초보자 친화적 soporte para LLM 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 soporte para LLM 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

soporte para LLM

  • pyafai는 플러그인 기반 메모리와 도구 지원을 갖춘 자율 AI 에이전트를 구축, 훈련, 실행하는 Python 모듈형 프레임워크입니다.
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    pyafai란?
    pyafai는 개발자가 자율 AI 에이전트를 설계, 구성 및 실행하는 데 도움을 주는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 문맥 유지를 위한 메모리 관리, 외부 API 호출용 도구 통합, 환경 모니터링을 위한 옵서버, 결정 내리기 위한 플래너, 에이전트 루프를 관리하는 오케스트레이터를 위한 플러그인 가능한 모듈을 제공합니다. 로깅과 모니터링 기능은 에이전트의 성능과 행동을 투명하게 보여줍니다. pyafai는 주요 LLM 공급자를 기본 제공하며, 커스텀 모듈 제작을 지원하고 템플릿 코드를 줄여 신속한 프로토타이핑, 연구봇, 자동화 워크플로우 개발을 가능하게 합니다.
  • 계획, 도구 통합, 반복적 문제 해결이 가능한 오픈 소스 Python 프레임워크입니다.
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    Agentic Solver란?
    Agentic Solver는 대형 언어 모델(LLMs)을 활용하여 현실 문제를 해결하는 자율 AI 에이전트를 개발하기 위한 종합 툴킷을 제공합니다. 작업 분해, 계획, 실행, 결과 평가용 컴포넌트를 제공하며, 고수준 목표를 일련의 행동으로 나눌 수 있습니다. 외부 API, 맞춤형 함수, 메모리 저장소를 통합하여 에이전트 기능을 확장할 수 있으며, 내장된 로깅과 재시도 메커니즘으로 내구성을 보장합니다. Python으로 작성됐으며, 모듈화된 파이프라인과 유연한 프롬프트 템플릿을 지원하여 실험 속도를 높입니다. 고객 지원, 데이터 분석, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에 적합하며, 초기 구성, 도구 등록, 지속적인 모니터링과 성능 최적화까지 전체 라이프사이클을 간소화합니다.
  • AnyAgent는 계획 기능이 포함된 맞춤형 메모리 지원 및 도구 통합 AI 에이전트를 구축하기 위한 Mozilla의 오픈 소스 AI 프레임워크입니다.
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    AnyAgent란?
    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.
  • AI 엔지니어가 에이전트 워크플로우를 10배 빠르게 구축, 테스트, 배포할 수 있는 오픈소스 비주얼 IDE입니다.
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    PySpur란?
    PySpur는 사용자 친화적인 노드 기반 인터페이스를 통해 AI 에이전트의 구축, 테스트, 배포를 위한 통합 환경을 제공합니다. 개발자는 언어 모델 호출, 데이터 검색, 결정 분기, API 인터랙션과 같은 작업의 체인을 모듈화된 블록으로 끌어다 놓기 방식으로 구성합니다. 실시간 시뮬레이션 모드에서는 로직을 검증하고, 중간 상태를 검사하며, 배포 전 워크플로우를 디버깅할 수 있습니다. PySpur는 버전 제어, 성능 프로파일링, 원클릭 배포도 지원하여, 팀이 복잡한 판단 에이전트, 자동화 도우미, 데이터 파이프라인을 신속하게 프로토타입할 수 있도록 합니다. 오픈소스이며 확장 가능하여, 보일러플레이트 코드와 인프라 오버헤드를 최소화하면서 빠른 반복과 견고한 에이전트 솔루션을 가능하게 합니다.
  • 메모리 관리 및 도구 통합이 포함된 가벼운 JavaScript 프레임워크로 AI 에이전트 구축.
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    Tongui Agent란?
    Tongui Agent는 대화 상태를 유지하고, 외부 도구를 활용하며, 여러 하위 에이전트를 조율할 수 있는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 LLM 백엔드를 구성하고, 맞춤형 액션을 정의하며, 컨텍스트를 저장하는 메모리 모듈을 부착할 수 있습니다. 이 프레임워크에는 SDK, CLI 및 관찰 가능성을 위한 미들웨어 훅이 포함되어 있어 Web 또는 Node.js 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다. 지원하는 LLM에는 OpenAI, Azure OpenAI, 오픈소스 모델이 있습니다.
  • CopilotKit은 다중 도구 통합, 메모리 관리 및 LangGraph 대화형 구조를 갖춘 AI 에이전트를 만들기 위한 Python 기반 SDK입니다.
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    CopilotKit란?
    CopilotKit은 개발자가 맞춤형 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 설계된 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 파일 시스템 액세스, 웹 검색, Python REPL, SQL 커넥터 등의 도구를 등록하고 구성하며, 어떤 지원되는 LLM과도 연결할 수 있는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 내장된 메모리 모듈은 대화 상태를 지속하고, LangGraph는 복잡한 작업을 위한 구조화된 추론 흐름을 정의할 수 있도록 합니다. 에이전트는 스크립트, 웹 서비스 또는 CLI 앱으로 배포할 수 있으며 클라우드 공급자에 따라 확장 가능합니다. CopilotKit은 OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic 모델과 원활하게 통합되어 자동화 워크플로우, 챗봇 및 데이터 분석 봇을 강화합니다.
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