초보자 친화적 拡張可能な設計 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 拡張可能な設計 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

拡張可能な設計

  • Semantic Kernel을 사용하여 대화형 AI 조수(Copilot)를 구축하는 데모로, LLM 체인, 메모리, 플러그인 결합을 보여줍니다.
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    Semantic Kernel Copilot Demo란?
    Semantic Kernel Copilot 데모는 Microsoft의 Semantic Kernel 프레임워크로 고급 AI 에이전트를 구축하는 방법을 보여주는 종단 간 참조 애플리케이션입니다. 이 데모는 다단계 추론을 위한 프롬프트 체이닝, 세션 간 맥락을 기억하는 메모리 관리, 외부 API 또는 서비스와의 통합을 가능하게 하는 플러그인 기반 스킬 구조를 특징으로 합니다. 개발자는 Azure OpenAI 또는 OpenAI 모델용 커넥터를 구성하고, 맞춤형 프롬프트 템플릿을 정의하며, 캘린더 액세스, 파일 작업, 데이터 검색과 같은 도메인별 스킬을 구현할 수 있습니다. 이 샘플은 이러한 구성 요소를 오케스트레이션하여 사용자 의도를 이해하고, 작업을 수행하며, 시간에 따라 맥락을 유지하는 대화형 Copilot를 생성하는 방법을 보여줍니다. 이는 개인화된 AI 어시스턴트 개발을 빠르게 촉진합니다.
    Semantic Kernel Copilot Demo 핵심 기능
    • LLM 프롬프트 체이닝
    • 맥락 기반 메모리 저장
    • 플러그인 기반 스킬 아키텍처
    • Azure 또는 OpenAI 모델 통합
    • 맞춤형 프롬프트 템플릿 관리
    • 대화형 작업 오케스트레이션
  • 표준화된 도구, 워크플로우 및 통합으로 기업 AI 에이전트를 정의, 구성 및 조율하는 오픈소스 사양입니다.
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    Enterprise AI Agents Spec란?
    기업 AI 에이전트 스펙은 에이전트 정체성, 설명, 트리거, 메모리 관리 및 지원 도구에 대한 매니페스트 스키마를 포함한 포괄적 사양을 정의합니다. 이 프레임워크는 JSON 기반 도구 정의 형식, 파이프라인 및 워크플로우 오케스트레이션 가이드라인, 및 일관된 배포를 위한 버전 관리 기준을 포함합니다. 사용자 정의 도구 등록, 보안 및 거버넌스 모범 사례, 다양한 런타임과의 통합을 통해 확장성을 지원합니다. 오픈 표준을 따르면, 팀은 여러 환경에서 AI 에이전트를 구축, 공유 및 유지하여 협업, 확장성, 일관된 개발 프로세스를 촉진할 수 있습니다.
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