초보자 친화적 그래프 시각화 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 그래프 시각화 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

그래프 시각화

  • 복잡한 다중 에이전트 협력을 위해 개발자가 지향 그래프로 AI 에이전트 워크플로를 오케스트레이션할 수 있게 하는 Python 프레임워크입니다.
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    mcp-agent-graph란?
    mcp-agent-graph는 AI 에이전트용 그래프 기반 오케스트레이션 레이어를 제공하여 개발자가 복잡한 다단계 워크플로우를 방향 그래프로 매핑할 수 있게 합니다. 그래프의 각 노드는 작업 또는 함수를 나타내며, 입력, 출력, 종속성을 포착합니다. 간선은 에이전트 간의 데이터 흐름을 정의하여 올바른 실행 순서를 보장합니다. 엔진은 순차 및 병렬 실행 모드를 지원하며, 자동 종속성 해결과 커스텀 파이썬 함수 또는 외부 서비스와의 통합을 제공합니다. 내장 시각화를 통해 사용자들은 그래프 토폴로지를 검사하고 워크플로우를 디버그할 수 있습니다. 이 프레임워크는 데이터 처리, 자연어 워크플로우 또는 결합된 AI 모델 파이프라인을 위한 모듈식이고 확장 가능한 멀티 에이전트 시스템 개발을 촉진합니다.
  • Graphium은 지식 그래프와 LLM을 통합하여 구조화된 쿼리 및 채팅 기반 검색을 지원하는 오픈 소스 RAG 플랫폼입니다.
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    Graphium란?
    Graphium은 구조화된 데이터 수집, 의미 임베딩 생성, 하이브리드 검색을 지원하는 지식 그래프 및 LLM 오케스트레이션 프레임워크입니다. 인기 있는 LLM, 그래프 데이터베이스, 벡터 저장소와 통합되어 해석 가능하고 그래프 기반 AI 에이전트를 실현합니다. 사용자는 그래프 구조를 시각화하고, 관계를 질의하며, 다중 홉 추론을 사용할 수 있습니다. RESTful API, SDK, 웹 UI를 제공하여 파이프라인 관리, 쿼리 모니터링, 프롬프트 맞춤화를 가능하게 하여 기업의 지식 관리 및 연구 애플리케이션에 적합합니다.
  • 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.
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