오늘의 AI Builder Stack을 고르세요.

AI 에이전트에 완전한 로컬 장기 기억 기능을 제공하는 4단계 파이프라인 시스템이다. 외부 API 의존성 없이 에이전트의 기억력을 강화하여 효율성을 높인다.

TencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memory, Skill, LLM-Wiki, Code-Graph) that are governed, shared, and equipped across agents and frameworks.

Claude Code, Cursor, Codex와 호환되는 LLM 위키입니다. 원시 소스, 인용, 린팅 정보를 바탕으로 Karpathy 스타일의 지식 베이스를 구축합니다.

Agent Skills-compatible LLM wiki for Claude Code, Cursor, and Codex. Build a Karpathy-style knowledge base from raw sources, citations, and linting.

LLM 기초부터 멀티 에이전트 시스템까지, Agentic AI 학습의 모든 것을 담은 로드맵이다. 엄선된 240개 이상의 자료와 실습 예제로 심층 학습이 가능하다.

A trilingual (繁中 / English / 简中) learning roadmap for agentic AI: from LLM basics to multi-agent systems, with 240+ curated resources and hands-on examples. 中文 AI agent 學習地圖。

지식 그래프와 RAG 기반 AI 에이전트 구축을 위한 실용적 튜토리얼.

📚 《从零开始构建智能体》——从零开始的智能体原理与实践教程

Claude Code skill 형태로 묶인 도구 컬렉션. 이미지 생성 skill을 어떻게 패키징하는지 참고하기 좋습니다.

ConardLi's open-source Skills collection, featuring web design, knowledge retrieval, image generation, and more.

내장 인용, 심층 리서치, 22가지 이상 파일 형식 지원, 파티션 기능 등을 제공하는 오픈소스 RAG 플랫폼입니다. MCP 서버를 포함하여 강력한 AI 에이전트 개발을 지원합니다.

The open-source RAG platform: built-in citations, deep research, 22+ file formats, partitions, MCP server, and more.

Claude와 호환되는 에이전트 오케스트레이션 플랫폼으로, 에이전트를 관리하고 자율 워크플로우를 구축할 수 있습니다.

🌊 The original agent harness. Deploy intelligent multi-player swarms, coordinate autonomous workflows, and build conversational AI systems. Features adaptive memory, self-learning intelligence, federation, vector RAG integration, and native Claude Code / Codex / Hermes and many more Integrated

LLM 입력 토큰을 60~95% 압축하여 비용을 줄여준다. RAG 청크, 로그, 파일 등 모든 입력에 적용 가능하며, 라이브러리, 프록시, MCP 서버로 활용된다.

Compress tool outputs, logs, files, and RAG chunks before they reach the LLM. 20% fewer tokens for coding agents, 60-95% fewer tokens for JSON, same answers. Library, proxy, MCP server.

진정한 오픈소스 AI 프로젝트, 모델, 툴, 인프라를 엄선하여 목록화한다. 최신 AI 기술 스택을 탐색하고 검토할 때 첫 참고 자료가 된다.

Curated list of the best truly open-source AI projects, models, tools, and infrastructure.

LLM 친화적인 웹 크롤러 및 스크래퍼입니다.

Open-source web crawler and scraper for LLMs and AI agents: any website into clean, LLM-ready Markdown. Run it yourself, or use Crawl4AI Cloud with one key.

지식 노동자를 위한 범용 AI 시스템으로, 사용자가 AI를 유연하게 제어하고 배포할 수 있도록 설계되었다. VPC, 온프레미스, 클라우드 등 다양한 환경에서 AI 솔루션을 구축할 때 쓰인다.

Delegate anything. It comes back done.

에이전트 패턴별로 정리된 실습 모음. multi-agent·RAG 에이전트·프로덕션 패턴까지 한 번에.

50+ tutorials and implementations for Generative AI Agent techniques, from basic conversational bots to complex multi-agent systems.

처음부터 대규모 언어 모델(LLM)을 구축하는 과정을 다루는 학습 자료다. RAG 및 에이전트 기술 구현을 포함하여 LLM 개발 전반을 아우른다.

📚 从零开始构建大模型

AI 작업, RAG/시맨틱 청킹 기능을 통합한 오픈소스 GEO 콘텐츠 엔지니어링 및 다중 사이트 배포 시스템이다. GEOFlow Agent와 WordPress 퍼블리싱을 지원하며, AI로 콘텐츠 생성 및 배포를 효율화하려는 조직의 핵심 도구가 된다.

Open-source GEO content engineering and multi-site distribution system with AI tasks, RAG/semantic chunking, analytics, GEOFlow Agent and WordPress target publishing.

로컬 워크스페이스 전체를 검색하는 CLI 도구이다. 인간과 AI 에이전트 모두를 위해 설계되어 코드와 텍스트를 빠르게 찾는다. AI 에이전트의 워크플로우에 통합하기 적합하다.

Local-first search across your workspace, built for humans and AI agents.

Claude 메모리 도구로 Claude가 수행한 작업을 기록하고 압축할 수 있습니다.

Persistent Context Across Sessions for Every Agent – Captures everything your agent does during sessions, compresses it with AI, and injects relevant context back into future sessions. Works with Claude Code, OpenClaw, Codex, Gemini, Hermes, Copilot, OpenCode + More

AI 에이전트와 RAG(Retrieval Augmented Generation) 시스템을 위해 비정형 데이터를 구조화된 청크로 추출, 파싱하여 제공한다. 복잡한 데이터를 LLM이 쉽게 소비하도록 전처리하는 데 특화되어 있다.

Knowhere extracts, parses, and outputs structured chunks ready for AI Agents and RAG.

AI 에이전트가 데이터를 안전하게 조회할 수 있는 데이터 보관소.

AI Data Vault - A query engine for AI Agents to securely query data from any datasource

AI 에이전트의 자체 진화형 문맥 데이터베이스. 에이전트 메모리, 지식 RAG, 스킬을 통합하여 복잡한 에이전트 앱 개발을 돕는다.

Self-evolving Context Database for AI Agents. Unify Agent Memory, Knowledge RAG and Skills.

웹 파싱 대신 픽셀 데이터를 직접 활용하는 새로운 RAG 검색 방식이다. 복잡한 UI나 멀티모달 정보에서 확장성 높은 검색을 구현할 때 유용하다.

The end of web parsing. The beginning of scalable pixel-native search. link: https://pixelrag.ai/

LLM에 입력되기 전 로그, RAG 청크 등 다양한 데이터를 60-95% 압축한다. 토큰 비용을 줄이면서도 동일한 결과를 얻는 데 효과적이다.

Compress tool outputs, logs, files, and RAG chunks before they reach the LLM. 60-95% fewer tokens, same answers. Library, proxy, MCP server.

RAG(Retrieval Augmented Generation) 개념을 처음부터 직접 구현하며 이해하게 돕는다. 로컬 LLM을 사용하여 임베딩, 벡터 검색, 검색, 컨텍스트 증강 생성을 깊이 있게 다룬다. RAG의 내부 작동 원리를 파악하려는 학습자에게 적합하다.

Demystify RAG by building it from scratch. Local LLMs, no black boxes - real understanding of embeddings, vector search, retrieval, and context-augmented generation.

내 문서로 RAG 챗봇 만드는 개인 '제2의 두뇌'. 노션 스타일 UX와 빠른 셋업이 강점.

Your GenAI Second Brain — RAG over your docs.

Jupyter Notebook으로 작성된 AI 에이전트 입문 강의. AI 에이전트 개발을 위한 12강 강의입니다.

18 Lessons to Get Started Building AI Agents

AI 에이전트가 외부 API 없이 로컬에서 장기 기억을 활용하게 해준다. 4단계 파이프라인으로 구성되어 효과적인 기억 관리와 독립적인 운영을 가능하게 한다.

TencentDB Agent Memory delivers fully local long-term memory for AI Agents via a 4-tier progressive pipeline, with zero external API dependencies.

Langchain과 ChatGLM, Llama 등 로컬 LLM을 활용한 RAG 및 Agent 애플리케이션. 지식 기반 챗봇 구축에 최적.

Langchain-Chatchat（原Langchain-ChatGLM）基于 Langchain 与 ChatGLM, Qwen 与 Llama 等语言模型的 RAG 与 Agent 应用 | Langchain-Chatchat (formerly langchain-ChatGLM), local knowledge based LLM (like ChatGLM, Qwen and Llama) RAG and Agent app with langchain

LLM 기반의 지식 플랫폼으로, 복잡한 질문 답변 시스템을 쉽게 개발하고 배포하게 돕는다. 데이터 처리, RAG 검색, 시각적 AI 워크플로 오케스트레이션 기능을 제공한다.

FastGPT is a knowledge-based platform built on the LLMs, offers a comprehensive suite of out-of-the-box capabilities such as data processing, RAG retrieval, and visual AI workflow orchestration, letting you easily develop and deploy complex question-answering systems without the need for extensive setup or configuration.

JavaScript 기반의 오픈소스 자율 AI 에이전트 프레임워크다. 누구나 쉽게 AI 에이전트를 구축하고 운영할 수 있도록 설계되었다.

Open source agentic operating system

AI-native 애플리케이션 개발을 위한 오픈소스 플랫폼이다. 에이전트, 함수 호출, 생성형 AI 등 AI 앱 구축에 필요한 핵심 기능을 제공한다.

The open source platform for AI-native application development.

아키텍처 중심의 시스템 설계를 위한 튜토리얼, 템플릿, 실전 사례를 모아놓았다. 분산 시스템, AI 네이티브 시스템, RAG, 코딩 에이전트 등 최신 아키텍처 패턴 학습에 실질적인 도움을 준다.

🧭 Architecture-first system design: 26 bilingual tutorials, 25 architecture templates, and 6 end-to-end cases covering distributed systems, AI-native systems, RAG, coding Agents, and production trade-offs.

벡터 데이터베이스 없이 추론 기반 RAG를 위한 문서 인덱싱 시스템이다. LLM 에이전트의 컨텍스트 이해와 활용 능력을 향상시킨다.

📑 PageIndex: Document Index for Vectorless, Reasoning-based RAG

실제로 실행 가능한 100개 이상의 AI 에이전트 및 RAG 앱 목록입니다. 복제, 사용자 정의, 배포가 가능하여 LLM 기반 서비스 개발에 유용합니다.

100+ AI Agents, Agent Skills and RAG Apps - Free and Open Source.

에이전트를 위한 빠르고 정확한 코드 검색 도구로, 기존 방식 대비 토큰 사용량을 약 98% 절감한다. LLM 에이전트가 코드 컨텍스트를 효율적으로 활용하게 돕는다.

Fast and Accurate Code Search for Agents. Uses ~98% fewer tokens than grep+read

AI 에이전트를 구축하고 배포하며 오케스트레이션하는 중앙 지능형 레이어이다. AI 워크포스를 효율적으로 관리하고 운영할 수 있게 돕는다.

Build, deploy, and orchestrate AI agents. Sim is the central intelligence layer for your AI workforce.

운영 환경 AI 시스템을 구축하고 배포하는 오픈소스 플랫폼이다. 사용자가 AI를 완전히 제어하고 확장하며 어디든 배포할 수 있도록 설계된다.

General-purpose AI designed for knowledge workers — creators, strategists, and operators — and individuals seeking AI systems they can truly control to help them get work done, with full flexibility to extend and deploy anywhere (VPC, on-prem, or cloud).

JVM 기반 LLM 애플리케이션 개발을 위한 자바 라이브러리다. 다양한 LLM과 벡터 스토어에 대한 통합 API를 제공하며, RAG 및 에이전트 구현을 간소화한다.

LangChain4j is an idiomatic, open-source Java library for building LLM-powered applications on the JVM. It offers a unified API over popular LLM providers and vector stores, and makes implementing tool calling (including MCP support), agents and RAG easy. It integrates seamlessly with enterprise Java frameworks like Quarkus and Spring Boot.

AI 에이전트를 위한 실시간 지식 그래프를 구축한다. RAG와 LLM 기반 에이전트의 컨텍스트 이해도를 높이는 데 활용된다.

Build Real-Time Knowledge Graphs for AI Agents

Python로 작성된 문서 분석 도구. PDF, Office 문서를 분석하여 LLM-ready markdown/JSON을 생성합니다.

Transforms complex documents like PDFs and Office docs into LLM-ready markdown/JSON for your Agentic workflows.

에이전트가 세션을 넘어 사용자 사실을 기억하게 해주는 메모리 레이어. 사용자별로 정보를 구조화해서 다음 대화에 자동 주입.

The Memory Layer for AI Agents - Drop-in memory infrastructure for AI agents and apps. Context that persists. Built for production.

AI Agent의 설계 원리와 엔지니어링 실천법을 다룬다. 원문 서적 내용과 파이썬 코드를 제공하여 AI Agent 구현에 도움을 준다.

《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》（李博杰 著）开源主仓库：全书正文、编译版 PDF 与按章配套代码

LLMs, RAGs, AI 에이전트의 실용적인 튜토리얼.

In-depth tutorials on LLMs, RAGs and real-world AI agent applications.

AI로 자동화된 개발 플랫폼으로, 80%의 반복 작업을 자동화하고 개발 속도를 높일 수 있습니다.

【低代码v2.0，一句话即可生成整个系统】企业级AI低代码平台，一键生成前后端代码甚至整个系统。 AI Skills 一句话画流程、设计表单、生成报表、大屏。内置 AI应用平台涵盖：AI聊天、知识库、流程编排、MCP插件等，兼容主流大模型。引领AI低代码「Skills 生成 → 在线配置 → 代码生成 → 手工合并->AI修改」开发模式，解决 Java 项目 90% 重复工作，提高效率又不失灵活。

언어 에이전트 그래프

Build resilient agents.

프로덕션 AI 에이전트 개발을 위한 종속성 없는 TypeScript 프레임워크. 영속 실행, 장기 기억, 하이브리드 RAG, MCP 툴 호출 등 고급 기능을 제공한다. Claude, GPT 등 다양한 LLM을 단일 스트리밍 API로 지원하며 Node, Bun, Deno 등 다중 환경에 배포할 수 있다.

Zero-dependency TypeScript framework for production AI agents: durable execution, long-term memory, hybrid RAG, MCP tool calling, human-in-the-loop approval, planning and CodeAct sandboxes. One streaming API for Claude, GPT, Gemini, Grok, Mistral and DeepSeek — Node, Bun, Deno, serverless and edge.