Cheshire Cat AI

Cheshire Cat AI: 프로덕션 준비가 완료된 AI 에이전트 구축

Cheshire Cat AI는 맞춤형 프로덕션 준비 AI 에이전트를 만들고자 하는 개발자와 조직을 위해 설계된 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 대규모 언어 모델(LLM), 외부 API 및 사용자 정의 플러그인을 응집력 있는 AI 솔루션에 통합하기 위한 유연하고 확장 가능한 플랫폼을 제공합니다.

Cheshire Cat AI란 무엇인가요?

Cheshire Cat AI는 AI 에이전트 구축 및 배포 프로세스를 단순화하는 포괄적인 프레임워크입니다. 기존 아키텍처에 쉽게 통합되도록 설계되었으며, 개발자가 기본 인프라가 아닌 AI 에이전트의 고유한 기능에 집중할 수 있도록 플러그 앤 플레이 방식을 제공합니다. 이 프레임워크는 완전히 Dockerized되어 있어 다양한 환경에서 일관된 성능을 보장하고 배포를 단순화합니다.

Cheshire Cat AI는 어떻게 작동하나요?

Cheshire Cat AI는 마이크로서비스 우선 아키텍처를 활용하여 기존 소프트웨어에 대화형 레이어를 추가하는 데 이상적입니다. 주요 구성 요소 및 기능은 다음과 같습니다.

• Docker 기반 아키텍처: 전체 프레임워크는 단일 Docker 컨테이너 내에 컨테이너화되어 있어 리버스 프록시, Qdrant와 같은 벡터 데이터베이스, Ollama 및 vLLM과 같은 LLM 실행기, Django 또는 WordPress와 같은 애플리케이션과의 쉬운 통합을 용이하게 합니다.
• 관리 패널: 사용자 친화적인 관리 패널을 통해 사용자는 설치를 관리하고, 라이브 다시 로드를 통해 에이전트와 채팅하고, 플러그인을 설치 및 관리하고, 메모리 내용을 시각화하고, LLM 및 임베더를 구성하고, 사용자를 관리할 수 있습니다.
• 광범위한 HTTP 및 WebSocket API: 이 프레임워크는 LLM, 임베더, 벡터 메모리, 업로드, 설정 및 사용자와 상호 작용하기 위한 포괄적인 API를 제공합니다. 토큰 스트리밍 및 알림을 지원하는 WebSocket 채팅을 지원하며, 커뮤니티에서 구축한 클라이언트를 다양한 언어로 사용할 수 있습니다.
• 플러그인 기반 아키텍처: Cheshire Cat AI는 플러그인 기반 아키텍처를 활용하여 개발자가 AI 에이전트의 기능을 쉽게 확장할 수 있도록 합니다. cat/plugins 디렉토리에 폴더를 추가하고, 폴더 내에 Python 파일을 만들고, 후크, 도구 및 폼을 추가하여 플러그인을 만들 수 있습니다.

Cheshire Cat AI의 주요 기능

• 문서로 학습: 다양한 형식(PDF, TXT, Markdown, JSON, 웹 페이지)의 문서를 업로드하여 특정 지식 기반으로 AI 에이전트를 학습시킵니다.
• 세계와 상호 작용: 에이전트를 외부 API 및 애플리케이션에 쉽게 연결하여 실제 상호 작용을 가능하게 합니다.
• 모델 선택: 상용 또는 오픈 소스 LLM 및 임베더를 활용하여 AI 에이전트의 성능을 유연하게 제어할 수 있습니다.
• 플러그 앤 플레이: 라이브 다시 로드가 가능한 100% Dockerized 환경의 이점을 활용하여 배포 및 개발을 간소화합니다.
• 쉬운 확장: 커뮤니티 레지스트리에서 플러그인을 설치하거나 자체 플러그인을 작성하여 AI 에이전트의 기능을 사용자 정의합니다.
• 스마트 대화: 후크, 도구(함수 호출) 및 폼을 사용하여 최첨단 대화 기술을 구현하여 매력적이고 효과적인 상호 작용을 만듭니다.

Cheshire Cat AI 사용 방법

Cheshire Cat AI와 상호 작용하려면 제공된 HTTP 및 WebSocket API를 사용할 수 있습니다. 다음은 JavaScript 클라이언트를 사용하는 간단한 예입니다.

import { CatClient } from 'ccat-api'

const cat = new CatClient({
    baseUrl: 'localhost',
    userId: 'user',
    //... other settings
})

cat.send('Hello kitten!')

이 코드 조각은 AI 에이전트에 메시지를 보내고 응답을 받는 방법을 보여줍니다. 이 프레임워크는 WebSocket을 통한 토큰 스트리밍 및 알림을 지원하여 실시간 상호 작용을 가능하게 합니다.

Cheshire Cat AI는 누구를 위한 것인가요?

Cheshire Cat AI는 다음과 같은 사용자에게 이상적입니다.

• 개발자: 개발자는 Cheshire Cat AI를 사용하여 다양한 애플리케이션을 위한 AI 에이전트를 구축하고 사용자 정의하여 프레임워크의 유연하고 확장 가능한 아키텍처를 활용할 수 있습니다.
• 조직: 조직은 Cheshire Cat AI를 활용하여 운영을 간소화하고, 고객 서비스를 개선하고, 혁신을 추진하는 AI 기반 솔루션을 만들 수 있습니다.
• 연구원: 연구원은 Cheshire Cat AI를 플랫폼으로 사용하여 다양한 AI 모델 및 기술을 실험하고 다양한 영역에서 AI 에이전트의 잠재력을 탐색할 수 있습니다.

Cheshire Cat AI의 실질적인 가치

• 단순화된 개발: Cheshire Cat AI는 AI 에이전트 구축 및 배포의 복잡성을 추상화하여 개발자가 고유하고 가치 있는 AI 기반 경험을 만드는 데 집중할 수 있도록 합니다.
• 확장 가능한 아키텍처: 플러그인 기반 아키텍처를 통해 개발자는 AI 에이전트의 기능을 쉽게 확장하여 진화하는 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.
• 원활한 통합: Dockerized 환경은 기존 인프라와의 원활한 통합을 보장하여 배포 및 관리를 단순화합니다.
• 커뮤니티 지원: 활발하고 성장하는 커뮤니티는 Cheshire Cat AI를 사용하여 AI 에이전트를 구축하고 사용자 정의하기 위한 귀중한 리소스, 지원 및 영감을 제공합니다.

원더랜드의 최신 소식

• Llama 3.1 8b 미세 조정: Llama 3.1 8B 모델을 미세 조정하고 Cheshire Cat AI와 통합하는 과정을 자세히 설명하는 기사입니다.
• 동일한 Ollama 인스턴스로 여러 Cat 인스턴스 사용: 동일한 Ollama 인스턴스를 사용하여 여러 Cheshire Cat AI 인스턴스를 연결하여 메모리와 리소스를 절약하는 방법에 대한 가이드입니다.
• Python 기반 Cheshire Cat CLI: Python을 사용하여 Cheshire Cat AI와 상호 작용하기 위한 명령줄 인터페이스인 Cheshire Cat CLI에 대한 개요입니다.

왜 Cheshire Cat AI를 선택해야 할까요?

Cheshire Cat AI는 AI 에이전트를 구축하고 배포하기 위한 강력하고 유연한 플랫폼을 제공합니다. Dockerized 아키텍처, 광범위한 API 및 플러그인 기반 아키텍처를 통해 Cheshire Cat AI는 개발 프로세스를 단순화하고 개발자가 혁신적인 AI 기반 솔루션을 만들 수 있도록 지원합니다. 개발자, 조직 또는 연구원인지 여부에 관계없이 Cheshire Cat AI는 AI 비전을 실현하는 데 필요한 도구와 리소스를 제공합니다.

Cheshire Cat AI는 프로덕션 준비가 완료된 AI 에이전트 프레임워크이며, AI 에이전트를 구축하고, 문서를 사용하여 학습하고, 세계와 상호 작용하고, 모델을 선택하는 데 도움을 주며, 이 모든 것이 플러그 앤 플레이 100% Dockerized 솔루션을 통해 가능하며 쉽게 확장할 수 있습니다.