초보자 친화적 워크플로우 사용자 정의 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 워크플로우 사용자 정의 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

워크플로우 사용자 정의

  • 사용자가 AI 에이전트를 아이디어 구상, 설계, 맞춤형 워크플로우 구성으로 안내하는 구조화된 시스템 프롬프트입니다.
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    AI Agent Ideation Chatbot System Prompt란?
    AI 에이전트 아이디어 구상 챗봇 시스템 프롬프트는 AI 에이전트의 개념화와 구축을 위한 포괄적인 프레임워크를 제공합니다. 상세한 프롬프트 세트를 활용하여, 사용자가 에이전트의 목적, 사용자 페르소나, 입력/출력 사양, 오류 처리, 운영 워크플로우를 정의하는 과정을 안내합니다. 각 섹션은 지식 원천, 의사결정 논리, 통합 요건 등 핵심 요소를 고려하게 설계되어 있습니다. 반복적 개선을 위해 지침과 파라미터 설정을 수정할 수 있으며, 즉시 사용 가능한 형태로 설계되어 프로토타이핑과 배포를 신속하게 지원합니다. 고객 지원 챗봇, 가상 비서 또는 맞춤 추천 엔진 등 다양한 용도에 적합하며, 이 시스템 프롬프트는 아이디어 구상 과정을 간소화하고 강력하며 잘 문서화된 AI 에이전트 설계를 보장합니다.
  • Clear Agent는 사용자 입력을 처리하고 행동을 실행하는 맞춤형 AI 에이전트를 구축할 수 있는 오픈 소스 프레임워크입니다.
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    Clear Agent란?
    Clear Agent는 AI 기반 에이전트 구축을 간소화하는 개발자 중심 프레임워크입니다. 도구 등록, 메모리 관리, 사용자 지시를 처리하고 API 또는 지역 함수 호출, 구조화된 응답 반환이 가능한 맞춤형 에이전트 클래스를 제공합니다. 개발자는 워크플로우를 정의하고, 플러그인으로 기능을 확장하며, 여러 플랫폼에서 에이전트를 배포할 수 있습니다. Clear Agent는 명확성, 모듈성, 생산 준비된 AI 어시스턴트와의 통합 용이성을 강조합니다.
  • 코드 베이스를 분석하고 LangGraph 워크플로우를 사용하여 포괄적이고 구조화된 프로젝트 README 파일을 자동으로 생성하는 AI 기반 CLI 도구입니다.
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    Generate Project README using LangGraph란?
    Generate Project README using LangGraph는 혁신적인 그래프 기반 AI 워크플로우 프레임워크인 LangGraph를 사용하여 AI 기반 문서 생성기를 구축하는 방법을 보여주는 AWS 샘플 도구입니다. 프로젝트 파일을 순회하며 코드 구조, 의존성, 사용 패턴을 파악하고, 자동으로 명확하고 체계적인 Markdown 형식의 README를 생성합니다. LangGraph의 맞춤형 노드를 통합하여 개발자는 모듈 설명, 코드 예제, 설치 안내, 기여 가이드 등을 추출하는 워크플로우를 정의할 수 있습니다. 출력은 다양한 언어와 프레임워크를 위한 템플릿을 지원하며, 사용자는 맞춤형 프롬프트, 커넥터, 템플릿 엔진을 확장하여 워크플로우를 강화할 수 있습니다. 이 샘플은 새 기여자의 온보딩을 간소화하고, 저장소 간 일관된 문서작성 보장하며, 코드를 변경할 때마다 README를 자동으로 업데이트하는 CI/CD 파이프라인에 통합할 수 있습니다.
  • Langflow는 시각적 프로그래밍 인터페이스를 사용하여 AI 애플리케이션 구축을 단순화합니다.
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    Langflow란?
    Langflow는 사용자 친화적인 시각적 프로그래밍 인터페이스를 통해 AI 애플리케이션 개발 프로세스를 변화시킵니다. 사용자는 방대한 코딩 지식 없이도 서로 다른 언어 모델을 쉽게 연결하고, 워크플로를 사용자 지정하며, 다양한 API를 활용할 수 있습니다. 인터랙티브 캔버스 및 미리 제작된 템플릿과 같은 기능을 갖춘 Langflow는 초보자와 숙련된 개발자 모두를 위해 빠른 프로토타입 제작과 AI 기반 솔루션 배포를 가능하게 합니다.
  • 사용자 정의 가능한 역할, 메시지 전달 및 작업 조정을 갖춘 동적 AI 에이전트 상호 작용을 오케스트레이션하는 Python 기반 프레임워크입니다.
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    Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction란?
    Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction은 여러 자율 AI 에이전트로 구성된 시스템을 설계, 구성, 실행하는 유연한 환경을 제공합니다. 각 에이전트는 특정 역할, 목표, 통신 프로토콜을 부여받을 수 있습니다. 이 프레임워크는 메시지 전달, 대화 컨텍스트 및 순차적 또는 병렬 상호작용을 관리합니다. OpenAI GPT, 기타 LLM API 및 커스텀 모듈과의 통합을 지원합니다. YAML 또는 Python 스크립트를 통해 시나리오를 정의하며, 에이전트 세부 정보, 작업 흐름 단계 및 정지 조건을 지정합니다. 이 시스템은 디버깅과 분석을 위해 모든 상호작용을 기록하며, 협력, 협상, 의사 결정, 복잡한 문제 해결 실험을 위해 에이전트 행동을 세밀하게 제어할 수 있습니다.
  • AutoAct는 작업 자동화를 위해 LLM 기반 추론, 계획, 동적 도구 호출을 가능하게 하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.
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    AutoAct란?
    AutoAct는 LLM 기반 추론과 구조화된 계획, 모듈형 도구 통합을 결합하여 인텔리전트 에이전트 개발을 간소화하도록 설계되었습니다. 명령어 실행 시퀀스를 생성하는 Planner 컴포넌트, 외부 API를 정의하고 호출하는 ToolKit, 맥락을 유지하는 Memory 모듈을 포함하고 있습니다. 로깅, 오류 처리 및 구성 가능 정책을 통해 AutoAct는 데이터 분석, 콘텐츠 생성, 대화형 비서와 같은 작업에 대해 견고한 엔드 투 엔드 자동화를 지원합니다. 개발자는 워크플로우를 사용자 정의하고, 도구를 확장하며, 온프레미스 또는 클라우드에 배포할 수 있습니다.
  • Ducky는 CRM, 지식 베이스 및 API와 통합 가능한 맞춤형 챗봇을 생성하는 노코드 AI 에이전트 빌더입니다.
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    Ducky란?
    Ducky는 팀이 코드를 작성하지 않고 맞춤형 AI 에이전트를 구축, 훈련 및 배포할 수 있도록 지원합니다. 문서, 스프레드시트 또는 CRM 기록을 지식 소스로 가져오고, 끌어서 놓기 인터페이스를 통해 의도 인식, 엔티티 추출 및 다단계 워크플로우를 구성할 수 있습니다. Ducky는 REST API, 데이터베이스, Webhook와의 통합을 지원하며, 웹 채팅 위젯, Slack, Chrome 확장 프로그램을 통한 다중 채널 배포를 제공합니다. 실시간 분석을 통해 대화량, 사용자 만족도 및 에이전트 성능에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 역할 기반 액세스 제어 및 버전 관리를 통해 엔터프라이즈 수준의 거버넌스를 확보하면서 빠른 반복 사이클을 유지합니다.
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