초보자 친화적 オープンソースAI 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 オープンソースAI 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

オープンソースAI

  • Aurora는 LLM로 구동되는 자율 생성 AI 에이전트의 다단계 계획, 실행 및 도구 사용 워크플로우를 조정합니다.
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    Aurora란?
    Aurora는 반복적인 계획과 실행을 통해 복잡한 작업을 자율적으로 처리할 수 있는 생성 AI 에이전트를 구성하는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 고수준 목표를 실행 가능한 단계로 분해하는 플래너, 이러한 단계를 호출하는 대형 언어 모델 기반의 실행자, API, 데이터베이스 또는 사용자 정의 함수와 연동하는 도구 통합 계층으로 구성됩니다. 또한, 컨텍스트 유지를 위한 메모리 관리와 새로운 정보를 반영하는 동적 재계획 기능을 갖추고 있어 빠른 프로토타이핑과 완전한 워크플로우 및 의사결정 제어가 가능합니다.
  • BAML Agents는 플러그인 통합이 가능한 경량 AI 에이전트 프레임워크로 개발자가 자율 생성 AI 에이전트를 만들 수 있도록 합니다.
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    BAML Agents란?
    BAML Agents는 모듈식이고 확장 가능한 플랫폼을 찾는 개발자와 AI 실무자를 위해 설계되었습니다. 사용자 지정 도구의 원활한 통합을 위한 플러그인 기반 아키텍처, 대화 컨텍스트를 유지하는 메모리 시스템, 다단계 추론 워크플로우를 지원합니다. BAML Agents를 사용하면 빠르게 에이전트 행동을 구성하고, 외부 API에 연결하며, 일반적인 에이전트 패턴을 재창조하지 않고 복잡한 작업을 조율할 수 있습니다. 경량 디자인과 명확한 추상화 덕분에 프로토타입 제작, 연구, 다양한 자동화 환경에서의 프로덕션 배포에 이상적입니다.
  • LangGraph는 Python 개발자가 모듈식 그래프 기반 파이프라인을 사용하여 맞춤형 AI 에이전트 워크플로우를 구축하고 오케스트레이션할 수 있도록 합니다.
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    LangGraph란?
    LangGraph는 AI 에이전트 워크플로우 설계를 위한 그래프 기반 추상화를 제공합니다. 개발자는 프롬프트, 도구, 데이터 소스 또는 의사 결정 논리를 나타내는 노드를 정의한 후, 이 노드들을 엣지로 연결하여 유향 그래프를 만듭니다. 실행 시, LangGraph는 그래프를 순회하면서 LLM 호출, API 요청, 사용자 지정 함수를 순차 또는 병렬로 실행합니다. 캐싱, 오류 처리, 로깅, 동시성 지원이 내장되어 있어 견고한 에이전트 동작을 보장합니다. 확장 가능한 노드 및 엣지 템플릿을 통해 외부 서비스 또는 모델과 통합할 수 있어, 복잡한 부가 코드 없이 채팅봇, 데이터 파이프라인, 자율 작업자 및 연구 도우미를 구축하는 데 적합합니다.
  • CAMEL-AI는 검색 증강 생성과 도구 통합을 통해 자율 에이전트가 협업할 수 있도록 하는 오픈 소스 LLM 다중 에이전트 프레임워크입니다.
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    CAMEL-AI란?
    CAMEL-AI는 개발자와 연구자가 LLM 기반의 여러 자율 AI 에이전트를 구축, 구성, 실행할 수 있도록 하는 파이썬 기반 프레임워크입니다. 검색 증강 생성(RAG), 외부 도구 사용, 에이전트 간 통신, 메모리 및 상태 관리, 스케줄링을 지원하며, 모듈형 구성요소와 손쉬운 통합으로 복잡한 다중 에이전트 시스템 프로토타이핑, 워크플로 자동화, 다양한 LLM 백엔드간 확장이 가능합니다.
  • CL4R1T4S는 AI 에이전트 조정을 위한 경량 Clojure 프레임워크로, 사용자 지정 가능한 LLM 기반 작업 자동화 및 체인 관리를 가능하게 합니다.
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    CL4R1T4S란?
    CL4R1T4S는 Agent, Memory, Tools, Chain과 같은 핵심 추상화를 제공하여 개발자가 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 합니다. 에이전트는 LLM을 활용하여 입력 처리, 외부 기능 호출, 세션 간 컨텍스트 유지가 가능합니다. Memory 모듈은 대화 기록 또는 도메인 지식을 저장할 수 있습니다. Tools는 API 호출을 래핑하여 데이터를 가져오거나 작업을 수행할 수 있게 합니다. Chain은 문서 분석, 데이터 추출, 반복 조회 등 복잡한 작업을 위한 순차적 단계를 정의합니다. 프레임워크는 프롬프트 템플릿, 함수 호출, 오류 처리를 투명하게 처리합니다. CL4R1T4S를 통해 팀은 챗봇, 자동화, 의사 결정 지원 시스템을 프로토타입할 수 있으며, Clojure의 함수형 패러다임과 풍부한 생태계를 활용할 수 있습니다.
  • Countless.dev는 무료 및 오픈 소스 AI 모델 비교를 제공합니다.
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    Countless.dev란?
    Countless.dev는 다양한 AI 모델을 쉽게 보고 비교할 수 있는 종합 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 무료이며 오픈 소스이며, 입력 길이, 출력 길이, 입력 가격, 출력 가격 및 비전 지원과 같은 다양한 매개변수에 기반한 자세한 비교 기능을 제공합니다. 채팅, 임베딩, 이미지 생성, 완료, 오디오 기록 및 TTS(텍스트 음성 변환)와 같은 여러 AI 카테고리에 대한 지원을 통해 Countless.dev는 귀하의 필요에 가장 적합한 AI 모델을 쉽게 찾을 수 있도록 합니다.
  • 코드 저장소를 스캔, 인덱싱하고 의미론적 쿼리를 수행하는 AI 기반 도구로, 요약 및 Q&A 제공.
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    CrewAI Code Repo Analyzer란?
    CrewAI Code Repo Analyzer는 코드 저장소를 인덱싱하고 벡터 임베딩을 생성하며 의미론적 검색을 제공하는 오픈 소스 AI 에이전트입니다. 개발자는 자연어로 질문하여 모듈의 높은 수준의 요약을 생성하거나 프로젝트 구조를 탐색할 수 있습니다. 이는 대형 언어 모델을 활용하여 복잡한 코드베이스를 해석·설명하고, 코드 이해를 빠르게 하며, 레거시 코드 분석과 문서화 자동화를 지원합니다.
  • 작업 자동화, 대화 흐름, 메모리 관리를 위한 맞춤형 AI 에이전트를 구축하고 테스트하는 오픈소스 프레임워크입니다.
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    crewAI Playground란?
    crewAI Playground는 AI 기반 에이전트를 구축하고 실험하는 개발자 도구와 샌드박스입니다. 프롬프트, 도구, 메모리 모듈을 지정하여 구성 파일 또는 코드를 통해 에이전트를 정의합니다. 이 플랫폼은 여러 에이전트를 동시에 실행하고, 메시지 라우팅을 처리하며, 대화 기록을 로그에 남깁니다. 외부 데이터 소스용 플러그인 통합, 메모리 백엔드(메모리 또는 영구적), 테스트를 위한 웹 인터페이스를 지원합니다. 챗봇, 가상 비서, 자동화 워크플로우의 프로토타입 제작에 사용하세요.
  • 멀티 에이전트 워크플로우를 원활하게 시각적으로 조율, 구성 및 배포하는 오픈 소스 AI 에이전트 설계 스튜디오입니다.
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    CrewAI Studio란?
    CrewAI Studio는 개발자가 멀티 에이전트 AI 워크플로우를 설계, 시각화 및 모니터링할 수 있는 웹 기반 플랫폼입니다. 사용자는 각 에이전트의 프롬프트, 체인 로직, 메모리 설정 및 외부 API 통합을 그래픽 캔버스를 통해 구성할 수 있습니다. 스튜디오는 인기 있는 벡터 데이터베이스, LLM 공급자, 플러그인 엔드포인트에 연결됩니다. 실시간 디버깅, 대화 기록 추적, 원클릭 배포를 지원하여 강력한 디지털 보조 도구 제작을 간소화합니다.
  • LlamaIndex를 사용한 문서 인수, 벡터 인덱싱, QA를 위한 검색 강화 AI 에이전트 구축 프레임워크.
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    Custom Agent with LlamaIndex란?
    이 프로젝트는 LlamaIndex를 사용하여 검색 강화 AI 에이전트를 만들기 위한 포괄적인 프레임워크를 보여줍니다. 문서 인수와 벡터 저장소 생성부터 시작하여, 상황별 질문-응답을 위한 맞춤형 에이전트 루프를 정의합니다. LlamaIndex의 강력한 인덱싱 및 검색 기능을 활용하여 어떤 OpenAI 호환 모델도 통합하고, 프롬프트 템플릿을 사용자 정의하며, CLI 인터페이스를 통해 대화 흐름을 관리할 수 있습니다. 모듈형 아키텍처는 다양한 데이터 커넥터, 플러그인 확장 및 동적 응답 사용자 정의를 지원하여 기업용 지식 지원자, 인터랙티브 챗봇, 연구 도구의 신속한 프로토타이핑을 촉진합니다. 이 솔루션은 파이썬으로 도메인별 AI 에이전트 구축을 간소화하고 확장성, 유연성, 통합의 용이성을 보장합니다.
  • DeepFloyd IF: 최첨단 오픈소스 텍스트-투-이미지 모델.
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    Deep floyd란?
    DeepFloyd IF는 Stability AI의 일부인 DeepFloyd에서 개발한 최첨단 오픈소스 텍스트-투-이미지 모델입니다. 텍스트 설명에서 높은 세부 수준과 일관성으로 포토리얼리틱한 이미지를 생성하도록 설계되었습니다. 고급 자연어 처리 기능을 활용하여 복잡한 텍스트 입력과 고품질 비주얼 출력 간의 격차를 해소하여 창의적인 프로젝트, 마케팅, 교육 목적 등에게 이상적입니다.
  • 671B 매개변수를 가진 DeepSeek V3 AI 모델의 힘을 무료로 경험하세요.
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    DeepSeek Online란?
    DeepSeek V3는 6710억 개의 매개변수를 특징으로 하는 고급 오픈소스 AI 모델입니다. 최첨단 AI 기능을 제공하며, 등록 없이 무료로 사용 가능합니다. 플랫폼은 온라인 데모를 통해 AI 기능에 즉시 접근할 수 있으며, GitHub에서 사용 가능한 오픈소스 코드를 통해 로컬 설치를 지원합니다. 이 모델은 간단한 API와 포괄적인 문서를 통해 기존 애플리케이션과의 쉬운 통합을 위해 설계되어 있으며, 개인적 및 상업적 사용 모두에 적합한 선택입니다.
  • DeepSeek R1은 추론, 수학 및 코딩을 전문으로 하는 선진 오픈 소스 AI 모델입니다.
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    Deepseek R1란?
    DeepSeek R1은 인공지능 분야의 중요한 돌파구를 나타내며, 추론, 수학 및 코딩 작업에서 최상급 성능을 보여줍니다. 37B의 활성화된 매개변수와 671B의 총 매개변수를 갖춘 정교한 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처를 활용하여, 첨단 강화 학습 기술을 구현하여 최첨단 성능 기준을 달성합니다. 이 모델은 MATH-500에서 97.3%의 정확도와 Codeforces에서 96.3%의 백분위수 성적을 포함한 강력한 성능을 제공합니다. 오픈 소스의 특성과 비용 효율적인 배포 옵션은 다양한 애플리케이션에 접근할 수 있도록 합니다.
  • 모델 훈련 및 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 오픈 소스 딥 러닝 플랫폼.
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    determined.ai란?
    Determined AI는 모델 훈련의 복잡성을 단순화하는 고급 오픈 소스 딥 러닝 플랫폼입니다. 효율적인 분산 훈련, 내장된 하이퍼파라미터 조정 및 강력한 실험 관리 도구를 제공합니다. 데이터 과학자를 지원하기 위해 특별히 설계되어 있으며, 실험 추적을 개선하고, 자원 관리를 단순화하며, 고장 허용성을 보장함으로써 모델 개발 생애 주기를 가속화합니다. 이 플랫폼은 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 인기 있는 프레임워크와 원활하게 통합되며, 최대 성능을 위해 GPU 및 CPU 활용을 최적화합니다.
  • DocsGPT는 제품 문서 검색을 간소화하기 위한 AI 기반 챗봇입니다.
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    DocsGPT.chat란?
    DocsGPT는 제품 문서 검색 프로세스를 최적화하는 최첨단 AI 기반 챗봇입니다. 고급 자연어 처리를 활용하여, DocsGPT는 사용자가 질문을 하고 사용할 수 있는 문서에 따라 신속하고 정확한 답변을 받을 수 있습니다. 이는 오픈 소스 솔루션으로, 다양한 데이터 소스에 맞게 쉽게 맞춤 조정할 수 있어, 특정 문서를 처리하는 데 관계없이 높은 관련성과 효율성을 보장합니다.
  • 감정 지능, 기억 관리, 동적 GPT 기반 대화를 갖춘 공감 AI 에이전트용 JavaScript 프레임워크.
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    Empathic Agents JS란?
    Empathic Agents JS는 JavaScript로 감성 인식을 하는 대화형 에이전트를 만들기 위한 강력한 프레임워크를 제공합니다. 개발자는 맞춤형 감정 상태를 정의하고, 사용자 입력에 따라 이를 업데이트하며, 단기와 장기 메모리 모듈에 맥락을 저장할 수 있습니다. 제공된 통합을 활용하여 GPT-3.5 또는 호환 가능한 LLM을 활용하며, 역동적이고 맥락에 적합하며 공감 중심의 대화가 가능하게 합니다. 응답 스타일, 감정 기반 분기 논리, 메모리 관리 후크도 지원하여 맞춤형이 가능합니다. 모듈식 설계로 사용자 정의 액션을 확장할 수 있어 고객 지원, 교육 튜터링, 동반자 봇, 기타 감성 민감 애플리케이션에 적합합니다. Empathic Agents JS는 브라우저와 Node.js 환경 모두에서 실행되어, 웹과 서버 플랫폼 전반에 배포를 간소화합니다.
  • EnergeticAI는 Node.js 애플리케이션에서 오픈 소스 AI를 빠르게 배포할 수 있게 해줍니다.
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    EnergeticAI란?
    EnergeticAI는 오픈 소스 AI 모델의 통합을 단순화하기 위해 설계된 Node.js 라이브러리입니다. 서버리스 함수에 대해 최적화된 TensorFlow.js를 활용하여 빠른 콜드 스타트와 효율적인 성능을 보장합니다. 임베딩 및 분류기와 같은 일반적인 AI 작업을 위한 사전 훈련된 모델을 통해 배포 프로세스를 가속화하고 AI 통합을 개발자에게 원활하게 만듭니다. 서버리스 최적화에 집중함으로써 최대 67배 더 빠른 실행을 보장하여 현대 마이크로서비스 아키텍처에 이상적입니다.
  • LLM, 도구 통합 및 메모리 관리를 JavaScript 환경에서 가능하게 하는 유연한 TypeScript 프레임워크입니다.
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    Fabrice AI란?
    Fabrice AI는 Node.js 및 브라우저 환경에서 대규모 언어 모델(LLMs)에 기반한 정교한 AI 에이전트 시스템을 개발할 수 있게 합니다. 대화 기록을 유지하는 내장 메모리 모듈, 사용자 정의 API로 에이전트 기능을 확장하는 도구 통합, 커뮤니티 기반 확장을 위한 플러그인 시스템을 제공합니다. 타입 안정성이 보장된 프롬프트 템플릿, 여러 에이전트 간 조정, 구성 가능한 런타임 동작으로 챗봇, 작업 자동화, 가상 비서 개발을 간소화합니다. 크로스 플랫폼 설계로 웹 애플리케이션, 서버리스 함수 또는 데스크톱 앱에 원활하게 배포할 수 있어 지능적이고 맥락 인식이 가능한 AI 서비스 개발을 가속화합니다.
  • FlyingAgent는 LLM을 사용하여 작업을 계획하고 실행하는 자율형 AI 에이전트를 개발할 수 있는 Python 프레임워크입니다.
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    FlyingAgent란?
    FlyingAgent는 다양한 도메인에서 추론, 계획, 행동 수행이 가능한 자율 에이전트를 시뮬레이션하는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 에이전트는 내부 메모리를 유지하여 맥락을 기억하며, 웹 탐색, 데이터 분석, 타사 API 호출 등의 작업에 외부 툴킷을 통합할 수 있습니다. 프레임워크는 다중 에이전트 협력, 플러그인 기반 확장, 맞춤형 결정 정책을 지원합니다. 개방형 설계로 개발자는 메모리 백엔드, 도구 통합, 작업 관리자 등을 커스터마이징하여 고객 지원 자동화, 연구 지원, 콘텐츠 생성 파이프라인, 디지털 워크포스 오케스트레이션 등 다양한 분야에 활용할 수 있습니다.
  • Gemma: 구글의 첨단 기술 기반의 경량 오픈소스 언어 모델.
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    Gemma Open Models by Google란?
    Gemma는 구글의 제미니 모델 연구와 기술을 바탕으로 한 경량 및 최첨단 오픈소스 언어 모델 계열입니다. 이 모델들은 다양한 자연어 처리 작업에서 높은 성능을 제공하도록 설계되었습니다. 당신이 챗봇을 만들든, 텍스트를 요약하든, 창의적인 콘텐츠를 생성하든, Gemma의 생성 AI 기능은 개발자, 연구자 및 애플리케이션에서 고급 언어 모델을 활용하려는 기업에게 필수 도구가 됩니다.
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