초보자 친화적 原型設計 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 原型設計 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

原型設計

  • 사용자 정의 가능한 언어 그래프를 통해 LLM 호출과 구조화된 지식을 오케스트레이션하는 그래프 중심의 AI 에이전트 프레임워크입니다.
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    Geers AI Lang Graph란?
    Geers AI Lang Graph는 다중 LLM 호출을 조정하고 구조화된 지식을 관리하는 그래프 기반의 추상화 계층을 제공합니다. 프롬프트, 데이터, 메모리를 나타내는 노드와 엣지를 정의하여 동적 워크플로우를 생성하고, 상호작용 간에 컨텍스트를 추적하며, 실행 흐름을 시각화할 수 있습니다. 다양한 LLM 제공자를 위한 플러그인 통합, 맞춤형 프롬프트 템플릿, 내보내기 가능한 그래프를 지원하며, 반복적인 에이전트 설계, 맥락 유지, 프로토타이핑을 빠르게 수행할 수 있습니다.
  • ManasAI는 메모리, 도구 통합 및 오케스트레이션이 포함된 상태를 유지하는 자율 AI 에이전트를 구축하기 위한 모듈식 프레임워크를 제공합니다.
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    ManasAI란?
    ManasAI는 내장된 상태와 모듈형 구성요소를 갖춘 자율 AI 에이전트 생성을 가능하게 하는 파이썬 기반 프레임워크입니다. 에이전트 추론, 단기 및 장기 메모리, 외부 도구 및 API 통합, 메시지 기반 이벤트 처리, 멀티 에이전트 오케스트레이션에 대한 핵심 추상화를 제공합니다. 에이전트는 컨텍스트 관리, 작업 실행, 재시도 처리, 피드백 수집에 대한 구성을 할 수 있으며, 플러그인 방식의 아키텍처로 개발자는 메모리 백엔드, 도구, 오케스트레이터를 특정 워크플로우에 맞게 조정할 수 있어 챗봇, 디지털 워커, 지속적인 컨텍스트와 복잡한 상호작용이 필요한 자동화 파이프라인의 프로토타입 제작에 이상적입니다.
  • LLM 모델 컨텍스트 프로토콜, 도구 호출, 컨텍스트 관리 및 스트리밍 응답을 보여주는 AWS 코드 데모 세트입니다.
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    AWS Sample Model Context Protocol Demos란?
    AWS 샘플 모델 컨텍스트 프로토콜 데모는 대형 언어 모델(LLM)의 컨텍스트 관리 및 도구 호출을 위한 표준 패턴을 보여주는 오픈 소스 리포지토리입니다. JavaScript/TypeScript와 Python 버전의 두 개의 완전한 데모가 포함되어 있으며, 모델 컨텍스트 프로토콜을 구현하여 개발자가 AWS Lambda 함수 호출, 대화 기록 유지, 응답 스트리밍을 수행하는 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 지원합니다. 샘플 코드는 메시지 포맷화, 함수 인자 직렬화, 오류 처리, 맞춤형 도구 통합을 보여주며, 생성형 AI 애플리케이션 프로토타이핑을 가속화합니다.
  • SketchPro는 건축 및 디자인을 위한 AI 부조종사입니다.
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    SketchPro AI란?
    SketchPro는 건축가와 디자이너를 위해 특화된 혁신적인 AI 기반 디자인 도구입니다. 사용자는 고품질 렌더링을 손쉽게 생성하고 초기 디자인 개념을 반복할 수 있습니다. 생성적 디자인을 활용하여 SketchPro는 전문가가 수많은 디자인 변형을 탐색하고 아이디어를 매끄럽게 다듬을 수 있도록 도와줍니다. 이 플랫폼은 창의성을 높이고 디자인 프로세스를 간소화하여 더 빠르고 효율적으로 만드는 것을 목표로 합니다. 새로운 프로젝트를 구상하거나 기존 계획을 수정하든, SketchPro는 여러분의 비전을 현실로 바꾸는 데 필요한 도구를 제공합니다.
  • AI TUBO: 창의성을 위한 무료 AI 이미지 및 비디오 생성기.
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    aitubo.ai란?
    AI TUBO는 이미지 및 비디오 생성을 위한 고급 AI 도구를 제공합니다. 게임 자산 생성, 프로토타입 디자인 및 캐릭터 개발과 같은 다양한 예술적 및 전문적 요구를 지원합니다. 신용 카드 세부 정보가 필요 없으며 사용자가 AI를 사용하여 고품질 콘텐츠를 원활하게 생성할 수 있도록 합니다. 200만 명 이상의 사용자가 신뢰하며 3억 개 이상의 작품을 생성한 AI TUBO는 창의적 프로젝트를 위한 신뢰할 수 있고 효율적인 솔루션으로 자리 잡고 있습니다.
  • 사용자 정의 도메인에서 협상을 자율적으로 평가, 제안, 종료하는 LLM 기반의 Python 프레임워크입니다.
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    negotiation_agent란?
    negotiation_agent는 GPT와 유사한 모델로 구동되는 자율 협상 봇을 구축하기 위한 모듈형 툴킷입니다. 개발자는 항목, 선호도, 유틸리티 함수를 정의하여 에이전트 목표를 모델링할 수 있으며, 사전 정의된 에이전트 템플릿을 사용하거나 맞춤 전략을 통합할 수 있습니다. 제안 생성, 역제안 평가, 수락 결정, 거래 종료를 지원하며, 표준화된 프로토콜로 대화 흐름을 관리하고, 토너먼트 형 실험을 위한 배치 시뮬레이션과 합의율, 유틸리티 향상, 공정성 점수와 같은 성과 지표를 계산합니다. 오픈 아키텍처를 통해 기본 LLM 백엔드 교체 및 플러그인을 통한 에이전트 논리 확장도 가능합니다. negotiation_agent를 통해 팀은 전자상거래, 연구, 교육 환경에서 자동화된 교섭 솔루션을 빠르게 프로토타입하고 평가할 수 있습니다.
  • LangGraph를 사용하여 확장 가능한 LLM 에이전트 구축을 위한 생산준비 완료 FastAPI 템플릿, 맞춤형 파이프라인 및 메모리 통합 제공.
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    FastAPI LangGraph Agent Template란?
    FastAPI LangGraph 에이전트 템플릿은 FastAPI 애플리케이션 내에서 LLM 기반 에이전트 개발을 위한 포괄적인 기반을 제공합니다. 템플릿에는 텍스트 완성, 임베딩, 벡터 유사도 검색과 같은 일반 작업을 위한 사전 정의된 LangGraph 노드가 포함되어 있으며, 개발자는 사용자 정의 노드와 파이프라인을 생성할 수 있습니다. 이 템플릿은 세션 간 컨텍스트를 유지하는 메모리 모듈을 통해 대화 기록을 관리하며, 배포 단계별 환경 구성을 지원합니다. 내장된 Docker 파일과 CI/CD 호환 구조는 원활한 컨테이너화와 배포를 보장합니다. 로깅과 오류 처리 미들웨어는 가시성을 높이고, 모듈식 코드베이스는 확장성을 용이하게 합니다. FastAPI의 고성능 웹 프레임워크와 LangGraph의 오케스트레이션 기능을 결합하여 프로토타이핑부터 프로덕션까지 에이전트 개발 생명주기를 간소화합니다.
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