AI 에이전트 플랫폼 및 기술 선택에 대한 심층 가이드

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인공지능 기술의 물결에 힘입어 AI 에이전트(지능형 신체) 기술은 전례 없는 속도로 발전하고 있으며 점차 다양한 산업에 침투하고 있습니다. 시장에 출시된 수많은 AI 에이전트 플랫폼과 기술 프레임워크에 직면한 기술 전문가와 업계 초보자 모두 선택의 딜레마에 직면할 수 있습니다:

내 필요에 가장 적합한 AI 에이전트 플랫폼을 선택하려면 어떻게 해야 하나요?
지배적인 기술 프레임워크는 무엇이며 각각의 강점과 약점은 무엇인가요?
특정 애플리케이션 시나리오를 AI 에이전트 기술과 효과적으로 통합하려면 어떻게 해야 하나요?
다양한 플랫폼과 프레임워크가 존재하는 상황에서 어디서부터 학습을 시작하고 기술을 어떻게 선택해야 할까요?

이 글은 위의 기본적인 질문에 대한 답변뿐만 아니라 다양한 플랫폼과 프레임워크의 특성을 심층적으로 분석하고 실제 적용 시나리오와 결합하여 독자가 보다 현명한 기술 결정을 내릴 수 있도록 보다 심층적이고 포괄적인 AI 에이전트 플랫폼 및 기술 선택 가이드를 제공하는 것을 목표로 합니다.

AI 기반 역량 강화: 선택의 초석

AI 기술의 진화에 대한 인사이트

AI 분야는 최근 몇 년 동안 폭발적인 성장을 거듭해 왔습니다. 기본적인 머신러닝 알고리즘부터 오늘날 각광받는 제너레이티브 AI와 구현형 지능에 이르기까지 이 기술은 빠르게 진화하고 있습니다. 주요 기술 대기업들이 AI 모델 개발에 막대한 투자를 하고, 오픈 소스 커뮤니티에서 수많은 우수한 AI 프로젝트와 도구가 제공되었으며, AI 플랫폼과 개발 프레임워크가 등장했습니다. 기술의 급속한 발전은 우리에게 전례 없는 기회와 함께 학습과 선택의 과제를 안겨주고 있습니다.

예를 들어, 지난 몇 달 동안에만 Google Gemini, ChatGLM, Baidu Wenshin Yiyi가 등장했습니다, 심층 검색 아이플라이텍 스파크와 다른 많은 공급업체들이 더 강력하고 기능이 풍부한 차세대 AI 모델을 출시했습니다. 이러한 기술 발전은 흥미롭지만, 기술 학습자와 애플리케이션 개발자를 현혹하여 선택하기 어렵게 만들기도 합니다.

이러한 급격한 기술 변화에 직면하여 학습 우선순위와 선택 전략을 명확히 해야 할 필요성이 절실히 요구되고 있습니다:

새로운 기술의 물결에 압도되지 않고 항상 학습의 효과와 방향성을 유지하려면 어떻게 해야 할까요?
AI 기술의 여러 분야 중 AI 에이전트 구축에 필요한 핵심 기능은 무엇인가요?
다양한 플랫폼과 프레임워크를 사용할 수 있는 상황에서 필요에 맞는 최적의 선택은 어떻게 해야 할까요?

역량 기반, 도구 기반: 학습 및 선택의 핵심 원칙

AI 에이전트의 학습 및 기술 선택 프로세스 중에 "역량 기반, 도구 기반" 를 핵심 원칙으로 삼아야 합니다.

즉, 우리는 학습에 집중해야 합니다. AI의 핵심 기능 이해하기 다른 한편으로, 현재 AI 모델로 달성할 수 있는 기능의 한계와 실제 문제를 해결하고 응용 시나리오를 강화하는 데 있어 AI 기술의 잠재력을 심도 있게 탐구하는 것이 중요합니다. 특히 다음과 같은 측면에 집중할 필요가 있습니다:

대규모 모델 기능 스펙트럼다양한 유형의 매크로 모델(예: 트랜스포머 모델, 확산 모델, 그래프 신경망 등)의 기술적 특성, 강점 및 한계를 이해하고 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 다중 모드 이해에 대한 기능의 차이점을 이해합니다.
AI 에이전트 핵심 메커니즘인식 모듈, 의사 결정 모듈, 실행 모듈, 메모리 모듈 등 AI 에이전트의 구성 요소와 에이전트가 어떻게 작동하고 학습하며 상호 작용하는지에 대한 심층적인 이해.
애플리케이션 시나리오 혁신다양한 산업과 분야에서 AI 에이전트의 적용 시나리오를 적극적으로 탐색하고 지능형 고객 서비스, 가상 비서, 콘텐츠 제작, 스마트 홈, 산업 자동화, 교육 상담 등 잠재적인 적용 가치와 비즈니스 기회에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

AI 기능에 대한 철저한 이해를 바탕으로 특정 도구, 플랫폼 및 프레임워크를 학습하고 선택합니다. 올바른 학습 및 선택 경로는 다음 단계를 따라야 합니다:

애플리케이션 시나리오 및 문제 정의AI 에이전트는 자체 요구 사항에 대한 심층 분석을 통해 고객 서비스 효율성 향상, 콘텐츠 제작 프로세스 최적화, 비즈니스 프로세스 자동화 등 특정 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다.
AI 역량 일치 평가시나리오의 요구 사항에 따라 다양한 AI 기능(예: 자연어 이해, 대화 생성, 지식 그래프, 추론, 계획 등)이 시나리오와 얼마나 잘 일치하는지 평가하고 필요한 핵심 AI 기능을 결정합니다.
적합한 도구와 플랫폼 선택하기필요한 AI 기능을 정의한 후, 시중의 다양한 AI 에이전트 플랫폼, 개발 프레임워크 및 관련 툴을 조사 및 평가하고 시나리오의 요구 사항을 효과적으로 지원하고 기술 역량 요구 사항을 충족하며 비용 효율성을 고려할 수 있는 솔루션을 선택합니다.

예를 들어, 컴퓨터를 자율적으로 조작할 수 있는 AI 지능을 위한 스마트 스펙트럼 AI의 기술 발표를 보면 가장 먼저 생각나는 것이 바로 이것입니다: 이 기술의 핵심 AI 기능은 무엇인가요? 어떤 시나리오를 해결할 수 있나요? 대신 그들은 즉시 도구를 사용하고 학습하는 데 참여합니다. 더 자세히 분석해 보면 이 기술의 핵심은 다음과 같습니다. AI 에이전트의 실행 기능 및 자율성 향상 이를 통해 컴퓨터에서 인간 사용자의 행동을 모방할 수 있으므로 보다 복잡한 자동화 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 이 기술에는 다음과 같은 문제도 있습니다. 더 높은 비용, 다양성 부족, 보안 위험 다음과 같은 과제가 있습니다. 따라서 이 기술의 도입을 평가할 때 다음이 필요합니다. 특정 애플리케이션 시나리오와 실제 요구 사항 결합 종합적으로 고려하세요.

반면 특정 도구와 플랫폼을 쫓기 시작하면 AI의 핵심 기능에 대한 이해와 적용 시나리오에 대한 심도 있는 사고를 무시한 채 '학습 도구를 위한 학습 도구'라는 오해에 빠지기 쉽습니다.

도구의 중요성: 효율성 향상 및 결과 가속화

핵심 원칙은 '역량 기반과 도구 기반'이지만, 그렇다고 해서 도구가 중요하지 않다는 의미는 아닙니다. 올바른 도구를 사용하면 AI 에이전트의 개발 효율성을 크게 개선하고 기술 문턱을 낮추며 애플리케이션 출시 시기를 앞당길 수 있습니다. 예를 들어, 다양한 AI 에이전트 플랫폼은 그래픽 인터페이스, 사전 구축된 구성 요소, 편리한 API 인터페이스를 제공하여 개발자가 모든 모듈을 처음부터 구축할 필요 없이 AI 에이전트 애플리케이션을 빠르게 구축하고 배포할 수 있도록 지원합니다. 다양한 개발 프레임워크는 구조화된 코드 구성, 풍부한 도구 라이브러리, 포괄적인 설명서를 제공하여 개발자가 맞춤형 개발 및 기능 확장을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 지원합니다. 자동화 도구는 개발자가 데이터 전처리, 모델 훈련, 성능 평가, 배포 등과 같은 반복적인 작업을 간소화하여 핵심 비즈니스 로직과 혁신적인 기능 개발에 더 집중할 수 있도록 도와줍니다.

따라서 AI의 핵심 기능을 학습하고 숙달하는 것을 기반으로 올바른 도구와 플랫폼을 선택하면 절반의 노력으로 두 배의 결과를 얻을 수 있습니다.

시나리오 중심 학습: 연습이 완벽을 만든다

학습 AI 에이전트 기술. 가장 효과적인 방법은 '시나리오 중심 학습'입니다. 이는 우리가 그래야 한다는 뜻입니다. 즉, 우리는 다음을 수행해야 합니다. 구체적인 애플리케이션 시나리오부터 시작하여 실제 문제를 통해 학습하고 연습하세요. 예를 들어 지능형 고객 서비스 에이전트를 구축하려는 경우 다음과 같은 문제를 중심으로 학습할 수 있습니다. 예를 들어 지능형 고객 서비스 에이전트를 구축하려는 경우 다음 문제를 중심으로 학습할 수 있습니다:

지능형 고객 서비스 상담원에게 필요한 핵심 기능은 무엇인가요? (예: 자연어 이해, 의도 인식, 지식 기반 검색, 대화 관리, 감정 인식 등)
지능형 고객 서비스 에이전트를 구축하는 데 사용할 수 있는 플랫폼 및 프레임워크에는 어떤 것이 있나요? (예: Rasa, Dialogflow, Amazon Lex, Coze, Dify 등)
지능형 고객 서비스 상담원의 대화 흐름과 지식창고를 디자인하는 방법은 무엇인가요?
지능형 고객 서비스 상담원의 성능과 사용자 경험을 평가하는 방법은 무엇인가요?
지능형 고객 서비스 에이전트를 지속적으로 최적화하고 반복하는 방법은 무엇인가요?

시나리오 중심 학습을 통해 AI 기술의 실제 효과를 실제로 테스트하고 도구와 플랫폼의 적용 가능성을 평가하며 지속적으로 경험을 축적하고 기술을 향상시킬 수 있습니다. 실제로는 다음과 같은 주요 지표에 집중해야 합니다:

효율성 향상AI 에이전트가 생산성 향상과 인건비 절감에 효과적일까요?
운영 비용AI 에이전트를 배포하고 실행하는 데 드는 비용이 관리 가능하고 예산 범위 내에 있나요?
실행 속도AI 에이전트의 응답성과 처리 속도가 사용자의 요구 사항을 충족하나요?
결과 품질AI 에이전트의 출력이 정확하고 신뢰할 수 있으며 예상대로 작동하나요?
사용자 경험사용자가 AI 에이전트와 상호작용하는 경험이 부드럽고 자연스럽고 친근한가요?

이러한 지표를 지속적으로 모니터링하고 평가함으로써 AI 에이전트의 성능을 지속적으로 최적화하고 궁극적으로 선택한 기술 솔루션이 시나리오의 요구 사항을 실제로 충족하는지 여부를 결정할 수 있습니다.

AI 풀스택 기술 스택 선택 세부 정보

AI 학습 및 선택의 핵심 원칙을 명확히 한 후, 독자가 더 강력하고 더 나은 AI 에이전트 애플리케이션을 구축할 수 있도록 AI 풀스택 기술 스택의 선택 세부 사항에 대해 설명합니다.

기술 선택 고려 사항의 차원

AI 에이전트 기술을 선택할 때는 앞서 언급한 것 외에도 다음과 같은 사항을 고려해야 합니다. 비용, 안정성, 구현 가능성, 정확성 네 가지 핵심 요소 외에도 다음과 같은 차원을 고려해야 합니다:

기능적 완성도플랫폼 또는 프레임워크가 자연어 처리, 대화 관리, 지식 기반, 멀티모달 지원, 상담원 오케스트레이션 등 AI 에이전트 구축에 필요한 전체 기능 세트를 제공하는지 여부입니다.
사용 편의성 및 개발 효율성플랫폼 또는 프레임워크가 배우고 사용하기 쉬운지, 사용자 친화적인 개발 인터페이스와 도구를 제공하는지, 개발 효율성을 개선하고 개발 주기를 단축하는지 여부입니다.
확장성 및 유연성플랫폼 또는 프레임워크가 유연한 기능 확장과 맞춤형 개발을 지원하는지 여부와 향후 비즈니스 성장 및 기술 업그레이드에 대한 요구 사항을 충족할 수 있는지 여부입니다.
커뮤니티 지원 및 에코시스템플랫폼 또는 프레임워크에 활발한 커뮤니티와 잘 발달된 에코시스템이 있는지, 적시에 기술 지원과 풍부한 리소스를 이용할 수 있는지 여부입니다.
보안 및 개인정보 보호플랫폼 또는 프레임워크가 사용자 데이터와 시스템 보안을 보호하기 위해 포괄적인 보안 메커니즘과 개인정보 보호 조치를 제공하는지 여부.
배포 방법 및 운영 환경플랫폼 또는 프레임워크에서 지원하는 배포 방법(예: 클라우드, 로컬, 하이브리드)과 다양한 운영 환경 및 하드웨어 조건에 맞게 조정할 수 있는지 여부입니다.
라이선스 계약 및 비즈니스 모델플랫폼 또는 프레임워크의 라이선스 계약은 어떻게 되어 있는지, 오픈소스인지 무료인지, 상업적 제한이 있는지, 상업적 지원 서비스를 이용할 수 있는지, 비즈니스 모델이 지속 가능한지 등을 확인합니다.

실제 선택 과정에서는 자체 시나리오의 우선순위와 초점에 따라 이러한 차원을 평가하고 장단점을 비교하여 요구 사항을 가장 잘 충족하는 솔루션을 선택해야 합니다.

다양한 기술 배경을 위한 선택 권장 사항

제로 코드 기반: 빠른 시작, 낮은 실무 장벽

와 관련하여 프로그래밍 배경 지식 없음 의 사용자와 로우/제로 코드 AI 에이전트 플랫폼 빠른 시작과 연습을 위한 최고의 선택입니다. 이러한 플랫폼은 일반적으로 다음을 제공합니다. 그래픽 사용자 인터페이스, 드래그 앤 드롭 구성 요소, 사전 구성된 기능 모듈 AI 에이전트 플랫폼은 사용자가 코드를 작성하지 않고도 AI 에이전트 애플리케이션을 빠르게 빌드하고 배포할 수 있도록 설계되었습니다. 동시에 이러한 플랫폼은 다음과 같은 이점도 제공합니다. 풍부한 기본 제공 AI 기능 예를 들어 자연어 이해, 대화 생성, 지식창고 관리, 멀티채널 통합 등 사용자는 복잡한 AI 모델을 직접 개발하고 통합할 필요 없이 이러한 기능을 직접 호출할 수 있습니다.

권장 플랫폼:

Coze. 바이트호퍼에서 출시 클라우드 AI 에이전트 빌드 플랫폼 제공 시각적 편집 인터페이스, 풍부한 플러그인 에코시스템, 강력한 워크플로우 오케스트레이션 기능 사용자는 챗봇, 콘텐츠 제작 도우미, 지식 퀴즈 봇 등 다양한 유형의 AI 에이전트를 쉽게 만들 수 있습니다. Coze 다음과 같은 장점이 있습니다. 매우 사용하기 쉽고, 기능이 풍부하며, 업데이트가 빠르게 반복됩니다. 하지만 단점은 클라우드 서비스에 전적으로 의존하고 로컬 배포를 지원하지 않으며 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 우려가 있을 수 있습니다. .
Dify. 오픈 소스 AI 에이전트 플랫폼 (수학.) 속 클라우드 및 로컬 배포 모두 지원 제공 Coze와 유사한 시각적 편집 인터페이스 및 플러그인 메커니즘 하지만 유연성 및 사용자 지정 기능에 대한 집중도 향상 . Dify 다음과 같은 장점이 있습니다. 오픈 소스 무료, 로컬 배포 및 확장 가능 사용자는 자신의 필요에 따라 기능을 개발하고 확장하여 데이터의 보안 및 개인정보 보호를 보다 효과적으로 제어할 수 있습니다.
FlowiseAI. 또 다른 훌륭한 오픈 소스 AI 워크플로 플랫폼 (수학.) 속 AI 에이전트 및 자동화 프로세스 구축에 집중 제공 노드 기반 시각적 프로그래밍 인터페이스 AI 워크플로는 사용자가 노드를 끌어서 놓기 및 연결하여 복잡한 AI 워크플로를 빠르게 구축할 수 있도록 설계되었습니다. FlowiseAI 다음과 같은 장점이 있습니다. 강력한 워크플로 오케스트레이션 기능, 풍부한 노드 라이브러리, 유연한 통합 기능 다른 AI 모델, 데이터베이스, API 인터페이스 등과 원활하게 통합할 수 있습니다.
Botpress. 대화형 AI 에이전트 구축에 중점을 둔 플랫폼 제공 강력한 자연어 처리 엔진, 유연한 대화 관리 시스템, 다양한 채널 통합 기능 Botpress는 모든 유형의 챗봇 및 가상 비서를 구축하는 데 적합합니다. Botpress의 장점은 다음과 같습니다. 전문적인 대화형 AI 기능, 성숙한 제품 시스템, 완벽한 상업적 지원 하지만 상대적으로 말입니다. 더 가파른 학습 곡선, 맞춤형 개발을 위한 더 높은 문턱 .

학습 경로 제안:

사용 편의성이 높은 제로 코드 플랫폼을 선택하세요. (예: Coze 또는 Dify) AI 에이전트를 직접 구축하고 적용하는 실습을 시작하세요.
학습 플랫폼에서 제공하는 시각적 편집 도구 및 사전 설정 구성 요소 기본적인 상담원 생성 및 구성 방법도 배우게 됩니다.
플랫폼에 내장된 AI 기능으로 실험하기 (예: 자연어 이해, 대화 생성, 지식 기반 등), 간단한 Q&A 봇이나 챗봇과 같은 간단한 AI 에이전트 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
플랫폼의 고급 기능에 대한 단계별 탐색 (예: 플러그인 메커니즘, 워크플로 오케스트레이션, 멀티채널 통합 등) 지능형 고객 서비스 로봇, 콘텐츠 제작 도우미 등 보다 복잡한 AI 에이전트 애플리케이션을 구축하는 데 AI 에이전트를 사용할 수 있습니다.
필요에 따라 보다 유연하고 사용자 지정 가능한 플랫폼으로 점진적으로 실험해 보세요. (예: Dify 또는 FlowiseAI)를 사용하여 AI 에이전트의 기본 원칙과 기술적 세부 사항을 학습할 수 있습니다.

프로그래밍 기초: 심층적인 사용자 지정, 유연한 확장

와 관련하여 프로그래밍에 대한 기본 지식이 있어야 합니다. 의 개발자들이 AI 에이전트 개발 프레임워크 노래로 응답 하위 레벨 도구 라이브러리 제공 가능 유연성 및 사용자 지정 기능 향상 AI 에이전트는 보다 복잡하고 개인화된 애플리케이션의 요구사항을 충족하도록 설계되었습니다. 개발자는 다양한 AI 라이브러리 및 도구와 결합된 프로그래밍 언어(예: Python, JavaScript 등)를 사용하여 AI 에이전트의 모듈을 처음부터 구축하고, 심층적인 사용자 지정 및 최적화를 수행할 수 있습니다.

권장 프레임워크 및 도구:

LangChain. 가장 인기 있는 AI 에이전트 개발 프레임워크 중 하나 제공 다양한 구성 요소 및 모듈 세트 예를 들어 모델 I/O, 큐 워드 관리, 메모리 모듈, 에이전트 유형, 도구 라이브러리, 체인 구성 요소 등이 있습니다. 다양한 주요 언어 모델 지원 (예: OpenAI, Anthropic Claude, Google PaLM, Hugging Face 등). 파이썬 및 자바스크립트에서 사용 가능 랭체인. LangChain의 장점은 다음과 같습니다. 강력하고 생태적으로 건전하며 활발한 커뮤니티 AI 에이전트는 복잡한 AI 에이전트 애플리케이션을 구축할 때 선택하는 프레임워크입니다.
CrewAI. 멀티 에이전트 협업에 중점을 둔 개발 프레임워크 (수학.) 속 LangChain에 구축 제공 더 높은 수준의 추상화 및 캡슐화 이를 통해 개발자는 다음과 같은 작업을 더 쉽게 수행할 수 있습니다. 멀티 에이전트 팀 구축 및 관리 팀워크 시나리오 시뮬레이션을 통해 보다 복잡한 작업을 세분화하고 협업으로 완료할 수 있습니다. CrewAI 다음과 같은 장점이 있습니다. 멀티 에이전트 개발의 복잡성을 간소화하고 개발 효율성을 개선하며 복잡한 협업 AI 시스템을 쉽게 구축할 수 있습니다. .
트랜스포머(포옹하는 얼굴). 가장 인기 있는 딥러닝 모델 라이브러리 중 하나 (수학.) 속 사전 학습된 수만 개의 모델 제공 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 오디오 처리 등 다양한 분야를 다루고 있습니다. 다양한 주류 딥 러닝 프레임워크 지원 (예: 파이토치, 텐서플로, JAX 등). 트랜스포머 라이브러리는 다양한 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 기본 도구 여기에는 AI 에이전트가 포함됩니다. 장점은 다음과 같습니다. 다양한 모델, 강력한 성능, 대규모 커뮤니티 는 딥러닝 개발자를 위한 필수 도구 라이브러리입니다.
Rasa. 대화형 AI 개발에 중점을 둔 오픈 소스 프레임워크 (수학.) 속 완벽한 대화 시스템 구축 도구가 제공됩니다. NLG는 자연어 이해, 대화 관리, NLG 등과 같은 모듈을 포함하는 새롭고 혁신적이며 유연한 시스템입니다. Python 및 여러 대화 채널 지원 . Rasa의 강점은 다음과 같습니다. 강력한 대화 관리 기능, 유연한 사용자 지정 옵션, 사용자 개인정보 보호 및 데이터 보안에 중점을 둡니다. 엔터프라이즈급 챗봇 및 가상 비서를 구축하는 데 적합합니다.
AutoGen(Microsoft). Microsoft의 다중 에이전트 협업 프레임워크 (수학.) 속 사용자 지정 가능한 대화형 멀티 에이전트 시스템 구축에 중점을 둡니다. (수학.) 속 여러 에이전트 유형 지원 (예: 어시스턴트 에이전트, 사용자 프록시 에이전트, 그룹 채팅 에이전트 등). 유연한 상담원 상호 작용 및 협업 모델 제공 . 자동 생성 다음과 같은 장점이 있습니다. 강력한 멀티 에이전트 협업, 유연한 에이전트 구성 및 상호 작용, 복잡한 대화형 AI 시스템을 쉽게 구축할 수 있습니다. .

기술 스택 제안:

프로그래밍 언어:: Python AI 라이브러리 및 도구의 풍부한 에코시스템과 함께 AI 개발을 위해 선택한 언어입니다. 자바스크립트 프론트엔드 개발과 Node.js 백엔드 개발에서 널리 사용되며, LangChain과 같은 프레임워크에서도 자바스크립트 버전을 제공합니다.
AI 에이전트 프레임워크:: LangChain 는 선호되는 범용 AI 에이전트 개발 프레임워크입니다. CrewAI 를 사용하여 다중 에이전트 협업 시나리오를 만들 수 있습니다. Rasa 대화형 AI 애플리케이션에 적합합니다. 자동 생성 는 멀티 에이전트 협업을 위한 또 다른 옵션입니다.
딥러닝 라이브러리:: 트랜스포머(포옹하는 얼굴) 는 필수 딥러닝 모델 라이브러리입니다. PyTorch 노래로 응답 텐서플로 는 지배적인 딥 러닝 프레임워크입니다.
벡터 데이터베이스:: Weaviate 어쩌면 솔방울 아이소벡터 데이터베이스는 벡터 데이터를 저장하고 검색하여 AI 애플리케이션의 시맨틱 검색 및 유사도 매칭 성능을 향상시키는 데 사용됩니다.
지원:: Bolt.DIY / Bolt.New 및 기타 AI 지원 프로그래밍 도구로 개발 효율성을 높일 수 있습니다. 윈드서핑 / 커서 이와 같은 VSCode 플러그인은 보다 편리한 AI 프로그래밍 환경을 제공합니다.

학습 경로 제안:

Python 프로그래밍 언어에 대한 체계적인 학습 기본 구문, 데이터 구조, 공통 라이브러리 및 도구를 숙지하고 있습니다.
딥 러닝의 기본 사항 알아보기 신경망, 역전파, 일반적인 모델 구조 등에 대한 이해를 돕습니다.
LangChain 프레임워크에 대해 자세히 알아보기 모델 I/O, 큐 관리, 메모리 모듈, 체인 구성 요소 등과 같은 핵심 구성 요소와 모듈은 사용자가 다양한 방식으로 사용합니다.
LangChain으로 간단한 AI 에이전트 애플리케이션을 구축해 보세요! 질문과 답변 봇, 텍스트 요약 도구, 코드 생성 도우미 등을 예로 들 수 있습니다.
LangChain의 고급 기능을 단계별로 살펴보세요. 예를 들어 에이전트 도구 통합, 다중 에이전트 협업, 사용자 지정 체인 구성 요소 등을 통해 보다 복잡한 AI 에이전트 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
애플리케이션에 적합한 AI 에이전트 프레임워크와 툴 라이브러리를 선택하세요. 예를 들어, 멀티 에이전트 시스템을 구축해야 하는 경우 CrewAI 또는 AutoGen을 학습하고, 대화형 AI 애플리케이션을 구축해야 하는 경우 Rasa 또는 Botpress를 학습할 수 있습니다.
AI의 최신 기술 개발에 대한 최신 정보를 확인하세요. 새로운 AI 모델, 프레임워크, 도구를 학습하고 숙달하여 기술과 애플리케이션을 지속적으로 개선해 나갈 것입니다.

요약 및 전망

이 문서에서는 AI 기본 기능, 선택 고려 사항, 다양한 기술 배경에 따른 선택 권장 사항, 특정 플랫폼, 프레임워크 및 권장 도구에 이르기까지 AI 에이전트 플랫폼 및 기술 선택의 다양한 측면에 대해 설명하여 독자들에게 AI 에이전트 기술 선택에 대한 포괄적이고 실용적인 가이드를 제공하기 위해 노력했습니다. 이 글의 설명이 독자들에게 도움이 되기를 바랍니다. AI 에이전트 기술을 더 잘 이해하고, 자신의 요구 사항을 명확히 파악하고, 가장 적합한 기술 솔루션을 선택하고, AI 에이전트 개발을 빠르게 시작하여 효율적이고 지능적이며 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. .

앞으로 AI 에이전트 기술은 다음과 같은 방향으로 계속 발전할 것입니다. 더 스마트하고, 더 자율적이며, 더 다양한 기능을 제공합니다. 앞으로 더욱 혁신적인 AI 에이전트 애플리케이션이 등장하여 다양한 산업에 큰 변화와 가치 향상을 가져올 것으로 기대합니다. 앞으로 더욱 혁신적인 AI 에이전트 애플리케이션이 등장하여 다양한 산업에 큰 변화와 가치 향상을 가져올 것으로 기대합니다. AI 시대의 참여자이자 구축자로서 우리는 다음을 수행해야 합니다. 지속적인 학습에 대한 열정을 유지하고, 새로운 기술을 적극적으로 수용하며, AI의 무한한 가능성을 끊임없이 탐구하세요. .