초보자 친화적 récupération d'erreurs 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 récupération d'erreurs 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

récupération d'erreurs

  • 맞춤 도구, 메모리, OpenAI 모델과 함께 AI 에이전트를 정의하고 실행할 수 있는 JavaScript 라이브러리입니다.
    0
    0
    OpenAI Agents JS란?
    OpenAI Agents JS는 OpenAI 모델과 사용자 지정 도구 세트를 결합하여 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 합니다. 에이전트는 사용자 입력을 처리하고, 외부 API를 호출하며, 메모리 모듈을 사용해 대화를 관리하고, 웹 스크래핑, 코드 생성 또는 데이터 조회와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이 프레임워크는 도구 등록을 위한 플러그인 시스템, 오케스트레이션을 위한 표준 에이전트 클래스, 내장 메모리 추상화, 채팅 기반 및 완료 기반 모델 모두를 지원합니다. 오류 복구, 다중 도구 오케스트레이션, 맞춤형 미들웨어 등 기능을 제공하며, 도구를 정의하고 이를 에이전트 인스턴스에 넣어 노드.js 또는 브라우저 환경에서 최소한의 보일러플레이트로 정교한 AI 중심 워크플로우를 배포할 수 있습니다. 또한 API 키 관리를 간소화하고 비동기 작업도 지원하여, 장시간 실행 작업이나 데이터베이스, 메시징 큐와의 통합도 손쉽게 할 수 있습니다.
  • AgentMesh는 복잡한 워크플로우를 위한 이질적인 AI 에이전트의 구성과 오케스트레이션을 가능하게 하는 오픈 소스 Python 프레임워크입니다.
    0
    0
    AgentMesh란?
    AgentMesh는 개별 AI 에이전트를 등록하고 동적으로 메시 네트워크로 연결할 수 있는 개발자 중심 프레임워크입니다. 각 에이전트는 LLM 프롬프트, 검색 또는 맞춤 논리와 같은 특정 작업에 특화할 수 있으며, AgentMesh는 라우팅, 부하 분산, 오류 처리 및 네트워크 전반의 텔레메트리를 처리합니다. 이를 통해 복잡한 다단계 워크플로우 구축, 에이전트 체인화, 수평 확장이 가능합니다. 플러그인 전송, 상태 저장 세션, 확장성 후크를 통해 AgentMesh는 강력하고 분산된 AI 에이전트 시스템의 구축을 빠르게 합니다.
  • DAGent는 복잡한 작업 조정을 위해 그래픽 비순환 그래프(DAG)로 LLM 호출 및 도구를 오케스트레이션하여 모듈형 AI 에이전트를 구축합니다.
    0
    0
    DAGent란?
    본질적으로, DAGent는 노드들의 유한 비순환 그래프로 에이전트 워크플로우를 표현하며, 각 노드는 LLM 호출, 사용자 정의 함수 또는 외부 도구를 캡슐화할 수 있습니다. 개발자는 작업 의존성을 명시적으로 정의하여 병렬 수행 및 조건부 로직이 가능하게 하며, 프레임워크는 스케줄링, 데이터 전달, 오류 복구를 관리합니다. 또한, DAG 구조와 실행 흐름을 검사할 수 있는 내장 시각화 도구를 제공하여 디버깅과 감사 가능성을 높입니다. 확장 가능한 노드 유형, 플러그인 지원, 인기 LLM 제공자와의 원활한 통합으로 DAGent는 데이터 파이프라인, 대화형 에이전트, 자동 연구 지원 도구와 같은 복잡한 다중 단계 AI 애플리케이션을 적은 코드로 구축할 수 있도록 합니다. 모듈성 및 투명성에 중점을 두어 실험과 운영 환경 모두에서 확장 가능한 에이전트 오케스트레이션에 이상적입니다.
  • 개발자가 API와 상호작용하고, 워크플로우를 관리하며, 복잡한 작업을 해결하는 자율 AI 에이전트를 구축할 수 있는 프레임워크입니다.
    0
    0
    Azure AI Agent SDK란?
    Azure AI Agent SDK는 복잡한 작업을 수행할 수 있는 지능적이고 자율적인 에이전트를 만들 수 있는 종합 프레임워크입니다. 사용자 의도를 평가하고, 작업을 계획하며, 외부 API 또는 맞춤형 도구를 호출하고, 상태를 지속적으로 저장하는 플래너, 실행기, 메모리 구성요소를 포함하는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 이 SDK는 다양한 LLM과의 통합을 지원하여 문맥 인식 대화와 의사결정을 가능하게 합니다. 내장된 텔레메트리와 Azure 서비스 커넥터를 통해 에이전트는 오류 복구, 클라우드 환경 간 확장, 안전한 상호작용을 수행할 수 있습니다. CLI 템플릿과 사전 구축된 능력을 활용한 빠른 프로토타이핑이 가능하여, 팀이 워크플로우를 자동화하고 고객 지원이나 데이터 분석을 독립적으로 수행하는 디지털 워커를 배포할 수 있습니다.
  • 메모리 관리, 도구 연동, 다중 LLM 지원을 갖춘 모듈형 AI 에이전트를 구축하는 오픈소스 파이썬 프레임워크.
    0
    0
    BambooAI란?
    BambooAI는 모듈형 파이썬 라이브러리, 유틸리티, 템플릿 모음을 결합하여 자율 AI 에이전트의 생성과 배포를 간소화합니다. 핵심에는 벡터 데이터베이스, 임시 캐시 등 유연한 메모리 아키텍처와 RAG 워크플로우용 재검색 메커니즘이 포함됩니다. 개발자는 웹 검색, 위키피디아 조회, 파일 조작, 데이터베이스 쿼리, Python 코드 실행 등 도구를 쉽게 통합할 수 있습니다. 프레임워크는 OpenAI, Anthropic API 및 로컬 모델 호스팅을 지원하며, CLI, RESTful 서비스 또는 애플리케이션 내에서 관리 가능합니다. 로깅, 모니터링, 오류 복구 기능이 신뢰성을 보장하며, 커뮤니티 기여 확장과 플러그인 시스템으로 맞춤형 도메인 및 워크플로우에 확장성을 제공합니다.
  • VS Code에서 원활한 개발을 위한 AI 구동 프로그래밍 보조 도구.
    0
    5
    Kilo Code란?
    Kilo Code는 VS Code 환경에 AI 기능을 통합하여 개발자가 지루한 코딩 작업을 자동화하고, 효과적으로 디버깅하며, 효율적으로 코드를 생성할 수 있도록 합니다. 오케스트레이터, 아키텍트, 코드 및 디버그라는 고유한 모드는 개발의 다양한 단계 간의 원활한 조정을 촉진합니다. Kilo는 오류 복구, 라이브러리 문맥의 정확성 및 개인화된 코딩 워크플로에 대한 기억 유지를 보장하며, 완전히 오픈 소스이며 잠금이 없습니다.
추천