멋진 에이전트 인프라

신뢰할 수 있는 LLM 에이전트를 구축하기 위한 인프라 목록 — 프레임워크, 메모리, 도구 프로토콜, 샌드박스, 브라우저, 관측, 검색.

Backblaze에서 관리합니다.

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목차

• 에이전트 프레임워크
• 메모리 및 상태
• 도구 프로토콜 및 서버
• 실행 샌드박스
• 브라우저 및 컴퓨터 사용
• 관측 및 평가
• 검색 및 RAG
• 벡터 데이터베이스
• 템플릿 및 예제 프로젝트

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에이전트 프레임워크

LLM 에이전트를 구축하기 위한 라이브러리 — 계획, 도구 사용, 다중 에이전트 오케스트레이션.

• Microsoft AutoGen – 마이크로소프트 리서치에서 제공하는 다중 에이전트 대화 프레임워크. AutoGen 0.4에서는 이벤트 기반 런타임 중심으로 재작성됨. 문서 | SDK: Python (pip install autogen-agentchat)
• CrewAI – 역할 기반 다중 에이전트 프레임워크. 에이전트, 작업, 도구를 팀 단위로 구성하며 결정론적 또는 계획 기반 흐름 지원. 문서 | SDK: Python (pip install crewai)
• Agno – 다중 모달 에이전트와 에이전트 시스템 구축을 위한 경량 Python 프레임워크. 이전 이름 Phidata. 문서 | SDK: Python (pip install agno)
• LangGraph – LangChain 팀의 그래프 기반 에이전트 런타임. 지속 실행, 인간 참여, 다중 액터 패턴 지원. 문서 | SDK: Python (pip install langgraph), JS (npm install @langchain/langgraph)
• **HuggingFac

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🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.