BuildOwn.AI는 개발자가 대규모 언어 모델을 사용하여 실제 AI 애플리케이션을 구축하는 데 도움을 주기 위해 설계된 포괄적인 가이드입니다. 초보자와 숙련된 개발자 모두에게 이상적이며, 필수 AI 개념과 실용적인 응용에 중점을 두고 있습니다. 이 가이드는 로컬에서 모델 실행, 프롬프트 엔지니어링, 데이터 추출, 파인튜닝, 리트리벌-오그멘티드 제너레이션(RAG) 및 도구 자동화와 같은 고도의 기술을 다룹니다. Python, JavaScript 또는 다른 언어로 코딩하든 상관없이 BuildOwn.AI는 귀하가 선호하는 플랫폼에 맞출 수 있는 귀중한 통찰력을 제공합니다.

FMAS (Flexible Multi-Agent System)는 오픈소스 Python 라이브러리로, 다중 에이전트 시뮬레이션의 구축, 실행 및 시각화를 제공합니다. 사용자 정의 의사 결정 논리를 갖는 에이전트를 정의하고, 환경 모델을 구성하며, 통신 채널을 설정하고, 확장 가능한 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. FMAS는 에이전트 상태 모니터링, 상호 작용 디버깅 및 결과 내보내기를 위한 후크를 제공하며, 모듈화된 아키텍처는 시각화, 메트릭 수집 및 외부 데이터 소스와의 통합을 위한 플러그인을 지원하여 연구, 교육 및 실제 프로토타입에 적합합니다.

Ignyt Learning 플랫폼은 인공지능을 사용하여 각 사용자의 학습 경험을 개인화합니다. 매력적인 콘텐츠와 상호작용 기능을 제공하여 사용자가 게임화된 학습을 통해 복잡한 개념을 이해하도록 돕습니다. 프로그래밍, 비즈니스 전략 또는 기타 기술에 대해 배우고 싶든, 플랫폼은 개인의 필요에 맞는 과정을 맞춤화합니다. 실용적 응용에 중점을 두고, 다양한 분야의 현실 문제에 대한 준비를 제공합니다.

이 부트캠프는 LangChain 프레임워크의 전체 과정을 다루어 Python으로 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 합니다. 프롬프트 템플릿, 체인 구성, 에이전트 툴링, 대화 메모리, 문서 검색 등을 탐구합니다. 인터랙티브 노트북과 상세한 연습을 통해 챗봇, 자동화 워크플로우, 질문답변 시스템, 맞춤형 에이전트 체인을 구현합니다. 과정이 끝나면 LangChain 기반 에이전트의 배포 및 최적화 방법을 이해하게 됩니다.

LobeHub는 모든 사람이 AI 모델 개발을 쉽게 할 수 있도록 설계된 다양한 기능을 제공합니다. 사용자는 데이터 세트를 쉽게 업로드하고, 모델 사양을 선택하고, 간단한 인터페이스로 매개변수를 조정할 수 있습니다. 플랫폼은 또한 사용자가 모델을 빠르게 실제 응용 프로그램에 배포할 수 있도록 하는 통합 옵션을 제공합니다. 모델 훈련 프로세스를 간소화하면서 LobeHub는 효율성과 사용의 용이성을 추구하는 초보자와 숙련된 개발자 모두에게 적합합니다.

NuMind는 사용자가 특정 정보 추출 작업을 수행하도록 AI를 교육함으로써 맞춤형 NLP 모델을 개발할 수 있도록 해주는 강력한 도구입니다. 분류, 명명된 엔티티 인식(NER) 및 데이터 구조화 등 여러 프로세스를 자동화하여 사용자가 비구조적 텍스트에서 의미 있는 통찰력을 추출할 수 있게 합니다. 이 플랫폼은 다국어 모델을 지원하며 협업 도구, GPU 최적화, 포괄적인 API 접근을 제공하여 실제 애플리케이션에서 쉽게 배포할 수 있도록 특별히 설계되었습니다.

Assisterr는 분산형 소형 언어 모델(SLM)을 제공하여 AI 생태계의 최전선에 있습니다. 이 모델은 커뮤니티가 다양한 독특한 문제를 해결하기 위한 맞춤형 솔루션을 만들 수 있게 합니다. 사용자들이 실제 문제를 제시할 수 있는 생태계를 조성하여 각 SLM이 다양한 분야에서 전문화될 수 있도록 하여 강력한 문제 해결 네트워크를 생성합니다. 이러한 분산형 접근 방식은 사용자가 매우 구체적이고 잘 관리된 AI 도구에 접근할 수 있도록 하여 혁신적이고 협력적인 AI 환경에 기여합니다.

Bosch AI는 고급 AI를 사용하여 디지털화된 세상을 향상시키고 삶을 더 쉽고 안전하게 만드는 것을 목표로 합니다. 그들은 230개 이상의 Bosch 공장에서 데이터를 활용하여 안전하고 견고하며 설명 가능한 AI 연구를 수행합니다. 그들은 다양한 분야의 실제 응용 프로그램에 집중하고 연구 네트워크를 확장하기 위해 산업 및 학계 리더들과 협력을 촉진합니다.

CogAgent는 AI 에이전트 개발을 간소화하도록 설계된 연구 지향의 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 메모리 관리, 계획 및 추론, 도구 및 API 통합, 사고 체인 실행을 위한 핵심 모듈을 제공합니다. 높은 모듈화 구조를 통해 사용자 정의 도구, 메모리 저장소 및 에이전트 정책을 정의하여 대화형 챗봇, 자율 작업 계획자, 워크플로 자동화 스크립트를 만들 수 있습니다. CogAgent는 OpenAI GPT, Meta LLaMA 등 인기 있는 LLM과의 통합을 지원하여 연구자와 개발자가 다양한 실제 애플리케이션을 위한 지능형 에이전트 실험, 확장 및 확장할 수 있게 합니다.

Mangus에서는 지속적인 학습이 잠재력을 열어주고 진전을 이끄는 열쇠라고 믿습니다. 우리의 플랫폼은 개별 및 조직이 목표를 달성하도록 돕기 위해 맞춤형 교육 프로그램, 자원 및 전문가 지도를 독창적으로 혼합하여 제공합니다. 실제 적용 및 실행 가능한 통찰력에 중점을 두고 Mangus는 향후 도전 과제에 대비할 수 있도록 준비합니다. 기술을 강화하거나 재교육을 원하거나 작업장 내 학습 문화를 조성하고자 하든 개인적 및 전문적인 성장의 여정에 참여해 주세요.

Minerva는 대형 언어 모델을 사용하여 복잡한 워크플로우를 자동화하도록 설계된 확장 가능한 AI 에이전트 프레임워크입니다. 개발자는 웹 검색, API 호출 또는 파일 처리기와 같은 외부 도구를 통합하고, 사용자 정의 계획 전략을 정의하며, 대화 또는 지속형 메모리를 관리할 수 있습니다. Minerva는 동기 및 비동기 작업 실행, 구성 가능한 로깅, 플러그인 아키텍처를 지원하여 인공지능 에이전트를 프로토타입, 테스트 및 배포하는 데 용이하게 만듭니다. 이러한 에이전트는 추론, 계획 및 도구 사용이 가능합니다.

Hugging Face Agents 과정은 사용자가 자율 AI 에이전트를 설계, 구현 및 배포하는 종합 학습 경로입니다. 언어 모델 연결, 외부 API 통합, 맞춤형 프롬프트 제작, 에이전트 결정 평가를 위한 코드 예제를 포함합니다. 참가자는 질문응답, 데이터 분석, 워크플로우 자동화와 같은 작업을 위한 에이전트를 구축하며, Hugging Face Transformers, Agent API 및 Jupyter 노트북을 활용하여 실무 AI 개발을 가속화합니다.

Justinvarghese511의 Agents Course는 개발자가 AI 에이전트를 설계, 구현, 배포하는 기술을 갖추도록 하는 구조화된 학습 프로그램입니다. 단계별 튜토리얼을 통해 참가자는 에이전트 의사 결정 흐름 설계, 외부 API 통합, 컨텍스트와 메모리 관리를 배웁니다. 이 코스에는 실습용 코드 예제, Jupyter 노트북, 실용적인 연습이 포함되어 있어 데이터를 자동으로 추출하고, 대화형으로 응답하며, 다단계 작업을 수행하는 에이전트를 제작할 수 있습니다. 수료 후에는 AI 에이전트 프로젝트 포트폴리오와 배포 모범 사례를 갖출 수 있습니다.

AnyAgent는 개발자가 추론, 계획, 다양한 도메인에서 작업을 수행할 수 있는 지능형 에이전트를 구축할 수 있게 하는 유연한 에이전트 프레임워크입니다. 행동 체인용 내장 플래너, 장기 컨텍스트를 위한 구성 가능한 메모리 저장소, 외부 도구 및 API와의 손쉬운 연결을 제공합니다. 간단한 선언적 DSL을 통해 맞춤 기술을 정의하고, 이벤트 로깅을 포함하며, LLM 백엔드 간 전환도 원활하게 할 수 있습니다. 고객 지원 봇, 데이터 분석 도우미, 연구용 프로토타입 등 다양한 곳에서 강력한 아키텍처와 모듈식 컴포넌트, 확장성을 갖춘 AnyAgent는 실세계 자동화 시나리오에서 빠르게 에이전트를 구축하는 데 도움을 줍니다.