초보자 친화적 persistance de mémoire 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 persistance de mémoire 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

persistance de mémoire

  • HyperChat은 메모리 관리, 스트리밍 응답, 함수 호출, 플러그인 통합이 가능한 다중 모델 AI 채팅을 애플리케이션에서 활성화합니다.
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    HyperChat란?
    HyperChat은 대화형 AI를 애플리케이션에 쉽게 삽입할 수 있게 하는 개발자 중심의 AI 에이전트 프레임워크입니다. 다양한 LLM 공급자와의 연결을 통합하고, 세션 컨텍스트와 메모리 지속성을 처리하며, 반응형 UI를 위한 스트리밍 부분 응답을 제공합니다. 내장된 함수 호출과 플러그인 지원을 통해 외부 API를 실행하고, 실시간 데이터와 액션으로 대화를 풍부하게 만듭니다. 모듈형 아키텍처와 UI 툴킷으로 빠른 프로토타이핑과 프로덕션 환경 배포가 가능합니다.
    HyperChat 핵심 기능
    • 다중 모델 LLM 통합
    • 대화 메모리 관리
    • 스트리밍 응답 지원
    • 함수 호출 및 플러그인 실행
    • 커스터마이징 가능한 채팅 UI 구성 요소
  • Camel은 다중 에이전트 협업, 도구 통합 및 계획을 가능하게 하는 오픈 소스 AI 에이전트 오케스트레이션 프레임워크입니다. LLM과 지식 그래프를 활용합니다.
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    Camel AI란?
    Camel AI는 지능형 에이전트의 생성과 오케스트레이션을 단순화하도록 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. 대형 언어 모델을 연결하고, 외부 도구와 API를 통합하며, 지식 그래프를 관리하고, 메모리를 지속하는 추상화 계층을 제공합니다. 개발자는 다중 에이전트 워크플로우를 정의하고, 작업을 하위 계획으로 분해하며, CLI 또는 웹 UI를 통해 실행을 모니터링할 수 있습니다. Python과 Docker를 기반으로 하여 LLM 제공자, 사용자 정의 도구 플러그인 및 하이브리드 계획 전략을 원활히 교체 가능하게 하여 자동화된 어시스턴트, 데이터 파이프라인, 자율 워크플로우 개발을 가속화합니다.
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