icon
AI 도구 카테고리 AI 에이전트 MCP 순위 제출 및 광고
로그인

초보자 친화적 多步驟推理 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 多步驟推理 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

多步驟推理

  • Amazon Bedrock Custom LangChain Agent

    기반 모델과 맞춤 도구를 활용하여 AWS Bedrock에서 맞춤형 AI 에이전트를 구축하는 솔루션입니다.
    0
    0
    Amazon Bedrock Custom LangChain Agent란?
    Amazon Bedrock Custom LangChain Agent는 AWS Bedrock 기반 모델과 LangChain을 결합하여 AI 에이전트를 구축하는 방법을 보여주는 참조 아키텍처 및 코드 예제입니다. API, 데이터베이스, RAG 검색기와 같은 도구 세트를 정의하고, 에이전트 정책과 메모리를 구성하며, 다단계 추론 흐름을 호출합니다. 낮은 지연 시간의 사용자 경험을 위해 스트리밍 출력 지원, 모니터링을 위한 콜백 핸들러 통합, IAM 역할을 통한 보안 보장 기능도 포함되어 있습니다. 이 접근 방식을 통해 고객 지원, 데이터 분석, 워크플로 자동화용 지능형 에이전트 배포를 신속하게 할 수 있습니다.
    Amazon Bedrock Custom LangChain Agent 핵심 기능
    • AWS Bedrock 기반 모델(Claude, Jurassic-2, Titan)과의 통합
    • 맞춤 도구 생성 및 등록
    • LangChain 에이전트 오케스트레이션
    • 메모리 및 외부 메모리 지원
    • 스트리밍 응답 처리
    • 로그와 모니터링을 위한 콜백 핸들러
    • 보안 IAM 기반 액세스 제어
    Amazon Bedrock Custom LangChain Agent 장단점

    단점

    IAM 역할 및 S3 버킷 세부 정보와 같은 일부 구성 요소가 하드 코딩되어 수동 조정이 필요합니다.
    AWS 생태계에 의존하여 AWS 사용자로 사용이 제한될 수 있습니다.
    사용자 지정 프롬프트 및 도구 통합 생성이 복잡하여 고급 지식이 필요할 수 있습니다.
    서비스 사용에 대한 직접적인 가격 정보가 제공되지 않습니다.
    LangChain 및 Streamlit에 대한 의존성이 배포 옵션을 제한할 수 있습니다.

    장점

    AWS 서비스와 LLM을 통합하는 모듈식 에이전트 프레임워크를 제공합니다.
    Amazon Titan 임베딩을 통한 고급 벡터 검색을 활용하여 문서 검색을 향상시킵니다.
    프로그래밍 방식으로 제어되는 AWS SDK를 통해 Lambda 함수 배포를 자동화합니다.
    Streamlit을 사용하여 쉽고 상호작용적인 챗봇 인터페이스 배포를 지원합니다.
    코드 및 에이전트 설계가 공개되어 맞춤형 수정이 가능합니다.

  • Automata

    Automata는 계획, 실행 및 도구와 API와의 상호 작용이 가능한 자율 AI 에이전트를 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크입니다.
    0
    0
    Automata란?
    Automata는 JavaScript와 TypeScript에서 자율 AI 에이전트 생성이 가능한 개발자 중심의 프레임워크입니다. 작업 분해를 위한 플래너, 맥락 유지용 메모리 모듈, HTTP 요청, 데이터베이스 쿼리 및 사용자 지정 API 호출을 위한 도구 통합 등 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 비동기 실행, 플러그인 확장, 구조화된 출력 지원을 통해, 다단계 추론, 외부 시스템과의 상호작용, 지식 기반의 동적 업데이트가 가능한 에이전트 개발이 간소화됩니다.

  • Mina

    Mina는 사용자 정의 도구 통합, 메모리 관리, LLM 오케스트레이션 및 작업 자동화를 가능하게 하는 최소한의 Python 기반 AI 에이전트 프레임워크입니다.
    0
    0
    Mina란?
    Mina는 Python으로 AI 에이전트를 구축하기 위한 가볍지만 강력한 기반을 제공합니다. 웹 스크래퍼, 계산기, 데이터베이스 커넥터와 같은 사용자 정의 도구를 정의하고, 대화 맥락을 유지하는 메모리 버퍼를 붙이며, 다단계 추론을 위한 언어 모델 호출 시퀀스를 조율할 수 있습니다. 일반 LLM API 위에 구축되어 비동기 실행, 오류 처리 및 로깅을 기본 제공하며, 모듈식 설계를 통해 새로운 기능을 쉽게 확장할 수 있고, CLI 인터페이스를 통해 빠른 프로토타이핑과 에이전트 구동 애플리케이션 배포가 가능합니다.
추천