지난 배틀 · 2025-11-27 UTC
AI Agents 대결 — 2025년 11월 27일
AI Agents 카테고리에서. 7개의 참가자에 걸쳐 25 표시가 배치되었습니다. Humans.ai이(가) 왕좌를 차지했습니다.
최종 순위
출전 라인업
참가자들
이 배틀에 참가한 모든 도구의 프로필, 최종 점수순으로 순위가 매겨졌습니다.
Humans.ai는 인공지능과 블록체인 인프라를 결합하는 플랫폼으로, 사용자가 투명한 소유권 및 증명자료를 유지하면서 인공 지능 모델을 생성, 훈련, 배포할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 저리한 인공지능 개발을 위해 데이터, 목소리, 상징, 생성된 결과물에 대한 기여자의 명확한 권리를 부여하여 기여자를 보호합니다. 플랫폼에서는 지능형 모델을 기반으로 음성 克隆, 이미지 합성,_avatar 생성과같은 제네레이티브 툴들의 범위에 대한 지원을 제공합니다. 지분형 거버넌스 모델의 기반을 이루고 있는 토큰화된 거버넌스 모델에 의하면 스테이크홀더들은 모델들의 유명성 확인, 사용, 보상에 대한 결정에 참여할 수 있습니다. 프루프-오브-휴먼 프로토콜에 따라. "AI는 창작자, 기업 및 개발자가 사용하기 위한 마루로 자체 이행된 가치와 Web3 인디제네우스소유의 브리지가 되는 것으로, 가시적인 AI 자산을 minting, licensig 및 투자가 가능한 생태계를 제공한다."
평가 기준 분해
- 음성.clone 및 합성 도구
- AI 아바타 및 이미지 생성
- 인간의 증명 프로토콜 (Proof-of-human validation protocol)
- 블록체인 기반 자산 만기 및 라이센싱
- 분산형 지분으로 이루어진 정부 (Decentralized governance via tokens)
- AI 모델 및_OUTPUT의 시세 거래 시장 (Marketplace for AI models and outputs)
LegacyBot은 개인의 유산을 조직하고 문서화하는 데 도움을 주는 AI 보조도구입니다. 이 도구는 중요한 인생 세부사항, 소원이 lẫn 명령을 하나의 구조화된 장소에서 기록해 나가는 것에 대한 자주 혼란스러운 과정에 사용자를 안내합니다. 인터랙티브 대화를 통해 LegacyBot는 재산, 소유물, 디지털 계정 및 가족에게 보내야 할 메시지에 대한 정보를 수집하게 돕는 것이 목적입니다. 또한 재산배분 계획을 진행하는 것은 경험자 이외에 다른 사람에게도 친숙한 것만큼 쉽게 느껴지기를 바랍니다. LegacyBot 은 자산을 조직하는 기반이 되는 도구로 제공되며, 사용자는 일반적으로 법률 및 금융 전문가의 조언을 받는 권장되는 조건문과 결합되어 있습니다.
평가 기준 분해
- 지도를 위한 heritage planning 대화
- 디지털 자산 및 계정 인벤토리
- 영구 전달용 메시지 및 기억 기록
- 수혜자 및 소견 문서화
- planning 세부정보의 구조적 출력
- 난관한 주제의 단계별 지시
Neo는 AI 기술을 기반으로 하며 मशीन 러닝 모델의 개발, 배포 및 유지 보수 과정을 자동화하는 엔지니어링 에이전트입니다. 이 제품은 인기 있는 툴링과 호환합니다. 그 중 Claude Code, Cursor 및 VS Code IDE를 비롯하여 코드 생성, 실험 관리, 디버깅 및 모델 평가와 같은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. Neo는 GPU 서브노트북에서 반복적인 ML 실험을 수행하는 데 사용되는 다중 스테ップ이성 및 GPU 서브노트북 sandbox를 사용합니다. 그 결과 수십 개의 실험을 수행하고最佳 모델을 자동으로 선택할 수 있습니다. Neo의 주요 기능 중 하나는 사용자가 진행해 온 워크플로우에 맞춰 적응하도록 할 수 있으며, 모델을 신설했습니다, 벤치마크를 구축, 프롬프트 최적화를 수행하고 있습니다. Neo는 사용하기 간편한 인터페이스를 통해 사용자가 모델의 탐색과 접근 방식의 지휘를 제공하며, 맥락과 전문 지식을 추가로 이용하여 작업을 가속화합니다. 회사에서는 Neo가 실제 벤치마크에서 뛰어난 성능을 내고 existed MLEBench 등 경쟁에서 우승했다고 声明한다. Neo가 다루는 몇 가지 예상되는 사용 사례에는 모델 평가, 프롬프트 테스트, RAG 파이프 라인, 데이터 준비, 실험, 리포트가 포함된다. Neo의 기능들은 4단계 워크플로우로 나누어질 수 있다: 작업을 설명하는 단계, 추가 컨텍스트 단계, 실험 실행 단계, 결과 조정 또는 테스트 단계. 네오를 사용하는优势 중 하나는 엔지니어링 루프 자동화를 수행하며 작업을 완료할 때까지 반복할 수 있다는 점입니다. 이를 통해 ML 엔지니어들은 좀 더 높은 단계의 작업에 집중할 수 있습니다. 네로는 또한 SOTA 모델과 소프트웨어를 사용하여 자신의 작업을 수행할 수 있습니다.
평가 기준 분해
- 코드 생성
- 실험 관리
- 디버깅
- 모델 평가
- 모델 미세조정
- 질의 최적화
바더덴 AI는 자체 코드 없이 브라우저에서 돌리는 자동화 플랫폼으로, 웹사이트 및 웹앱에서 반복적인 업무를 자동화하는 데 도움을 줍니다. 인기 도구들인 구글 시트, 노션, 슬랙, 허브 스팟, لینک딧 등에 직접 연결되어 있습니다. 사용자는 미리 정의된 워크플로우나 직접 정의한 워크플로우를 통해 데이터를 서로 연결시키면서, 이러한 도구들 간의 데이터 교환을 원활하게 할 수 있습니다. AI를 활용하면 Bardeen 는 평문 언어 명령어를 파악하여 자동화, 웹사이트에서 데이터 추출, 리드 enrichment, 메시지 발송 및 이벤트에 따라 동작을 트리거하는 등의 기능을 수행할 수 있습니다. 이 기술은 판매, 영업, 운영, 연구 등 다양한 전문가들이 코드 없이 수동 작업을 줄이기 위해 구현하고 있습니다. 바이든은 무료 티어를 포함하여 팀이 더 많은 실행, 프리미엄 통합 및 고급 기능이 필요한 경우 대여할 수있는 유료 플랜을 제공합니다. 따라서 개인뿐만 아니라 성장하고 있는 기업에도 유용합니다.
평가 기준 분해
- AI
- CRM, ,
Retell AI는 고객 상호작용 자동화에 있어 기업들이 건축, 테스트, 배포, 모니터링할 수 있는 conversational voice 에이전트를 빌드하는 것을 도와주는 AI 운영 плат폼입니다. Retell AI는 Large Language Models (LLMs)을 사용하여 built-in 되어 있으며, voice-first conversational AI와 매우 유사합니다. 다른 솔루션과는 달리 IVR과 IVA voice 에이전트와 같은 다른 솔루션과는 차별화된 Retell의 플랫폼은 NLP와 intent mapping이 적용되어 있다. 따라서 Retell의 플랫폼은Edge case를 감지하고, 무작위 입력, 복잡한 교류를 처리할 수 있습니다. Retell을 사용하면 비즈니스가 운영을 최적화하고, 고객 서비스를 개선 및 용이하게 확장할 수 있습니다. 도라는를가세요 라세요 보리세였세요, 바려는 하하세요 문지요 하세요 주소 보리세였세요었 기라세요 었세요 가름 우하세요. 세요 총세요 주소 보리세였세요었 꼉우세요 (RAG) 주소종세요 상고번세요. Retell은 다양한 산업으로 확장되었으며, 보건 및 고객 지원과 같은 분야에서 탁월한 성과를 거두었다. Retell의 유명한 사례 연구는 일정 및 NPS, 고객 서비스, 수익 수집에 대한 지속적 인 개선을 보여주고 있습니다. Retell의 AI 음성 요원은 리셉션 서비스, 예약 설정, 고객 리드 선정, 고객 지원, 부채 집중에 사용할 수 있습니다. existing 시스템과 통합할 수 있으며 여러 채널을 처리할 수 있어, 고객 상호 작용을 자동화하기 위해 비즈니스를 찾고 있으면 적합한 해결책입니다.
평가 기준 분해
- proprietary Voice AI Orchestration
- proprietary turn-taking 모델
- 실시간 함수 호출 with preset functions
- 지능 및 자동 동기화 기능을 위한 스트리밍 RAG
- call flows를 디자인하는 대화 플로우에 드래그 앤 드롭하는 agentic Framework
- 내장 된 경비대와 에이전트 행위에 대한 완전한 제어
Temporal은 실패, 타임아웃 및 인프라 문제에 저항하는 워크플로우를 개발자들이 구축할 수 있도록하는 오픈 소스 내러티브 실행 플랫폼입니다. 모든 단계의 상태를 지속적으로 유지하기 때문에 Temporal은 재시도, 큐 및 상태 관리와 관련된 많은 보일러 플레이트를 제거하면서 오랜 실행 프로세스를 그들이 중단한 위치에서 정확히 다시 시작합니다. 오늘날 점점 더 많은 개발자가Temporal를 통해 AI 기반 시스템을 구성하고 조율하는 데 사용하여 다단계 지식 그래프(LLM, Large Language Model) 파이프 라인, 에이전트 워크 플로우, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 프로세스, 및 인더스트리 인 더 loop과 같은 태스크를 포함합니다. 개발자는 프로그래밍 언어로 Go, Java, TypeScript, Python, 및 .NET을 사용하여 워크 플로우를 코드로서 정의하기만 하면 Temporal가 실행 보장, 관찰성, 및 규모 확장에 대하여 다루게 됩니다. 시스템 내에서 Temporal Cloud를 제공하는 오픈 소스 프로젝트를 포함하여 Temporal은 강한 일관성 및 회전 가능성과 같은 강력한 제한을 필요로 하는 팀이 mission-critical 분산 애플리케이션을 개발하는 데 적합한 플랫폼입니다. Temporal을 위한 open-source는 Temporal Cloud와 함께 제공됩니다.
평가 기준 분해
- 고가용성 워크플로우 실행 엔진
- 자동 재시도, 타임아웃, 에러 핸들링
- Go, Java, Python, TypeScript, .NET, PHP 언어를 지원하는 SDK
- 워크플로우 관찰성과 재생을 위한 웹 UI
- 신호
- 쿼리 및 인간중심형 지원
FastAgency는 개발자들이 AI 에이전트 프로토 타입을 실제 워ールド 애플리케이션으로 이동하는 데 필요한 최소한의摩擦를 초래하는 open-source 프레임 워크입니다. It는_multi-agent 워크플로를 배포 가능 서비스로 변환하는데 필요한骨격구를 제공하며, 사용자가 UI와 API 엔드 포인트를 갖춘 완전한 서비스로서 가동화합니다. 도구는 인기있는 에이전트 프레임워크와 여러 런타임 환경을 지원합니다. 팀은 콘솔 상호 작용, 웹 UI, 또는 REST API와 같이 다양한 옵션을 선택하여 팀이 내부 실험 또는 고객에 공개하는 제품 개발에 적합합니다. 개발자들은 보일러 플레이트 대신 에이전트 논리를 집중하기 원합니다. FastAgency 는 개발자에게 에이전트 논리를 집중할 수 있도록 구조화된 개발 경로를 제공합니다. 로컬 테스트부터 확장 가능한 프로덕션 환경까지의 구조화된 개발 경로를 제공합니다.
평가 기준 분해
- Multi-agent 워크플로우 사각형
- 콘솔, 웹, API 런타임 지원
- AutoGen과 같은 에이전트 프레임워크와의 통합
- 에이전트가 REST API를 생성
- 배포 준비 완료 프로젝트 구조
- 오픈 소스 코드베이스