DigitalFate란 무엇인가요?

DigitalFate는 LLM 호출, 에이전트 및 컴퓨터 기반 작업을 비용 효율적으로 조율할 수 있는 고급 엔터프라이즈급 프레임워크를 제공합니다. 실제 애플리케이션을 효과적으로 처리할 수 있는 안정적인 시스템, 확장성 및 작업 중심 아키텍처를 제공합니다.

주요 특징:

프로덕션을 위한 확장성 : Docker를 통해 AWS, GCP 또는 로컬에 손쉽게 배포할 수 있습니다.
작업 중심 아키텍처 : 다양한 수준의 복잡성에서 작업을 실행합니다.
- LLM 통화를 통한 간단한 작업.
- V1 에이전트를 사용한 중간 작업.
- V2 에이전트와 MCP 통합을 통한 고급 자동화.
MCP 서버 호환성 : 고성능 작업을 위해 다중 클라이언트 처리를 활용합니다.
보안 도구 호출 서버 : 강력한 API 상호 작용을 통해 도구를 관리합니다.
컴퓨터 사용 통합 : Anthropic의 '컴퓨터 사용' 기능으로 사람과 같은 작업을 수행하세요.
간편한 도구 통합 : 단 한 줄의 코드로 사용자 정의 도구나 MCP 도구를 추가합니다.
클라이언트-서버 아키텍처 : 프로덕션을 위해 설계된 상태 비저장, 엔터프라이즈급 시스템입니다.

🛠️ 시작하기

필수 조건

Python 3.10 이상
OpenAI 또는 Anthropic API 키(Azure 및 Bedrock 지원)

설치

지엑스피1

기본 예제

from digitalfate import digitalfateClient, ObjectResponse, Task, AgentConfiguration
from digitalfate.client.tools import Search

# Initialize Client and Configure
client = digitalfateClient("localserver")
client.set_config("OPENAI_API_KEY", "YOUR_API_KEY")

# Define Task and Agent
task1 = Task(description="Research latest news in Anthropic and OpenAI", tools=[Search])

product_manager_agent = AgentConfiguration(
    job_title="Product Manager",
    company_url="https://digitalfate.ai",
    company_objective="To build an AI agent framework that helps people accomplish tasks",
)

# Execute Task with Agent
client.agent(product_manager_agent, task1)

result = task1.response

print(result)

고급 예제

from digitalfate import digitalfateClient, ObjectResponse, Task, AgentConfiguration
from digitalfate.client.tools import Search

# Create a DigitalFate client instance
client = digitalfateClient("localserver")
client.set_config("OPENAI_API_KEY", "YOUR_API_KEY")
client.default_llm_model = "openai/gpt-4o"

# DeepSeek Chat

client.set_config("DEEPSEEK_API_KEY", "YOUR_DEEPSEEK_API_KEY")
client.default_llm_model = "deepseek/deepseek-chat"

# Claude-3.5-Sonnet

client.set_config("ANTHROPIC_API_KEY", "YOUR_ANTHROPIC_API_KEY")
client.default_llm_model = "claude/claude-3-5-sonnet"

# GPT 4o on Azure
client.set_config("ANTHROPIC_API_KEY", "YOUR_ANTHROPIC_API_KEY")
client.default_llm_model = "claude/claude-3-5-sonnet"

# Claude 3.5 Sonnet on AWS
client.set_config("AWS_ACCESS_KEY_ID", "YOUR_AWS_ACCESS_KEY_ID")
client.set_config("AWS_SECRET_ACCESS_KEY", "YOUR_AWS_SECRET_ACCESS_KEY")
client.set_config("AWS_REGION", "YOUR_AWS_REGION")
client.default_llm_model = "bedrock/claude-3-5-sonnet"

작업 정의

작업은 설명으로 정의됩니다. 상위 작업은 관리 가능한 하위 작업으로 자동 분할됩니다. 예를 들어, "Anthropic 및 OpenAI에서 최신 뉴스 조사" 작업은 다음과 같은 하위 작업으로 구성될 수 있습니다.

"Google에서 Anthropic과 OpenAI 뉴스를 검색하세요." "관련 블로그를 읽어보세요." "공식 발표 내용을 살펴보세요."

작업 설명 정의

description = "Research latest news in Anthropic and OpenAI"

작업 실행

에이전트와 작업을 결합한 다음 DigitalFate 서버를 사용하여 실행합니다. 이 접근 방식은 SaaS 애플리케이션이나 수직 AI 시스템에서 작업 실행을 간소화합니다.

client.agent(product_manager_agent, task1)

result = task1.response

for item in result.news_list:
    print("\nNews")
    print("Title: ", item.title)
    print("Body: ", item.body)
    print("URL: ", item.url)
    print("Tags: ", item.tags)

추가 기능(베타)

단일 LLM 호출

에이전트를 배포하는 대신 LLM에 직접 호출할 시점을 결정하여 비용과 지연 시간을 최적화합니다.

client.call(task1)

메모리 시스템

AgentConfiguration의 메모리 설정을 활용하여 개인화되고 상황에 맞는 상호작용을 활성화합니다.

product_manager_agent = AgentConfiguration(
    agent_id="product_manager_agent",
    memory=True,
)

지식 기반

PDF나 URL과 같은 비공개 또는 공개 콘텐츠를 통해 상담원에게 맥락을 제공합니다.

from digitalfate import KnowledgeBase

kb = KnowledgeBase(files=["sample.pdf", "https://digitalfate.ai"])

task1 = Task(context=[kb])

작업 체이닝

한 작업의 출력을 다른 작업의 입력으로 사용하여 작업을 연결합니다.

task2 = Task(context=[task1])

다중 에이전트 협업

협력적인 문제 해결을 위해 여러 에이전트에게 작업을 분배합니다.

client.multi_agent([agent1, agent2], [task1, task2])

인간과 유사한 에이전트

개인적 상호작용이 필요한 업무에 대해서는 이름과 연락처 정보를 사용하여 에이전트를 구성합니다.

product_manager_agent = AgentConfiguration(
    name="John Walk",
    contact="john@digitalfate.ai",
)

컴퓨터 사용

마우스 움직임, 클릭 등 사람과 유사한 상호작용이 필요한 작업을 수행합니다.

from digitalfate.client.tools import ComputerUse

tools = [ComputerUse]

반사 메커니즘

결과를 검증하고 개선을 위한 피드백을 제공하여 고품질의 결과물을 보장합니다.

product_manager_agent = AgentConfiguration(
    reflection=True,
)

컨텍스트 압축

시스템 메시지와 입력을 자동으로 압축하여 컨텍스트 오버플로 시나리오를 처리합니다.

product_manager_agent = AgentConfiguration(
    compress_context=True,
)

원격 측정

환경 변수를 설정하여 익명의 원격 측정을 비활성화합니다.

import os
os.environ["digitalfate_TELEMETRY"] = "False"

특허

DigitalFate는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 전체 라이선스 내용은 아래에서 확인하세요.

MIT 라이센스

본 소프트웨어 및 관련 문서 파일(이하 "소프트웨어")의 사본을 취득한 모든 사람에게 소프트웨어를 제한 없이 거래할 수 있는 권한을 무상으로 부여합니다. 여기에는 소프트웨어 사본을 사용, 복사, 수정, 병합, 게시, 배포, 하위 라이선스 및/또는 판매할 수 있는 권한이 포함되나 이에 국한되지 않으며, 소프트웨어가 제공된 사람에게도 이러한 권한을 부여합니다. 단, 다음 조건에 따라야 합니다.

본 소프트웨어는 상품성, 특정 목적 적합성 및 비침해에 대한 보증을 포함하되 이에 국한되지 않는 명시적 또는 묵시적 보증 없이 "있는 그대로" 제공됩니다. 어떠한 경우에도 저작자 또는 저작권자는 본 소프트웨어 또는 본 소프트웨어의 사용 또는 기타 거래와 관련하여 발생하는 계약, 불법 행위 또는 기타 소송을 포함한 모든 청구, 손해 또는 기타 책임에 대해 책임을 지지 않습니다.

MCP Server

Integrations