초보자 친화적 memory context 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 memory context 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

memory context

  • Emma-X는 사용자 정의 워크플로우, 도구 통합 및 메모리를 갖춘 AI 채팅 에이전트를 구축하고 배포하는 오픈 소스 프레임워크입니다.
    0
    0
    Emma-X란?
    Emma-X는 대형 언어 모델을 활용하는 대화형 AI 비서를 구축할 수 있는 모듈형 에이전트 오케스트레이션 플랫폼을 제공합니다. 개발자는 JSON 구성 파일을 통해 에이전트 동작을 정의하고, OpenAI, Hugging Face 또는 로컬 엔드포인트와 같은 LLM 제공자를 선택하며, 검색, 데이터베이스 또는 사용자 API와 같은 외부 도구를 연결할 수 있습니다. 내장된 메모리 계층은 세션 간 컨텍스트를 유지하고, UI 구성요소는 채팅 렌더링, 파일 업로드, 인터랙티브 프롬프트를 처리합니다. 플러그인 훅은 실시간 데이터 수집, 분석 및 사용자 정의 액션 버튼을 허용합니다. Emma-X는 고객 지원, 콘텐츠 생성, 코드 생성용 예제 에이전트를 포함하고 있으며, 오픈 아키텍처는 팀이 에이전트 기능을 확장하고, 기존 웹 애플리케이션과 통합하며, 대화 흐름을 빠르게 개선할 수 있게 합니다.
  • LemLab은 메모리, 도구 통합, 평가 파이프라인이 포함된 맞춤형 인공지능 에이전트를 구축할 수 있는 Python 프레임워크입니다.
    0
    0
    LemLab란?
    LemLab은 대형 언어 모델로 구동되는 AI 에이전트 개발을 위한 모듈화된 프레임워크입니다. 개발자는 사용자 정의 프롬프트 템플릿을 정의하고, 다단계 추론 파이프라인을 연결하며, 외부 도구와 API를 통합하고, 대화 맥락을 저장할 메모리 백엔드를 구성할 수 있습니다. 또한 정의된 작업에서 에이전트 성능을 벤치마킹하는 평가 스위트도 포함되어 있습니다. 재사용 가능한 구성 요소와 명확한 추상화를 제공하여 연구 및 생산 환경에서 복잡한 LLM 애플리케이션의 실험, 디버깅, 배포를 가속화합니다.
추천