64 리소스

Portkey vs LiteLLM vs OpenRouter 2026: 정직한 LLM 게이트웨이 선택 가이드 (지연시간, 비용, 셀프호스팅)

2026년 3대 LLM 게이트웨이 직접 비교. 실제 수치: Portkey <1ms 지연, LiteLLM 8ms P95, OpenRouter 100-150ms. 시나리오별 30초 결정 트리, $1000/월 비용 분석, 코딩 에이전트에서 9Router가 세 곳을 압도하는 이유까지.

  • Python
  • MIT
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Portkey AI Gateway 2026: 200+ 모델을 관리하는 LLM 게이트웨이와 관찰 가능성 — 프로덕션 설정

⭐ 14000

  • MIT
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MCP Server 레지스트리 가이드 2026: 19,700+ 서버, 7개 공식 픽, 60초 안에 맞는 거 찾는 법

⭐ 86000

2026년 MCP server 발견 완전 가이드. Anthropic 7개 reference 서버, 87.3k star awesome list, Smithery vs mcp.so 레지스트리 비교, 카테고리별 top 서버, 그리고 선택 결정 트리 — MCP가 뭔지가 아니라 당신의 MCP host에 꽂을 수 있는 게 뭔지에 대한 가이드.

  • TypeScript
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Tabby: 33K+ Stars 자체 호스팅 AI 코딩 어시스턴트 — 2026년 프라이버시 우선 설치 가이드

⭐ 33530

Tabby는 자체 호스팅 AI 코딩 어시스턴트입니다. VS Code, JetBrains, Vim, Neovim, Ollama, DeepSeek 지원. Docker 설치, IDE 통합, 벤치마크, 프로덕션 하드닝.

  • Apache-2.0
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Superagent: 1개의 CLI 명령으로 AI 에이전트를 프로덕션에 배포하기 — 2026 최소 설정 가이드

⭐ 6100

Superagent로 AI 에이전트를 배포하는 실전 가이드. 하나의 CLI 명령, 다중 LLM 지원, RAG 워크플로우, 벡터 DB 통합, REST API 배포. 실제 벤치마크 데이터 포함.

  • MIT
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RAGFlow: 80K+ Stars를 가진 프로덕션급 RAG 엔진 배포하기 — 2026년 Docker 설정 및 벤치마크

⭐ 80853

RAGFlow는 심층 문서 이해와 내장 에이전트 기능을 갖춘 오픈소스 검색 증강 생성(RAG) 엔진입니다. Ollama, OpenAI, Qdrant, Elasticsearch, Redis와 호환됩니다. Docker 배포, 문서 수집, 검색 튜닝 및 프로덕션 하드닝을 다룹니다.

  • Apache-2.0
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OpenRouter: 300개 이상 모델을 연결하는 통합 LLM API 게이트웨이, 40% 비용 절감 — 2026년 설정 가이드

⭐ 15000

OpenRouter 완벽 가이드: 60개 이상 제공업체의 300개 이상 AI 모델에 단일 OpenAI 호환 엔드포인트로 액세스합니다. 5분 안에 설정, 통합, 벤치마크, 프로덕션 배포를 학습하세요.

  • MIT
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OpenHands: 74K+ Stars — 코드를 작성하고 실행하는 AI 소프트웨어 엔지니어 (2026 설치 가이드)

⭐ 74200

OpenHands는 소프트웨어 엔지니어링 에이전트로 작동하는 AI 기반 개발 플랫폼입니다. VS Code, Docker, GitHub, GitLab, Claude, OpenAI와 호환됩니다. Docker 설치, 모델 구성, 헤드리스 CI/CD 모드, 프로덕션 하드닝을 다룹니다.

  • MIT
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OpenCode 완벽 가이드: 2026년 개발자 필수 AI 코딩 에이전트, Claude Code 대체 오픈소스 도구

⭐ 162000

GitHub 16만 스타를 돌파한 OpenCode는 75개 이상 LLM 제공업체를 지원하는 무료 오픈소스 AI 코딩 에이전트입니다. 터미널 기반 설치부터 멀티 모델 전략, 기업용 MCP 확장까지 한국 개발자 관점에서 상세히 설명합니다.

  • MIT
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Ollama: 137K+ Stars — 한 줄 명령으로 로컬에서 LLM 실행, 2026 완벽 설정 가이드

⭐ 137000

Ollama는 Llama, DeepSeek, Mistral 등의 LLM을 로컬에서 실행하는 가장 간단한 방법입니다. LangChain, OpenWebUI, Continue.dev, Dify와 호환됩니다. Docker 설정, Modelfile 커스터마이징, REST API, 프로덕션 하드닝, 성능 벤치마크를 다룹니다.

  • MIT
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n8n AI 워크플로 자동화: 18.8만 Star 자체 호스팅 설정 — Zapier 대비 70% 절약

⭐ 188782

n8n(fair-code)은 네이티브 AI 기능과 400+ 통합을 갖춘 워크플로 자동화 플랫폼이다. Claude Code, OpenAI, Anthropic, Slack, Discord, Telegram과 호환. Docker 설정, AI 노드 구성, Webhook 배포, 프로덕션 강화를 다룬다.

  • Sustainable Use License
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Mem0: 56K+ Stars — AI 에이전트 메모리 성능 튜닝 가이드 2026

⭐ 56205

Mem0 (mem0ai)은 AI 에이전트를 위한 범용 메모리 레이어입니다. Claude Code, OpenAI, LangChain, CrewAI, Cursor와 호환됩니다. mem0 튜토리얼, 지속 메모리 설정, 벡터 스토어 튜닝, 프로덕션 배포 벤치마크를 다룹니다.

  • Apache-2.0
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Mastra: 24K+ Stars — Token 비용을 4-10배 절감하는 TypeScript AI 프레임워크 2026

⭐ 24050

Mastra는 Gatsby 팀이 만든 TypeScript 네이티브 AI 프레임워크로 AI 기반 애플리케이션과 에이전트를 구축합니다. Mastra vs LangChain, 설치 튜토리얼, 워크플로우, RAG, 메모리, 관측 가능성, 벤치마크, 프로덕션 하드닝을 다룹니다.

  • Apache-2.0
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LlamaIndex: 49K+ Stars — 프로덕션 RAG 배포 가이드 2026

⭐ 49517

LlamaIndex는 LLM을 이용한 프로덕션 RAG 시스템 구축을 위한 데이터 프레임워크이다. OpenAI, Anthropic, Ollama, Qdrant, Weaviate, Chroma를 지원한다. Docker 배포, 쿼리 엔진, 에이전트, LangChain/Haystack/RAGFlow와의 벤치마크를 다룬다.

  • MIT
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LiteLLM: 22,500 Stars — 100개 이상의 LLM을 하나의 API로 배포, 내장 폴오버 — 2026 프로덕션 게이트웨이 설정

⭐ 22500

LiteLLM (litellm)은 100개 이상의 LLM을 단일 API로 호출하는 오픈소스 AI 게이트웨이입니다. OpenAI, Anthropic, Ollama, Cohere, Gemini, Bedrock과 호환. Docker 배포, 가상 키, 로드 밸런싱, 캐싱, 프로덕션 하드닝을 다룹니다.

  • MIT
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LangChain: 137K+ 스타로 프로덕션 준비된 AI 에이전트를 배포하는 3가지 방법 — 2026년 완전 배포 가이드

⭐ 137165

LangChain (LC)는 700개 이상의 통합을 갖춘 LLM 기반 애플리케이션 구축을 위한 Python/JS 프레임워크입니다. LangChain 설치 방법, Docker를 사용한 배포, OpenAI, Anthropic, Ollama와의 통합, LangSmith 관찰 가능성, LangGraph 에이전트 및 Kubernetes를 통한 프로덕션 확장에 대해 알아보세요.

  • MIT
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Flowise: 52K+ Stars 시각적 드래그 앤 드롭 AI Agent 구축 — 2026 5분 완성 가이드

⭐ 52948

Flowise는 오픈소스 시각적 LLM 워크플로우 및 AI Agent 빌더입니다. LangChain, Ollama, OpenAI, Qdrant, Weaviate, Chroma 등 200+ 통합을 지원합니다. Docker 설치, 프로덕션 하드닝, API 배포 및 솔직한 한계 분석을 다룹니다.

  • MIT
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Dify: 5분 만에 시각적으로 프로덕션급 AI 에이전트 구축 — 141K+ Stars 설치 가이드 2026

⭐ 141955

Dify는 시각적 워크플로 빌더, RAG 파이프라인, 에이전트 오케스트레이션을 제공하는 오픈소스 LLM 애플리케이션 개발 플랫폼입니다. OpenAI, Anthropic, Ollama, Qdrant, Weaviate와 호환됩니다. Docker 배포, API 통합, 프로덕션 하드닝, Flowise 및 n8n, LangChain과의 비교를 다룹니다.

  • Apache-2.0
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CrewAI: 51K+ Star로 멀티 에이전트 AI 팀 구축 — 2026 완전 설정 가이드

⭐ 51759

CrewAI(crewAIInc/crewAI)는 역할 기반의 자율 AI 에이전트를 오케스트레이션하는 Python 프레임워크입니다. OpenAI, Anthropic, Ollama, LangChain, LlamaIndex와 호환됩니다. 설치, 에이전트 역할, 태스크 워크플로우, 프로덕션 배포 및 벤치마크를 다룹니다.

  • MIT
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Crawl4AI 완벽 가이드 2026: GitHub 63k+ Stars 오픈소스 웹 크롤러로 LLM 데이터 파이프라인 구축하기

⭐ 63000

2026년 GitHub 트렌딩 1위 오픈소스 웹 크롤러 Crawl4AI를 소개합니다. LLM·RAG·AI 에이전트에 최적화된 Markdown 출력, LLM 기반 구조화 추출, 딥 크롤링, Firecrawl·ScrapeGraphAI와의 상세 비교, Docker 프로덕션 배포까지 한국어 실전 튜토리얼로 정리했습니다.

  • Apache-2.0
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CopilotKit: 31K+ Stars — React 또는 Angular 앱에 AI Copilot 추가하기 — 2026 완벽 설치 가이드

⭐ 31536

CopilotKit은 인앱 AI Copilot과 생성형 UI를 위한 오픈소스 프론트엔드 스택입니다. 사전 제작 컴포넌트, useCopilotAction Hooks, 프로덕션 배포로 React Angular AI 어시스턴트를 구축하세요. 설치, LangChain 통합, 셀프 호스팅, Vercel AI SDK와의 성능 비교를 다룹니다.

  • MIT
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Continue.dev: 33K+ Stars — 오픈소스 AI 코딩 어시스턴트, Copilot·Cursor 비교 2026

⭐ 33277

Continue.dev(오픈소스 AI 코딩 어시스턴트) VS Code/JetBrains 플러그인. Ollama, OpenAI, Anthropic, Gemini 등 모든 LLM 지원. GitHub Copilot, Cursor, Tabby와 비교. 설치 튜토리얼, 설정 예제, 벤치마크.

  • Apache-2.0
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Claude Code: 125K+ Stars — 터미널 AI 코딩 에이전트 대안과의 완전 비교 2026

⭐ 125050

Claude Code는 Anthropic의 터미널 코딩 에이전트 도구로, VS Code, Cursor, GitHub, GitLab을 지원합니다. 설치 튜토리얼, 벤치마크, Aider, OpenHands, Codex CLI와의 비교 분석을 다룹니다.

  • Anthropic Terms
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Browser Use: 94K+ Stars — 2026년 AI 브라우저 자동화 벤치마크 및 실전 가이드

⭐ 94731

Browser Use는 Playwright를 통해 LLM을 실제 브라우저에 연결하는 오픈소스 Python 프레임워크입니다. OpenAI, Anthropic, Gemini 및 로컬 모델을 지원합니다. 설치, WebVoyager 벤치마크, Selenium 비교, 프로덕션 하드닝, Docker 배포를 다룹니다.

  • MIT
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AutoGen: 58K+ Stars — 멀티 에이전트 프레임워크 심층 분석: CrewAI, LangGraph와의 비교 2026

⭐ 58196

AutoGen(마이크로소프트)는 멀티 에이전트 AI 시스템 구축을 위한 이벤트 기반 프로그래밍 프레임워크입니다. OpenAI, Azure, Ollama, Docker, VS Code와 호환됩니다. 설치, 그룹 챗 설정, 프로덕션 강화 및 대안과의 비교를 다룹니다.

  • MIT
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Auto-GPT 2026 부활: OG 자율 에이전트 프레임워크가 설정 시간을 80% 줄인 방법 — 신규 설치 가이드

⭐ 172000

2026년 Auto-GPT 자율 에이전트 완벽 가이드. 새로운 설치, 에이전트 프로토콜, 웹 브라우징, 멀티 에이전트 오케스트레이션, Docker 배포, 신규 에이전트 대비 벤치마크, 정직한 한계 평가.

  • MIT
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Aider: 45K+ Stars — 터미널 AI 페어 프로그래밍 vs Claude Code, Cursor 2026 완벽 비교

⭐ 45040

Aider는 로컬 git 저장소에서 코드를 편집하는 터미널 AI 페어 프로그래밍 도구입니다. OpenAI, Claude, DeepSeek, Gemini을 지원합니다. Aider 설치, 튜토리얼, Git 통합, 벤치마크, Claude Code 및 Cursor와의 비교를 알아보세요.

  • Apache-2.0
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Agno: 40K+ Stars — 경량 AI 에이전트 프레임워크 심층 분석 vs CrewAI, AutoGen 2026

⭐ 40233

Agno는 AI 에이전트 플랫폼을 구축하기 위한 오픈소스 Python SDK로, GitHub에서 40K+ Star를 보유하고 있습니다. OpenAI, Anthropic, Ollama, Docker, AWS를 지원합니다. 설치, 멀티 에이전트 시스템, 벤치마크, 프로덕션 강화, CrewAI 및 AutoGen, LangChain과의 비교를 다룹니다.

  • MIT
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오픈소스 LLM 순위 및 선택 가이드 2025: Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek 비교

2025년 최신 오픈소스 LLM 순위와 성능 비교. Llama 3, Mistral, Qwen, DeepSeek, Gemma, Phi의 벤치마크 점수와 사용 사례별 추천 모델을 상세히 분석합니다.

  • MIT
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벡터 데이터베이스 비교 2025: Pinecone vs Weaviate vs Chroma vs Milvus

Pinecone, Weaviate, Chroma, Milvus 벡터 데이터베이스를 기능, 성능, 가격 측면에서 상세 비교합니다. RAG 프로젝트에 최적의 벡터 DB 선택 가이드.

  • MIT
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RAG 아키텍처 구현 가이드 2025: 프로덕션급 검색 증강 생성 시스템 구축

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처의 기본부터 고급 기법까지 상세히 설명합니다. LangChain, LlamaIndex를 활용한 프로덕션급 RAG 시스템 구축 가이드.

  • MIT
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OpenClaw 완벽 가이드: 2026년 최고의 오픈소스 AI 어시스턴트 자체 호스팅 설치 방법|무료로 프라이빗 AI 비서 구축하기

⭐ 362000

GitHub 362K+ Star을 기록한 OpenClaw의 폭발적 성장 비결을 파헤친다. 오픈소스 AI 어시스턴트 OpenClaw의 아키텍처, 자체 호스팅 배포 전 과정, 다중 플랫폼 연동 실전 팁, 그리고 구독료 없는 로컬 AI 비서 구축 노하우를 상세히 설명한다.

  • MIT
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LLM 파인튜닝 프레임워크 비교 2025: LoRA, QLoRA, PEFT, Unsloth 심층 분석

LoRA, QLoRA, PEFT, Unsloth 등 LLM 파인튜닝 핵심 프레임워크를 비교하고, 소비자용 GPU에서도 실행 가능한 실전 파인튜닝 가이드를 제공합니다.

  • MIT
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LlamaIndex vs LangChain 2025: 당신에게 맞는 LLM 프레임워크는?

2025년 기준 LangChain과 LlamaIndex의 상세 비교. 아키텍처, RAG 성능, 에이전트 지원, 학습 곡선, 통합성을 표와 코드 예제로 분석한다.

  • MIT
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Hugging Face Transformers 완벽 가이드 2025: 개발자를 위한 상세 튜토리얼

Hugging Face Transformers 라이브러리의 설치부터 Pipeline API, 사전학습 모델 활용, 파인튜닝, 양자화, 배포까지 2025년 기준 완벽 가이드.

  • MIT
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2026년 AI 코딩 에이전트 혁명: 클로드 코드 스킬 생태계 폭발, MCP 표준화, 그리고 오픈소스의 반격

2026년 AI 코딩 보조 도구 시장이 중대 기로에 섰다. 클로드 코드 스킬이 3,000개를 돌파하고 MCP 프로토콜이 표준이 되는 가운데, 오픈소스 대안 OpenCode와 헤르메스 에이전트가 급성장하고 있다. 벤더 종속에서 벗어나는 실전 전략과 MCP 기반 워크플로우 구축법을 상세히 다룬다.

  • MIT
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2025년 최고의 프롬프트 엔지니어링 프레임워크 및 도구 비교: PromptLayer, LangSmith, W&B Prompts

2025년 최신 프롬프트 엔지니어링 프레임워크와 도구를 버전 관리, A/B 테스트, 협업 기능 중심으로 비교합니다. LangSmith, PromptLayer, W&B Prompts, Pezzo 등 주요 도구를 확인하세요.

  • MIT
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2025년 LLM 평가 및 벤치마킹 프레임워크 비교: EleutherAI LM Eval, OpenCompass, BIG-bench

2025년 최신 LLM 평가 및 벤치마킹 프레임워크를 벤치마크 범위, 사용 편의성, 커뮤니티 지원 중심으로 비교합니다. EleutherAI LM Eval, OpenCompass, BIG-bench, HELM 등 주요 프레임워크를 확인하세요.

  • MIT
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OpenAI Codex CLI 완벽 가이드 2026: 터미널 네이티브 AI 코딩 에이전트 (설치, 멀티 에이전트 워크플로우, MCP, 보안 종합 안내)

⭐ 83532

2026년 가장 빠르게 성장하는 오픈소스 AI 코딩 에이전트, OpenAI Codex CLI를 완벽 마스터하세요. 제로부터 시작하는 설치, AGENTS.md 설정, 멀티 에이전트 병렬 개발, MCP 통합, 샌드박스 보안, 그리고 Claude Code와의 정면 비교까지 한 번에 다룹니다.

  • Apache-2.0
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AI 코딩 에이전트 지속 메모리 완벽 가이드: agentmemory + MCP로 Claude Code 기억력 업그레이드

⭐ 12349

Claude Code, Cursor를 쓸 때마다 세션 끝나면 기억 초기화되는 문제 해결. agentmemory 오픈소스 프레임워크와 MCP 프로토콜로 AI 코딩 에이전트에 영구 기억력을 부여하는 방법, 팀 공유 설정법까지 상세 설명.

  • Apache-2.0
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2026년 AI 에이전트 스킬 완벽 가이드: 클로드 코드 실전 튜토리얼과 핫한 저장소 소개

2026년 AI 에이전트 스킬 완벽 가이드: 클로드 코드 실전 튜토리얼과 핫한 저장소 소개

  • MIT
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챗봇을 넘어: 2026년 자율 AI 시스템의 4가지 기둥

⭐ 7793

로컬 딥 리서치, InsForge, 에이전트 스킬스, 그리고 카프티 원칙이 심층 연구부터 프로덕션 배포까지 진정한 자율 AI 에이전트를 위한 완전한 스택을 어떻게 형성하는지 알아봅니다.

  • Docker
  • MIT
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무료 LLM API 리소스: 비용 부담 없이 AI 모델 접근

⭐ 21798

API 비용 없이 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 무료 LLM 추론 API 리소스의 선별된 목록을 확인하세요.

  • Python
  • MIT
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기업들은 왜 ChatGPT를 두려워하는가?

⭐ 60238

기업들은 왜 ChatGPT를 두려워하는가?

  • Docker
  • MIT
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Vercel v0의 완벽한 오픈소스 대체재: Open Codesign으로 로컬에서 UI 찍어내기

Vercel v0의 완벽한 오픈소스 대체재: Open Codesign으로 로컬에서 UI 찍어내기

  • JavaScript
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Polymarket Agents: Polymarket 예측 시장용 AI 자동 거래 봇 구축

⭐ 3513

Polymarket Agents는 Polymarket 예측 시장에서 AI가 자율적으로 거래하는 에이전트를 구축하기 위한 오픈소스 개발자 프레임워크입니다.

  • Docker
  • MIT
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PageIndex:29K⭐벡터 없는 RAG 시스템, 문서 검색의 혁명

⭐ 31643

PageIndex는 VectifyAI가 개발한 오픈소스 벡터 없는 RAG 시스템입니다. 29K+ Stars, 문서 트리 구조를 통해 인간과 같은 검색을 구현하며 FinanceBench에서 98.7% 정확도를 달성했습니다.

  • Go
  • MIT
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OpenClaw 42개 실제 사용 사례: 사람들이 일상에서 AI 에이전트를 사용하는 방법

⭐ 372942

OpenClaw AI 에이전트의 42개 실제 사용 사례를 탐색하세요 — 소셜 미디어 자동화부터 게임 개발, 팟캐스트 제작 및 자율 거래까지.

  • Go
  • MIT
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OpenAI 요금제 해지: DeepSeek(DS4) 로컬 추론으로 토큰 비용 박살내기

OpenAI 요금제 해지: DeepSeek(DS4) 로컬 추론으로 토큰 비용 박살내기

  • AI
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Local Deep Research: 궁극의 로컬 우선 AI 딥 리서치 도구

⭐ 30184

로컬 우선 AI 리서치 어시스턴트인 Local Deep Research(LDR)를 마스터하세요. 100% 개인정보 보호를 유지하면서 Ollama 및 SearXNG를 사용하여 심층적인 반복 연구를 수행하는 방법을 배웁니다.

  • Docker
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Hermes Agent:자기 진화하는 AI 에이전트, 사용할수록 당신을 더 잘 이해합니다

⭐ 156248

Hermes Agent는 Nous Research가 만든 오픈소스 AI 에이전트로, 자체 학습 루프를 통해 경험에서 스킬을 생성하고, 지속적으로 개선하며, 당신의 선호도를 기억합니다.

  • Python
  • MIT
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Hello-Agents: Datawhale의 오픈소스 AI 에이전트 튜토리얼이 제로에서 프로덕션급 에이전트 구축을 돕는 방법

⭐ 50847

Datawhale Hello-Agents는 GitHub에서 가장 인기 있는 AI 에이전트 오픈소스 튜토리얼로, ReAct, AutoGen, LangGraph, MCP, Agentic RL 등 16장의 완전한 과정을 다루며 45,600+ Stars를 보유하고 있습니다.

  • JavaScript
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Goose AI Agent:44K⭐오픈소스 AI 에이전트, 코딩부터 자동화까지 전부 처리

⭐ 45476

Goose는 Linux Foundation이 지원하는 오픈소스 AI Agent로, 15개 이상의 LLM 제공업체와 70개 이상의 MCP 확장 기능을 지원합니다. 데스크톱 앱 + CLI + API를 Rust로 구축하여 성능이 뛰어납니다.

  • Go
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GEO 최적화 완벽 가이드: Toprank로 ChatGPT가 내 사이트를 인용하게 만드는 법

GEO 최적화 완벽 가이드: Toprank로 ChatGPT가 내 사이트를 인용하게 만드는 법

  • Go
  • MIT
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DeepSeek TUI + Anthropic 금융 AI: 2026년 5월 GitHub에서 실제로 수익으로 이어지는 트렌드 프로젝트

⭐ 31877

하루 만에 5,800스타를 기록한 터미널 기반 코딩 에이전트와 Anthropic의 첫 수직형 금융 서비스 프레임워크 — 현재 GitHub에서 실제 상용 가치가 있는 핫한 오픈소스 프로젝트 3선을 분석합니다.

  • C++
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Browser Harness:让 LLM 自主操控浏览器的自愈型神器

⭐ 13142

Browser Harness는 LLM이 인간처럼 웹을 탐색하고 양식을 작성하고 버튼을 클릭하며 실패한 작업을 자동으로 복구하여 복잡한 작업을 완료할 수 있는 자가 치유형 브라우저 제어 프레임워크입니다.

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Anthropic Financial Services:금융팀이 AI로 분석을 자동화하고 ROI를 300% 높이는 방법

Anthropic Financial Services가 투자은행, 주식 리서치, 자산관리팀이 Claude AI 에이전트로 피치덱, DCF 모델, KYC 스크리닝을 자동화하는 방법을 알아보세요.

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AiToEarn: 오픈소스 AI 콘텐츠 수익화 도구 — GPT 대화를 수동 소득으로 전환

⭐ 15161

AiToEarn은 AI 생성 콘텐츠를 수익성 있는 제품으로 전환하는 오픈소스 AI 콘텐츠 수익화 플랫폼입니다. 다중 플랫폼 배포, 구독 결제 및 광고 수익화를 지원합니다.

  • JavaScript
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AI-Trader: 14K⭐ 완전 자동화 AI 트레이딩 에이전트, AI가 24시간 매매 대행

⭐ 18072

AI-Trader는 HKUDS가 개발한 오픈소스 완전 자동화 AI 트레이딩 에이전트 시스템으로, 14K+ Stars를 보유하고 있으며 주식, 암호화폐, 외환 다중 시장 자동 거래를 지원합니다.

  • Python
  • MIT
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Agent Skills:개발팀이 프로덕션급 코드를 5배 빠르게 출시하는 방법

Addy Osmani의 Agent Skills는 20개의 프로덕션급 엔지니어링 스킬과 7개의 슬래시 명령을 제공하여 AI 코딩 에이전트를 시니어 소프트웨어 엔지니어로 변환합니다.

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Agent Reach: AI 에이전트에 인터넷 슈퍼파워를 부여하다

Agent Reach는 오픈소스 스캐폴딩 도구로, 하나의 명령으로 AI 에이전트가 YouTube, Twitter, Reddit, 샤오홍슈, Bilibili 등 15개 이상의 플랫폼에 즉시 접근할 수 있게 합니다.

  • Docker
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9Router: 스마트 LLM 프록시 — 토큰 60% 절약, API 제한 다시는 겪지 않기

⭐ 49905

9Router 발견하기 — RTK 무손실 압축 엔진으로 토큰을 20-40% 절약하고, 3단계 스마트 폴백 시스템으로 40개 이상의 AI 모델 공급자를 자동 라우팅하며, 무료로 world-class의 AI 코딩 경험을 실현하는 최신 오픈소스 프록시 인프라.

  • Docker
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2026년 대세: 개발자가 꼭 알아야 할 무료 오픈소스 AI 툴 Top 10

2026년 대세: 개발자가 꼭 알아야 할 무료 오픈소스 AI 툴 Top 10

  • Docker
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MCP(Model Context Protocol) 완벽 실전 가이드: 2026년 개발자가 반드시 익혀야 할 AI 도구 연결 표준

제로부터 MCP 서버를 구축하는 완벽 튜토리얼. Anthropic의 Model Context Protocol을 마스터하여 AI 에이전트가 데이터베이스, GitHub, Slack 등 수천 개의 도구와 원클릭 연결되도록 만들어보세요. 반복적인 통합 코드는 이제 그만.

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