BuffaloTechRider/Autodidact
🤖 AI 에이전트BuffaloTechRider
로컬 및 클라우드 LLM을 지능적으로 라우팅하여 비용과 성능을 최적화하는 자가 학습형 AI 에이전트.
Autodidact는 고성능 클라우드 LLM과 로컬 모델의 개인정보 보호 및 비용 효율성 사이의 절충안을 해결하기 위해 Python으로 구축된 정교한 AI 에이전트 아키텍처입니다. 핵심 혁신은 작업의 복잡성에 따라 Ollama를 통한 로컬 LLM 처리 또는 클라우드 모델의 강력한 연산이 필요한지 지능적으로 판단하는 적응형 라우팅 엔진에 있습니다.
주요 기능:
- 동적 라우팅: 작업 복잡도에 따라 로컬 및 클라우드 공급자 간 자동 전환.
- 영구 메모리: 강력한 지식 베이스를 통합하여 과거 상호작용을 기억하고 응답을 정교화.
- 자가 학습 루프: 데이터가 축적됨에 따라 의사결정 프로세스가 개선되어 비용 효율성과 정밀도 향상.
- CLI 인터페이스: 터미널 중심의 워크플로우를 선호하는 개발자를 위한 설계.
- 다중 모델 지원: OpenAI 및 AWS Bedrock 등 다양한 LLM 백엔드와 원활하게 통합되어 배포 유연성 보장.
💡하이라이트
- ├─로컬/클라우드 LLM 동적 라우팅
- ├─지식 베이스 기반 영구 메모리
- └─비용 효율성 자가 최적화
🎯대상
- ├─AI 엔지니어
- ├─Python 개발자
- └─자동화 전문가