초보자 친화적 interactive agents 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 interactive agents 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

interactive agents

  • ManasAI는 메모리, 도구 통합 및 오케스트레이션이 포함된 상태를 유지하는 자율 AI 에이전트를 구축하기 위한 모듈식 프레임워크를 제공합니다.
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    ManasAI란?
    ManasAI는 내장된 상태와 모듈형 구성요소를 갖춘 자율 AI 에이전트 생성을 가능하게 하는 파이썬 기반 프레임워크입니다. 에이전트 추론, 단기 및 장기 메모리, 외부 도구 및 API 통합, 메시지 기반 이벤트 처리, 멀티 에이전트 오케스트레이션에 대한 핵심 추상화를 제공합니다. 에이전트는 컨텍스트 관리, 작업 실행, 재시도 처리, 피드백 수집에 대한 구성을 할 수 있으며, 플러그인 방식의 아키텍처로 개발자는 메모리 백엔드, 도구, 오케스트레이터를 특정 워크플로우에 맞게 조정할 수 있어 챗봇, 디지털 워커, 지속적인 컨텍스트와 복잡한 상호작용이 필요한 자동화 파이프라인의 프로토타입 제작에 이상적입니다.
  • NPI.ai는 자동화된 워크플로를 위해 맞춤형 AI 에이전트를 설계, 테스트 및 배포하는 프로그래밍 가능한 플랫폼을 제공합니다.
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    NPI.ai란?
    NPI.ai는 드래그 앤 드롭 모듈을 통해 시각적으로 AI 에이전트를 설계할 수 있는 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. 각 에이전트는 언어 모델 프롬프트, 기능 호출, 의사결정 로직, 메모리 벡터와 같은 구성요소로 이루어져 있습니다. 이 플랫폼은 API, 데이터베이스, 타사 서비스와의 연동을 지원합니다. 에이전트는 내장된 메모리 계층을 통해 맥락을 유지하며, 다중 턴 대화, 과거 상호작용 조회, 동적 추론 수행이 가능합니다. NPI.ai는 버전 관리, 테스트 환경, 배포 파이프라인을 포함하여 에이전트의 반복 개발과 프로덕션 배포를 용이하게 합니다. 실시간 로그와 모니터링 기능으로 팀은 에이전트 성능과 사용자 상호작용에 대한 통찰력을 얻어 지속적인 개선과 신뢰성을 확보할 수 있습니다.
  • Phidata는 고급 메모리 및 지식 기능을 사용하여 지능형 에이전트를 구축합니다.
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    Phidata란?
    Phidata는 메모리, 지식 및 추론 기능이 풍부한 AI 에이전트를 구축, 배포 및 모니터링하기 위해 설계된 혁신적인 플랫폼입니다. 이 시스템은 사용자가 외부 시스템과 상호작용하고 다양한 데이터 소스를 활용하며 학습을 통해 시간이 지남에 따라 개선할 수 있는 민첩하고 반응적인 에이전트를 생성할 수 있도록 합니다. Phidata는 여러 대형 언어 모델(LLM)을 지원하여 사용자에게 선택의 유연성을 제공합니다. 내장 메모리 기능을 통해 에이전트는 개인화된 대화를 유지할 수 있어 다양한 산업의 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.
  • 2501은 지능형 대화 인터페이스를 위한 강력한 AI 에이전트입니다.
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    2501란?
    2501은 매력적인 대화 경험을 창출하는 데 특화된 AI 에이전트입니다. 자연어 처리와 기계 학습을 사용하여 사용자 쿼리를 이해하고 해석하며, 정확한 응답과 제안을 제공합니다. 2501은 고객 지원을 위한 챗봇, 개인 조직을 위한 가상 비서, 심지어 마케팅 목적으로 콘텐츠 생성과 같은 다양한 어플리케이션에 통합할 수 있어 AI 기반 소통 영역에서 다재다능한 도구입니다.
  • 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.
  • 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.
  • CloneByMe는 다양한 사용자 요구를 위한 개인화된 AI 에이전트를 생성합니다.
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    CloneByMe란?
    CloneByMe는 사용자가 자신의 AI 에이전트를 생성할 수 있는 혁신적인 플랫폼으로, 사용자 사양에 따라 다양한 기능을 수행하도록 설계되었습니다. 이러한 에이전트는 고객 서비스, 가상 비서, 작업 흐름 자동화와 같은 작업을 지원할 수 있으며, 개인화된 상호작용과 다양한 애플리케이션에서의 효율성 증가를 가능하게 합니다. 사용하기 쉬운 도구와 맞춤화에 중점을 두어 CloneByMe는 개인과 기업이 AI 기술을 자신의 필요에 가장 잘 맞도록 활용할 수 있도록 합니다.
  • 메모리와 계획 기능을 갖춘 대화형 AI 에이전트를 시뮬레이션할 수 있는 스탠포드의 Generative Agents의 중국어 오픈 소스 구현.
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    GenerativeAgentsCN란?
    GenerativeAgentsCN은 현실감 있는 디지털 페르소나를 시뮬레이션하기 위해 설계된 스탠포드의 Generative Agents 프레임워크를 오픈소스 중국어로 이식한 것입니다. 대규모 언어 모델과 장기 기억 모듈, 반사 루틴, 계획자 논리 등을 결합하여, 맥락을 인지하고 과거 상호작용을 기억하며 자율적으로 다음 행동을 결정하는 에이전트를 조정합니다. 이 툴킷은 즉시 실행 가능한 Jupyter 노트북, 모듈형 파이썬 컴포넌트, 포괄적인 중국어 문서화를 제공하여 환경 설정, 에이전트 특성 정의 및 기억 매개변수 커스터마이징 방법을 안내합니다. 이를 활용해 AI 기반 NPC 행동 탐색, 고객 지원 봇 프로토타입 개발, 에이전트 인지 연구 등을 수행할 수 있으며, 유연한 API를 통해 기억 알고리즘 확장, 맞춤형 LLM 통합, 실시간 에이전트 상호작용 시각화도 가능합니다.
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