눈에 띄는 AI 에이전트 시리즈: BabyAGI, PrivateGPT, GPT Researcher

 

BabyAGI  : 인공지능 기반 작업관리 시스템

GitHub - yoheinakajima/babyagi

 

A simple framework for managing tasks using AI

 

BabyAGI는 인공지능을 활용한 작업 관리 시스템입니다. 이 프레임워크는 OpenAI의 언어 모델과 Pinecone의 벡터 데이터베이스를 결합하여 자동으로 작업을 생성, 우선순위 지정, 실행하는 능력을 갖추고 있습니다[1][2].

## 주요 특징
**자율적 문제 해결**: BabyAGI는 복잡한 목표를 작은 하위 작업으로 분해하여 효율적으로 문제를 해결합니다[2].
**지속적 학습**: 이전 작업의 결과를 바탕으로 새로운 작업을 생성하고, Pinecone을 사용해 결과를 저장 및 검색함으로써 지속적으로 학습합니다[4].
**다양한 분야 적용**: 고객 서비스, 의료, 교육 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다[2].

## 작동 방식

1. 사용자가 목표를 설정합니다.
2. 시스템이 첫 번째 작업을 생성하고 작업 목록에 추가합니다.
3. OpenAI의 GPT 모델을 사용해 작업을 실행합니다.
4. 실행 결과를 Pinecone에 저장합니다.
5. 결과를 바탕으로 새로운 작업을 생성하고 우선순위를 조정합니다.
6. 목표 달성까지 이 과정을 반복합니다[6].

## 구성 요소
**작업 실행 에이전트**: OpenAI API를 사용해 작업을 수행합니다[5].
**작업 생성 에이전트**: 이전 작업 결과와 목표를 바탕으로 새로운 작업을 생성합니다[3].
**작업 우선순위 지정 에이전트**: 작업의 중요도와 긴급성을 평가하여 우선순위를 결정합니다[3].
BabyAGI는 복잡한 문제 해결과 효율적인 작업 관리를 위한 강력한 도구로, 사용자가 더 높은 수준의 목표에 집중할 수 있도록 지원합니다[6].

Citations:
[1] https://yoheinakajima.com/babybeeagi-task-management-and-functionality-expansion-on-top-of-babyagi/
[2] https://smythos.com/ai-agents/ai-agent-builders/babyagi-vs-gooey-ai/
[3] https://velog.io/@yeongsang2/babyagi-Agent-ai
[4] https://lablab.ai/tech/babyagi
[5] https://www.packtpub.com/en-kr/learning/how-to-tutorials/babyagi-empowering-task-automation-through-advanced-ai-technologies
[6] https://docs.kanaries.net/ko/articles/babyagi-chatgpt
[7] https://docs.kanaries.net/articles/babyagi-chatgpt
[8] https://bestofai.com/tool/baby-agi
[9] https://techy8855.tistory.com/33
[10] https://americanopeople.tistory.com/425
[11] https://autogpt.net/babyagi-complete-guide-what-it-is-and-how-does-it-work/

 

 

 

Private GPT : RAG-LLM

https://github.com/zylon-ai/private-gpt

GitHub - zylon-ai/private-gpt: Interact with your documents using the power of GPT, 100% privately, no data leaks

 

Tool for private interaction with your documents

PrivateGPT는 GitHub에서 호스팅되는 오픈 소스 프로젝트입니다. 이 프로젝트의 주요 특징은 다음과 같습니다:

1. 프라이버시 중심: PrivateGPT는 사용자의 개인 정보를 보호하면서 AI 기능을 제공하는 것을 목표로 합니다.
2. 문서 처리: 프로젝트는 문서 처리 및 분석 기능을 포함하고 있을 가능성이 높습니다.
3. 오픈 소스: GitHub에서 공개적으로 호스팅되므로, 누구나 코드를 검토하고 기여할 수 있습니다.
4. 지속적인 개발: 프로젝트에는 GitHub Actions 워크플로우가 설정되어 있어, 지속적인 통합 및 배포가 이루어지고 있음을 알 수 있습니다[1].
5. 문서화: 프로젝트는 Fern을 사용하여 문서를 자동으로 생성하고 있으며, 풀 리퀘스트마다 문서 미리보기를 제공합니다[1].
PrivateGPT는 개인정보 보호를 중시하는 사용자들을 위한 AI 솔루션을 제공하는 것으로 보이며, 지속적으로 발전하고 있는 프로젝트입니다.

Citations:
[1] https://github.com/zylon-ai/private-gpt/actions/runs/6983231831/workflow

 

 

GPT Researcher : 연구 자동화

https://github.com/assafelovic/gpt-researcher

GitHub - assafelovic/gpt-researcher: LLM based autonomous agent that conducts local and web research on any topic and generates

 

Agent that researches entire internet on any topic

GPT Researcher는 주어진 작업에 대해 포괄적인 웹 및 로컬 문서 연구를 수행하는 자율 에이전트입니다. 이 혁신적인 도구는 AI 기술을 활용하여 상세하고 사실에 기반한 편향되지 않은 연구 보고서를 생성합니다.

## 주요 특징
**자율적 연구 수행**: GPT Researcher는 인간의 개입 없이 독립적으로 작동하여 연구 과정을 자동화합니다[1][3].
**다양한 정보 소스**: 20개 이상의 웹 소스와 로컬 문서를 활용하여 광범위한 정보를 수집합니다[2][3].
**고급 AI 기술**: GPT-4o-mini와 GPT-4o (128K 컨텍스트) 모델을 사용하여 성능과 비용 효율성을 최적화합니다[1][3].
**맞춤형 연구**: 사용자는 관련 리소스, 개요 및 교훈에 초점을 맞추도록 연구 과정을 조정할 수 있습니다[4][5].

## 작동 방식
1. 연구 질문 생성: '플래너' 에이전트가 연구 질문을 생성합니다.
2. 정보 수집: '실행' 에이전트가 각 질문에 대한 관련 정보를 찾습니다.
3. 정보 필터링 및 집계: 플래너가 수집된 정보를 필터링하고 집계합니다.
4. 보고서 생성: 최종적으로 종합적인 연구 보고서가 작성됩니다[1][5].

이 과정은 평균적으로 3분 정도 소요되며, 연구 작업당 약 0.1달러의 비용이 듭니다[5].

## 장점

- 시간 절약: 수동으로 몇 주가 걸릴 수 있는 연구 작업을 빠르게 수행합니다.
- 최신 정보: 실시간으로 데이터 소스를 업데이트하여 최신 정보를 제공합니다.
- 객관적인 결론: 다양한 소스를 고려하여 편향을 최소화합니다.
- 상세한 보고서: 2,000단어 이상의 상세한 보고서를 생성합니다[1][3].

GPT Researcher는 학술 연구, 시장 분석, 트렌드 예측, 사실 확인 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 강력한 연구 도구입니다.

Citations:
[1] https://aiagentslist.com/agent/gpt-researcher
[2] https://www.restack.io/p/gpt-researcher-answer-research-gpt4-cat-ai
[3] https://10web.io/ai-tools/gpt-researcher/
[4] https://docs.gptr.dev/docs/gpt-researcher/getting-started/introduction
[5] https://docs.tavily.com/docs/gpt-researcher/introduction
[6] https://github.com/assafelovic/gpt-researcher?tab=readme-ov-file
[7] https://github.com/UberGuidoZ/GPT-Researcher
[8] https://gptr.dev