과 전략 최적화를 위한 AI 선수를 훈련합니다.
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    SoccerAgent란?
    SoccerAgent는 최신 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 기술을 활용하여 자율 축구 에이전트를 개발 및 훈련하기 위한 전문 AI 프레임워크입니다. 2D 또는 3D 환경에서 현실적인 축구 경기를 시뮬레이션하며, 보상 함수 정의, 선수 속성 커스터마이징, 전술 전략 구현이 가능합니다. 사용자들은 PPO, DDPG, MADDPG와 같은 인기 RL 알고리즘을 내장 모듈을 통해 통합할 수 있고, 대시보드에서 훈련 진행 상황을 모니터링하며 실시간으로 에이전트 행동을 시각화할 수 있습니다. 이 프레임워크는 공격, 방어, 조정 프로토콜을 위한 시나리오 기반 훈련도 지원합니다. 확장 가능한 코드베이스와 상세 문서를 통해 SoccerAgent는 연구자와 개발자가 팀 역학을 분석하고 AI 기반의 플레이 전략을 개선할 수 있도록 돕습니다.
  • LLM 기반 워크플로우, 동적 분기, 함수 호출을 자동화하는 AWS Step Functions 기반 AI 에이전트입니다.
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    Step Functions Agent란?
    Step Functions 에이전트는 개발자가 AWS에서 지능형 서버리스 워크플로우를 구축할 수 있도록 하는 오픈소스 도구킷입니다. OpenAI의 GPT와 같은 대형 언어 모델을 활용하여 자연어 프롬프트 또는 구조화된 명령에 따라 AWS Step Functions 상태 기계 정의를 동적으로 생성합니다. Lambda 함수 호출, 단계 간 컨텍스트 전달, 조건 분기, 병렬 처리, 재시도, 오류 처리를 지원합니다. 이 프레임워크는 AWS 서비스 통합을 추상화하고, 리소스를 자동으로 프로비저닝하며, CloudWatch를 통한 관측 가능성을 제공합니다. 사용자는 프롬프트를 커스터마이징하고, 커스텀 함수를 통합하며, 워크플로우 실행을 모니터링할 수 있습니다. 내장된 폴백 전략과 감사 기록 기능을 갖추고 있어, Step Functions 에이전트는 확장 가능하고 견고한 AI 기반 자동화 파이프라인 구축을 간소화하여 데이터 처리, ETL, 의사 결정 지원 애플리케이션의 개발 속도를 높입니다.
  • 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.
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