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초보자 친화적 맥락 기반 AI 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 맥락 기반 AI 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

맥락 기반 AI

  • CamelAGI

    CamelAGI는 메모리 기반의 자율형 에이전트를 구축하기 위한 모듈형 구성요소를 제공하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.
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    CamelAGI란?
    CamelAGI는 자율형 AI 에이전트 생성을 간소화하도록 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. 맞춤형 도구용 플러그인 아키텍처, 컨텍스트 지속성을 위한 장기 기억 통합, GPT-4 및 Llama 2와 같은 다수의 대형 언어모델 지원을 특징으로 합니다. 명시적 계획 및 실행 모듈을 통해 에이전트는 작업을 분해하고, 외부 API를 호출하며, 시간에 따라 적응할 수 있습니다. CamelAGI의 확장성 및 커뮤니티 중심 접근 방식은 연구 프로토타입, 운영 시스템, 교육 프로젝트에 모두 적합합니다.
    CamelAGI 핵심 기능
    • 모듈형 에이전트 아키텍처
    • 장기 기억 통합
    • 작업 계획 및 실행 파이프라인
    • 커스텀 도구용 플러그인 시스템
    • 다중 LLM 지원(GPT-4, Llama 2 등)
    • 대화형 인터페이스
    CamelAGI 장단점

    단점

    오픈소스가 아니어서 커뮤니티 주도 개발과 투명성이 제한된다.
    사용자가 직접 OpenAI API 키를 제공해야 한다.
    Google Play 또는 Apple App Store에 전용 모바일 애플리케이션이 없다.
    CamelAGI 플랫폼에 대한 GitHub 저장소 직접 연결이 부족하다.
    가격 정보가 랜딩 페이지 정보를 제외하고 완전히 투명하지 않다.

    장점

    자율 AI 에이전트 협업을 통해 복잡한 작업 해결을 가능하게 한다.
    최신 AI 기술을 활용하는 고급 프레임워크 BabyAGI와 AutoGPT 기반으로 구축됨.
    비기술 사용자도 접근할 수 있는 사용자 친화적 인터페이스.
    교육, 게임, 비즈니스 의사결정 지원, 창작 작문 등 다양한 응용 분야.
    AI 에이전트 간의 동적이고 상황 인식 대화를 촉진하여 AI 상호작용의 현실감을 향상시킨다.

  • LAuRA

    LAuRA는 LLM 기반 계획, 검색, 도구 통합 및 실행을 통한 다단계 워크플로우 자동화를 위한 오픈소스 Python 에이전트 프레임워크입니다.
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    LAuRA란?
    LAuRA는 계획, 검색, 실행, 메모리 관리를 위한 구조화된 파이프라인을 제공하여 지능형 AI 에이전트의 생성을 간소화합니다. 사용자는 복잡한 작업을 정의하면 LAuRA의 Planner가 이를 실행 가능한 단계로 분해하고, Retriever는 벡터 데이터베이스 또는 API에서 정보를 가져오며, Executor는 외부 서비스 또는 도구를 호출합니다. 내장된 메모리 시스템은 상호작용 간에 문맥을 유지하여 상태 기반의 일관된 대화를 지원합니다. 인기 있는 LLM 및 벡터 스토어를 위한 확장 가능한 커넥터 덕분에, LAuRA는 문서 분석, 자동 보고, 개인화된 어시스턴트, 비즈니스 프로세스 자동화와 같은 맞춤형 에이전트의 빠른 프로토타이핑과 확장을 지원합니다. 오픈소스 설계는 커뮤니티 기여와 통합 유연성을 촉진합니다.

  • ModelScope Agent

    ModelScope Agent는 다중 에이전트 워크플로우를 조정하며, 자동 사고 및 작업 수행을 위해 LLM과 도구 플러그인을 통합합니다.
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    ModelScope Agent란?
    ModelScope Agent는 자율형 AI 에이전트를 조율할 수 있는 파이썬 기반 모듈식 프레임워크를 제공합니다. 외부 도구(API, 데이터베이스, 검색)를 위한 플러그인 통합, 맥락 유지를 위한 대화 메모리, 복잡한 작업을 처리할 수 있는 사용자 지정 에이전트 체인 기능(지식 검색, 문서 처리, 의사결정 지원 등)을 갖추고 있습니다. 개발자는 역할, 행동, 프롬프트를 구성하고, 여러 LLM 백엔드를 활용하여 성능과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
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