BAML 개요
BAML: AI 에이전트 구축을 위한 최초의 언어
BAML이란 무엇인가요? BAML(Basically A Made-Up Language)은 개발자가 유형 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 설계된 오픈 소스 툴킷입니다. TypeScript가 JavaScript를 향상시키는 것과 유사하게 BAML은 AI 개발에 대한 구조화된 접근 방식을 제공하여 AI 파이프라인의 신뢰성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
BAML은 어떻게 작동하나요?
BAML은 개발자가 AI 에이전트를 자신 있게 정의, 테스트 및 배포하는 데 도움이 됩니다. 모든 LLM 제공업체와 작동하며 Python, TypeScript, Ruby 및 Go를 포함한 여러 언어를 지원합니다. BAML은 간단한 4단계 프로세스를 통해 AI 개발을 혁신합니다.
- 프롬프트 함수 정의: IDE 내에서 BAML을 사용하여 프롬프트를 만듭니다. BAML은 Cursor 및 Claude와 같은 도구와 호환되며 VSCode 확장 프로그램을 제공합니다.
- 프롬프트 함수 테스트: VSCode 또는 선호하는 편집기에서 프롬프트 함수를 테스트합니다. CI/CD 파이프라인에서
baml-cli test를 사용할 수도 있습니다. - 프롬프트 함수 호출: Python, TypeScript, Ruby 및 Go와 같은 언어의 BAML 함수에서 네이티브 함수를 생성합니다.
- 에이전트 배포: BAML은 기존 인프라에 원활하게 통합되는 네이티브 코드를 생성하므로 원하는 방식으로 BAML을 사용할 수 있습니다.
주요 기능 및 이점
- 유형 안전성: TypeScript 유형을 자동으로 생성하는 BAML 스키마를 사용하여 AI 인터페이스를 자신 있게 정의합니다. JSON, XML 및 YAML과 같은 형식으로 구조화된 출력을 보장합니다.
- 완전한 개발 워크플로: 프롬프트 정의부터 테스트 및 배포에 이르기까지 BAML은 AI 애플리케이션 개발을 간소화하는 포괄적인 워크플로를 제공합니다.
- 자동 재시도 및 폴백: 오류가 발생할 경우 실패한 요청을 자동으로 재시도하고 폴백 응답을 제공하여 보다 안정적인 AI 상호 작용을 보장합니다.
- 다중 클라우드 배포: AWS Lambda, Vercel, Google Cloud, Azure Functions 및 Railway와 같은 여러 클라우드 플랫폼에서 배포를 지원합니다.
- CI/CD에서 테스트: 지속적 통합 및 지속적 배포 파이프라인에서 에이전트를 테스트하여 예상대로 작동하는지 확인합니다.
개발자들의 신뢰
BAML은 주요 회사의 개발자들이 사용하고 신뢰합니다. 사용자들은 LLM에서 구조화된 데이터를 제공하고, 반복 속도와 품질을 향상시키며, 강력한 유형 보장을 제공하는 능력을 칭찬합니다. 일부 사용자의 의견은 다음과 같습니다.
- Amazon의 Adam Gitzes: "BAML은 훌륭합니다. Python과 Typescript에서 사용해 봤습니다. 게임 체인저입니다."
- Finic.ai의 Jason Fan: "프로젝트에 baml을 설정했는데, 10/10 경험이고 langchain보다 훨씬 빠릅니다."
- Cerebral Valley의 Ray del Vecchio: "훌륭합니다!! 결과를 손상시키지 않으면서 토큰과 time-to-first-token을 상당히 줄일 수 있었습니다."
BAML을 선택하는 이유
- 향상된 신뢰성: BAML은 유형 안전성과 구조화된 인터페이스를 제공하여 향상된 신뢰성으로 AI 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 됩니다.
- 간소화된 개발: AI 에이전트를 정의, 테스트 및 배포하기 위한 도구를 사용하여 AI 개발 프로세스를 간소화합니다.
- 유연성: BAML은 여러 LLM 제공업체와 호환되며 여러 프로그래밍 언어를 지원하여 개발자에게 필요한 유연성을 제공합니다.
BAML은 누구를 위한 것인가요?
BAML은 자신감과 신뢰성으로 AI 애플리케이션을 구축하려는 개발자를 위한 것입니다. 특히 다음과 같은 사람들에게 유용합니다.
- LLM에서 구조화된 출력이 필요합니다.
- AI 프로젝트의 반복 속도와 품질을 향상시키고 싶습니다.
- AI 인터페이스에 대한 강력한 유형 보증을 원합니다.
BAML 시작 방법
BAML을 사용하여 유형 안전한 AI 애플리케이션 구축을 시작하려면 다음 단계를 따르세요.
uv add baml-py && uv run baml-cli init을 사용하여 BAML을 설치합니다.- BAML 스키마를 사용하여 프롬프트와 함수를 정의합니다.
baml-cli test를 사용하여 에이전트를 테스트합니다.- 선호하는 플랫폼에 에이전트를 배포합니다.
BAML을 사용하면 개발자는 AI 파이프라인이 안정적이고 유형 안전하다는 것을 알고 자신 있게 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
"BAML"의 최고의 대체 도구
smolagents는 코드로 추론하고 행동하는 AI 에이전트를 생성하기 위한 미니멀리즘 Python 라이브러리입니다. LLM-agnostic 모델, 보안 샌드박스, Hugging Face Hub와의 원활한 통합을 지원하여 효율적인 코드 기반 에이전트 워크플로를 제공합니다.
Chatsistant는 GPT-5와 Claude 같은 최고 LLM으로 구동되는 멀티 에이전트 RAG 챗봇 생성을 위한 다재다능한 AI 플랫폼입니다. 고객 지원, 판매 자동화, 전자상거래에 이상적이며 Zapier와 Make를 통한 원활한 통합.
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Knowlee는 Gmail 및 Slack과 같은 다양한 앱에서 작업을 자동화하여 시간을 절약하고 비즈니스 생산성을 높이는 AI 에이전트 플랫폼입니다. 기존 도구 및 워크플로와 원활하게 통합되는 고유한 비즈니스 요구 사항에 맞는 맞춤형 AI 에이전트를 구축하십시오.
Sally Suite는 데이터 분석, 작문 지원 및 자동 프레젠테이션 생성을 위해 Google Workspace 및 Microsoft Office와 통합하여 생산성을 높이는 AI 에이전트 기반 Office Copilot입니다.
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