초보자 친화적 柔軟なデプロイ 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 柔軟なデプロイ 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

柔軟なデプロイ

  • BaseAI로 서버리스 자율 AI 에이전트를 쉽게 구축하세요.
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    BaseAI.dev란?
    BaseAI는 수고 없이 서버리스 AI 에이전트를 생성하려는 개발자를 위해 설계되었습니다. 과거의 상호작용 및 결정을 기억할 수 있는 자율 에이전트의 개발을 촉진합니다. 이 플랫폼은 사용자가 '에이전틱 파이프', 도구 및 메모리 모듈을 구축할 수 있게 하여 복잡한 AI 기능을 구현하는 것을 더 쉽게 만듭니다. 단순성과 배포 민첩성에 중점을 둔 BaseAI는 다양한 구성 요소의 원활한 통합을 허용하여 프로젝트를 신속하게 개발 및 시작할 수 있도록 합니다.
  • Dev-Agent는 플러그인 통합, 도구 오케스트레이션, 메모리 관리를 통해 개발자가 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 하는 오픈 소스 CLI 프레임워크입니다.
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    dev-agent란?
    Dev-Agent는 개발자가 자율 에이전트를 빠르게 구축하고 배포할 수 있도록 하는 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크입니다. 모듈식 플러그인 아키텍처와 HTTP 엔드포인트, 데이터베이스 쿼리, 사용자 지정 스크립트 등의 쉽게 구성 가능한 도구 호출을 결합합니다. 에이전트는 과거 상호작용을 참조하는 지속적인 메모리 계층을 활용하고, 복잡한 작업을 위한 다단계 추론 흐름을 오케스트레이션할 수 있습니다. OpenAI GPT 모델에 내장된 지원을 통해 사용자는 간단한 JSON 또는 YAML 사양으로 에이전트 행동을 정의합니다. CLI 도구는 인증, 세션 상태, 로깅을 관리하며, 고객 지원 봇, 데이터 검색 어시스턴트, 자동화 CI/CD 도우미 등 다양한 AI 기반 애플리케이션의 개발에서 개발 비용을 절감하고 커뮤니티 주도 플러그인을 통한 확장성을 제공합니다.
  • SmolAgents LLM 에이전트를 위한 다이내믹 툴 플러그인으로, 실시간 검색, 계산기, 파일 및 웹 도구 호출이 가능합니다.
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    SmolAgents Dynamic Tools란?
    SmolAgents Dynamic Tools는 오픈소스 Python 프레임워크인 SmolAgents를 확장하여 LLM 기반 에이전트가 동적으로 도구를 호출할 수 있도록 합니다. 에이전트는 SerpAPI를 통한 웹 검색, 수학 계산기, 날짜/시간 조회, 파일 시스템 작업, 맞춤 HTTP 요청 핸들러 등 다양한 사전 구축된 도구를 사용자 의도와 사고 체인에 따라 원활하게 호출할 수 있습니다. 개발자는 추가 도구를 등록하거나 기존 도구를 커스터마이징하여 데이터 검색, 콘텐츠 생성, 계산, 외부 API 통합을 하나의 인터페이스 안에서 처리할 수 있습니다. 런타임에 도구의 가용성을 평가하여 워크플로우를 최적화하고 하드코딩 로직을 줄이며, 연구 지원, 자동 보고서 생성, 챗봇 확장 등 다양한 애플리케이션 시나리오에 적합하게 적용할 수 있습니다.
  • ChaiBot은 기억과 동적 페르소나 관리를 갖춘 오픈소스 AI 챗봇으로 OpenAI GPT를 활용한 대화 역할 놀이를 지원합니다.
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    ChaiBot란?
    ChaiBot은 OpenAI의 GPT-3.5와 GPT-4 API를 활용하여 지능형 채팅 에이전트를 만드는 기초를 제공합니다. 대화 맥락을 유지하여 일관된 다중 턴 대화를 가능하게 하며, 필요에 따라 톤과 캐릭터를 변경하는 동적 페르소나 프로필을 지원합니다. 내부 메모리 저장 기능으로 과거 상호작용을 회수할 수 있으며, 맞춤형 프롬프트 템플릿과 외부 데이터 소스 또는 비즈니스 로직을 통합하는 플러그인 후크도 포함되어 있습니다. 개발자는 웹 서비스 또는 CLI로 배포하고, 토큰 제한, API 키 관리, 폴백 동작 구성을 할 수 있습니다. 복잡한 프롬프트 엔지니어링 플로우를 추상화하여 고객 지원 봇, 가상 비서 또는 엔터테인먼트·교육용 대화 에이전트 개발을 가속화합니다.
  • Whiz는 메모리, 계획, 도구 통합 기능이 있는 GPT 기반 대화형 인공지능 에이전트를 개발할 수 있는 오픈소스 프레임워크입니다.
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    Whiz란?
    Whiz는 복잡한 대화 및 작업 지향 워크플로우를 수행할 수 있는 지능형 에이전트 개발을 위한 강력한 기반을 제공하도록 설계되었습니다. Whiz를 사용하는 개발자는 도구 — Python 함수 혹은 외부 API — 를 정의하고, 사용자 요청 처리 시 호출할 수 있습니다. 내장된 메모리 모듈은 대화 컨텍스트를 캡처하여 일관된 다중 턴 상호작용을 가능하게 합니다. 역동적 계획 엔진은 목표를 실행 가능한 단계로 분해하며, 유연한 인터페이스는 커스텀 정책, 도구 레지스트리, 메모리 백엔드 주입을 허용합니다. Whiz는 임베딩 기반 의미 검색을 지원하여 관련 문서를 검색하고, 감사성을 위한 로깅과 확장을 위한 비동기 실행도 제공합니다. 완전한 오픈소스인 Whiz는 Python이 구동되는 어디서든 배포 가능하며, 고객지원 챗봇, 데이터 분석 어시스턴트 또는 도메인 전문 에이전트를 빠르게 프로토타입할 수 있습니다.
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