초보자 친화적 에이전트 생애 주기 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 에이전트 생애 주기 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

에이전트 생애 주기

  • 자율 작업 계획, 플러그인 확장성, 도구 통합, 메모리 관리를 제공하는 Python 기반 AI 에이전트 프레임워크입니다.
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    Nova란?
    Nova는 Python에서 자율 AI 에이전트를 생성하기 위한 종합 도구 키트를 제공합니다. 목표를 실행 가능한 단계로 분해하는 플래너, 외부 도구 또는 API를 통합하는 플러그인 시스템, 대화 컨텍스트를 저장하고 호출하는 메모리 모듈을 갖추고 있습니다. 개발자는 맞춤형 행동을 구성하고, 로그를 통해 에이전트 결정을 추적하며, 최소한의 코드로 기능 확장이 가능합니다. Nova는 설계부터 배포까지 전체 에이전트 라이프사이클을 간소화합니다.
    Nova 핵심 기능
    • 자율 다중 단계 작업 계획
    • 맞춤 플러그인/도구 통합
    • 대화 메모리 관리
    • LLM 모델 호환성
    • 세부적인 로깅 및 디버깅
  • Connery SDK는 도구 통합이 포함된 메모리 지원 AI 에이전트를 구축, 테스트, 배포할 수 있는 플랫폼입니다.
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    Connery SDK란?
    Connery SDK는 AI 에이전트 제작을 단순화하는 종합 프레임워크입니다. Node.js, Python, Deno, 브라우저용 클라이언트 라이브러리를 제공하고, 개발자는 에이전트 행동 정의, 외부 도구 및 데이터 소스 통합, 장기 기억 관리, 다수의 LLM 연결이 가능합니다. 내장된 원격 측정 및 배포 유틸리티로 개발부터 배포까지 전체 에이전트 라이프사이클을 가속화합니다.
  • 협력적 문제 해결 및 작업 자동화를 위한 자율 AI 에이전트의 오케스트레이션과 통신을 가능하게 하는 Python 기반 프레임워크입니다.
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    Multi-Agent System Framework란?
    다중 에이전트 시스템 프레임워크는 Python 애플리케이션 내에서 여러 AI 에이전트를 구축하고 조율하기 위한 모듈식 구조를 제공합니다. 에이전트 생성 및 감독을 담당하는 에이전트 관리자, 다양한 프로토콜(예: 메시지 전달, 이벤트 브로드캐스팅)을 지원하는 통신 기반, 장기 지식 저장이 가능한 맞춤형 메모리 저장소를 포함합니다. 개발자는 각기 다른 역할을 가진 에이전트를 정의하고, 특화된 작업을 할당하며, 합의 구축 또는 투표 같은 협력 전략을 구성할 수 있습니다. 이 프레임워크는 외부 AI 모델과 지식 베이스와 원활하게 통합되어, 에이전트가 추론, 학습, 적응할 수 있도록 합니다. 분산 시뮬레이션, 대화형 에이전트 클러스터, 자동 결정 프로세스에 이상적이며, 병렬 자율성을 활용해 복잡한 문제 해결을 가속화합니다.
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