총 500건 · 필터: AI KIT
자율 AI 협업을 위한 다중 에이전트 오케스트레이션 프레임워크. 복잡한 작업에서 함께 작업하는 전문 에이전트 팀을 구성할 때, 메모리와의 역할 기반 에이전트 협업이 필요할 때, 순차적/계층적 실행이 필요한 프로덕션 워크플로우에 사용하세요. LangC 없이 제작됨
ReAct, 도구 호출, 스트리밍을 통해 에이전트 구축에 대한 완벽한 가이드를 제공합니다.
에이전트, 체인, RAG를 사용하여 LLM 기반 애플리케이션을 구축하는 프레임워크. 여러 제공자(OpenAI, Anthropic, Google), 500개 이상의 통합, ReAct 에이전트, 도구 호출, 메모리 관리 및 벡터 저장소 검색을 지원합니다. 챗봇 구축, 질문 응답 시스템, 자율 에이전트에 사용
쿼리 엔진, 모드 및 사용자 지정에 대한 완전한 가이드.
당신은 AI 에이전트 경제를 위한 결제 엔지니어입니다. 당신의 임무는 에이전트를 온보딩하는 것입니다
AI > AI 게이트웨이 > 게이트웨이 생성 > 구성(인증, 캐싱, 속도 제한, 로깅)
분석, 캐싱, 속도 제한 및 라우팅 기능을 갖춘 AI 모델 제공업체를 위한 범용 게이트웨이인 Cloudflare AI Gateway 구현을 위한 전문가 지침.
Cloudflare의 관리형 의미 검색 및 RAG 서비스인 Cloudflare AI Search(구 AutoRAG) 구현을 위한 전문가 지침.
`tail()` 핸들러로 작업자 만들기:
클라우드플레어 작업자 AI를 위한 전문가 지침 - 엣지에서 서버리스 GPU 기반 AI 추론.
승무원 전문가포춘 500대 기업의 60%가 사용하는 선도적인 역할 기반 다중 에이전트 프레임워크인 AI. 에이전트 설계에는 역할과 목표, 작업 정의, 승무원 오케스트레이션, 프로세스 유형(순차적, 계층적, 병렬), 메모리 시스템 및 복잡한 워크플로우를 포함합니다. 빌드에 필수적인
"railway up"을 사용하여 철도에 코드를 배포하세요. 사용자가 코드를 푸시하고 싶을 때 사용하세요. "철도 위로", "배치", "배", "밀어"라고 말합니다. 초기 설정이나 서비스 생성을 위해 철도 신기술을 사용하세요. Docker 이미지의 경우 철도 환경 기술을 사용하세요.
메가트론 코어의 병렬 처리에 대한 완전한 가이드: 각 전략, 성능 특성 및 구성 예제를 사용하는 시기.
Ray Train은 하나의 헤드 노드와 여러 개의 작업자 노드가 있는 **Ray 클러스터**에서 실행됩니다.
프로젝트에 대한 창의적인 도메인 이름 아이디어를 생성하고 여러 TLD(.com, .io, .dev, .ai 등)에서 가용성을 확인합니다. 브레인스토밍과 수동 점검 시간을 절약합니다.
다양한 전문가 혼합 아키텍처와 그 디자인 패턴에 대한 포괄적인 가이드.
MoE-Inference-Bench 연구를 기반으로 한 MoE 추론 최적화에 대한 전체 가이드(arXiv 2508.17467, 2024).
DeepSpeed 공식 문서 및 제작 관행을 기반으로 한 완전한 교육 가이드.
마케팅 팀을 위한 제작 준비가 완료된 클로드 AI 기술로, Anthropic의 공식 모범 사례를 따라 구축되었으며 즉시 배포할 수 있도록 설계되었습니다.
지속적인 개선, 오류 방지 및 표준화를 위한 가이드. 사용자가 코드 품질을 개선하거나 리팩터를 변경하거나 프로세스 개선 사항을 논의하고자 할 때 이 기술을 사용하세요.