Best 에이전트 개발 (2026)
3 min read
이 페이지의 링크를 통해 등록하면 수수료를 받을 수 있지만, 이는 우리의 평가에 영향을 미치지 않습니다.
무인 지능형 인공지능 에이전트를 개발하기 위한 도구 및 프레임 워크를 지원하는 최고의 에이전트 개발 플랫폼을 위한 구매자 가이드. 무인 지능형 인공지능 에이전트를 만드는, 툴을 사용하는, 그리고 다단계 업무를 완료하는
이상한 요구를 들어도 멈추지 않는 인공지능 대화형 봇이나 캘린더 관리를 도와주는 가상 보조 기기를 만든 적이 있다면?
당신은 혼자뿐만 아니라. 어정쩡한 복잡한 task를 해결할 수 있는 협력형 인공지능 요원 개발 문제는 많은 구조물(Infrastructure)가 필요하고 이 구조물은 어려움을 안껴서 개발하기 때문입니다.
적절한 요원 개발 도구 선택
적절한 요원 개발 도구를 선택하기 위해서는 여러 가지 요소가 있습니다. 가장먼저 필요한 조건은 당신이 자신의 구조물을 얼마나 많이 만들겠다는 것입니다. scratch부터 시작해서 ground up(하이힐에 밑바탕)에 모든 것을 처음부터 짓기 위해서는 architecture와 요원 component에 대해 저수준의 제어를 원한다면, 도구에서 이를 지원해야 합니다. 예를 들어 AutoGen은 open-source Python 프레임 워크이며 사용자가 복수의 요원 LLM 어플리케이션을 만들어 collaboration로 task를 해결가능으로 만드는 도구입니다. 만약 underlying 기술에 대해 정말 hands-on 하게 개발이 원한다면 AutoGen은 적절한 선택인 것처럼 보입니다.
다른 방법으로 말해보자면, 만일 그저 에이전트의 고레벨 로직만을 구축하고 구축과정에서 인프라의 세부사항에 집중할 필요가 없다면, 어떤 도구를 선택해도 좋다. 예를 들어, Snorkel Flow는 다이나믹 데이터 레이블링 플랫폼으로, 프로덕션 모델을 더 빠르게 구축할 수 있게 해주며 레이블링을 위한 불편한 작업들이 간소화된다. 이 도구를 선택하게 되면 로직 구축에만 집중할 수 있는 장점이 있다.
다른 고려할 점이 있다면, 어떤 종류의 에이전트를 구축하고픈가 에 대한 것이다. 만일 물리적 세계와 상호작용하는 에이전트를 구축하고 싶다면, 센서 및 악세수터와 통합해 실시간 데이터 처리의 복잡성을 제어할 수 있는 도구를 선택해야할 것이다. 이를 충족하는 좋은 옵션의 하나는 NetX라는 모듈식 경제 네트워크이며, 블록체인 인프라와 AI 능력을 결합한 구조를 가지고 있다.
일반적인 가격 패턴 및 함정
가격에 대한 문제를 보면, 에이전트 개발 도구들의 가격 체계는 조심스러운 것이 보통이다. Gretel AI와 같은 도구는 무료로 시작할 수 있으며, 스케일업하면서 부과하는 가격 체계를 가지고 있고, DeepOpinion은 프리미엄 기능에 접근할 때까지 무료로 이용할 수 있는 프리미엄 모델을 제시한다. Theoriq AI 같은 도구는 무료로 사용할 수 있지만 스케일업하면 블록체인 인프라에 대한 추가비용이 부과된다.
적절한 툴을 선택하는데에있어서주의할점이 하나있다. 넓은마케팅 공약이 존재하지. 복잡한 에이전트를 개발하는 것에대한 기대를 너무 높일경우 큰 실망을하는경우가있다. 적절한 툴을 선택하기위해서는, 툴이 자신의 능력과 한계를 공유하고, 문제가발생할경우적절한 지원 구조를 마련한 툴을 선택할것이좋다.
실제 에이전트 개발의 모습
실제 에이전트 개발은 어떻게 이루어지는지 알아보자. 간단한 예를 들어보도록하자. 대화가능한 봇을 개발해보자.
AutoGen을 사용하면 기본적인 구조를 개발하고, Snorkel Flow와 함께 데이터셋을 생성할수 있다. 그후에 Zep AI_memory와 같은 툴을 사용하여, 이전 대화 내용을 기억하고 사용자의 선호도에 따라 변화를 감지할수 있다.
개발을 마치고 나서, Pdf Redaction와 같은 툴을 사용하여, PDF 메뉴 및 주문 확정과 같은 중요 정보를 제거할수 있다. Gretel AI와 같은 툴을 사용하여, 실제 데이터와 유사한 가변적인 데이터를 생성하고, 사용자가 보다 안정적으로 테스트할수 있다.
실용적 인 조언
적절한 툴을 선택하는 것은 agent 개발에 중요한 일이며, 다음과 같은 점들을 참고하도록 하자
- 툴이 자신의 능력과 한계를 공유해야 한다.
- 툴이 문제가 발생하는 경우 적절한 지원 구조를 마련해야 한다.
- 툴이 개발자의 경험과 지식을 최적화해야 한다.
- 비용이 효과적으로 사용되어야 한다.
- 툴이 사용자 편의성을 최적화해야 한다.
# 에이전트 개발에 성공하기 위한 방법은?
첫째, 에이전트의 고급 논리 구조를 구축하는 것에 초점을 맞추세요, 하위 상세 사항에 연연하는 것보다. 둘째, 그들의 가능성과 한계에 대해 투명하게 밝히는 도구를 선택하세요, 또한 명확한 지원 구조가 준비되어 있는 도구를 선택하세요. 마지막으로 실험에 겁을 먹지 마세요. 새로운 것을 시도하세요, 실패의 가능성을 대비하여 위험도 가질 수 있습니다. 적절한 도구와 분명한 전략을 통해, 복잡한 문제를 해결할 수 있는 지능형 에이전트를 구축할 수 있고, 사람들의 삶에 실질적인 영향을 미칠 수 있습니다.
숫자로 보는 에이전트 개발
가격 구성
Best 에이전트 개발 (2026)
- 1
LangGraph StudioLangGraph 에이전트 워크플로우 빌드, 디버그 및 내보내기 위한 시각 IDE5.0 (5) - 2
BrainSoup자연어로任务과 워크플로브 자동화하기 위한 커스텀 AI 에이전트 만들기5.0 (4) - 3
Letta AI상태 기반의 인공지능 에이전트를 위한 개방 소스 플랫폼입니다. 장기 기억 및 심층이론적推論을 구축할 수 있습니다.5.0 (4) - 4
Snorkel Flow프로덕션 모델을 더 빠르게 빌드하기 위한 프로그레밍식 데이터 레이블링 및 AI 개발 플랫폼.4.8 (5) - 5
NetX블록체인 인프라와 AI 기능을 결합하는 모듈형 경제 네트워크.4.8 (5) - 6
Theoriq AI블록체인 위 온체인에서 다중 에이전트 AI 시스템을 구축하고 관리하는 데분산화된 프로토콜4.8 (5) - 7
BotpressAI4.8 (5) - 8
LangSmithLLM 애플리케이션에 대한 관측성, 평가, 디버그 플랫폼 - LangChain 팀4.8 (5) - 9
Gretel AI실증 데이터 플랫폼으로 안전하고 AI-적합한 데이터 세트를 생성하여 실제 데이터와 동일한 데이터를 생성하세요.4.8 (4) - 10
Zep AI MemoryAI 에이전트와 LLM 앱에 대한 장기 기억 계층4.8 (4)
LngGraph 스튜디오는.LangGraph 프레임워크 위에 동적 애플리케이션을 개발하는 엔지니어를 위한 특화된 개발 환경입니다. 이 환경은 그래프 구조를 시각적으로 확인하는 기능, 실행 경로를 추적하는 기능, 노드, 도구 및 상태 간에 에이전트가 이동하는 방식을 이해하는 기능을 제공합니다. LangGraph 스튜디오는 시각화 기능을 넘어, 상태 편집, 중간 단계에서 재생, 실행중인 에이전트와의 라이브 상호 작용,와 같은 이터레이티브 디버깅 기능을 제공합니다. 이로 인해, 멀티 스텝 LLM 워크플로에서 자주 나타나는 루프, 도구 호출 오류, 예상치 못한 분기 처리 과정을 진단하는 것이 쉬워졌습니다. 이 도구는 LangSmith와 연동하여 개발, 테스트, 반복을 지원하고 팀이 복잡한 에이전트 시스템을 개발, 테스트, 반복할 수 있는 통합 환경을 제공합니다. 이를 통해 팀은 프로덕션에 배포하기 전에 에이전트 시스템을 개발, 테스트, 반복할 수 있습니다.
- 인터랙티브 그래프 시각화
- 제어, 재생 및 브랜치(agent executions) 기능
- 상태 검사 및 수동 편집
- 라이브 채팅 인터페이스(Agent Testing)
- LangSmith 트레이싱 통합
- 로컬 및 호스트드 배포 옵션
AI 에이전트를 만드는 방법을 찾고 계신가요? BrainSoup 는 사용자가 자연어를 사용하더라도 개인화된 AI 에이전트를 만들고 관리할 수 있는 플랫폼입니다. 프로그래밍을 배워야 할 필요 없이, 사용자가 에이전트가 무엇을 수행해야 하는지 설명하면, BrainSoup 는 모델, 도구 및 통합을 조율하여 그 작업을 수행합니다. 에이전트는 특정 역할을 할당, 파일 및 데이터 소스에 접근, 또는 외부 서비스와 연결하여 반복적인 작업, 즉 연구, 문서 처리, 커뮤니케이션 및 워크플로 автомати화를 처리할 수 있습니다. 다수의 에이전트가 협력할 수 있어 사용자는 더 복잡한 프로젝트에 대해 작은 팀의 특화 된 보조 요원들을 구축할 수 있습니다. BrainSoup는 전문가, 팀, 그리고 자산 있게 하는 사용자들을 위해 만들어졌습니다. 이들 모두는 반복적인 지식 업무를 자동화하고, AI의 동작을 직접적으로 구성하고 싶지만, 완전한 인프라를 만드는 과정에 직접적으로 참여하지 않으려고 하는 경우가 많이 있습니다.
- AI
Letta AI는 개방 소스 플랫폼으로, 가상 지능 요원 생성을 위한 설계가 있습니다. 이러한 요원은 장기 기억 및 고급 이 reasoning 능력을 가진다. 이 플랫폼은 개발자들이 과거 상호작용의 기록을 유지할 수 있는 AI 요원 빌드를 허용합니다. 이러한 기록을 바탕으로 더 복잡한 및 상황적 의사 결정을 위한 프로세스를 가능하게하는 것입니다. 특히, 이 기술은 시간이 지남에 따라 경험을 학습하고 대응하는 응답을 적응하는 요원으로 작동하는 애플리케이션에 유용합니다. Letta AI는 다양한 응용 프로그램에 고급 AI 요원 개발에 관심이 있는 개발자 및 연구자들을 목표로 하고 있습니다. Letta는 고객 서비스부터 훨씬 더 복잡한 문제 해결 임무까지의 다양한 임무를 다룰 수 있을 만큼 더 높은 수준의 자율성 및 지능을 가진 AI 요원을 만들 수 있도록 장기 기억과 고급 이 reasoning을 제공합니다.
- 상태 기반의 인공지능 에이전트
- 장기 기억
- 심층이론적推論
Snorkel Flow는 대기업용 프로그래밍 데이터 개발 플랫폼으로, 업무 팀을 매뉴얼 애니메이션에 의존하지 않고 레이블링 함수로 데이터의 라벨링, 구축 및 정제를 허용합니다. 도메인 전문지식을 재사용 가능한 근거증을 통해 코드화하여, 반직접적인 데이터에서 프로덕션용으로 준비된 AI 모델에 가속됩니다. 플랫폼은 약한 감독, 모델 훈련, 오류 분석을 하나의 워크플로에 결합하여 데이터 과학자와 주제 전문가가 데이터 세트와 모델에 협동적으로 반복(iterate)할 수 있도록 도와줍니다. 이에는 문서 분류, 정보 추출, 기업용 어플리케이션의 기반 모델을 세심하게 튜닝하기 위한 다양한 사용 사례를 지원합니다.
- 프로그레밍식 레이블링을 통한 레이블링 함수
- 약한 감시 및 레이블 agregation
- 내장된 모델 훈련 및 평가
- 오류 분석 및 데이터 슬라이스 도구
- 기반 모델 fine-tuning 지원
- SME 및 데이터 과학자가 협업할 수 있는 협업 도구
NetX는 블록체인 기술과 인공지능 기술을 통합 프레임워크 안에 모듈식 경제 네트워크입니다. 해당 아키텍처는 개발자 및 조직들이 분산 거래, 데이터 교환 및 인공지능 기반 서비스에 대해 플러그인할 수 있는 구성 요소들을 제공하여 디지털 경제에 걸쳐 사용 사례를 지원합니다. 이 플랫폼은 기존 블록체인 기능과 기계 학습 워크플로를 연결하여 동일 생태계 내에 tokenized 보상, 스마트 계약 자동화 및 AI 보다 데이터 유도 결정을 지원합니다. 이렇게 하면 Web3 애플리케이션을 구축하는 팀에게 지능적인 처리 또는 데이터 주도적 결정을 요구하는 기능이 필요할 때 적합합니다. NetX는 모듈성에 중점을 둡니다. 이는 빌더들에게 프로젝트 필요에 맞는 블록체인, AI 및 경제적 기본 요소를 선택할 수 있는 유연성을 제공한다.
- 모듈형 네트워크 구성 요소
- 블록체인 통합 레이어
- AI 서비스 호환성
- スマート 계약 지원
- TOKENIZED 경제 기본 요소
- разработчиц-книжек
Theoriq AI는 블록체인 기반 프로토콜로, 전자 증거가 있는 투명하고 검증 가능하게 AI 에이전트 네트워크를 관리하는 것을 목표로 설계되었습니다. 분산된 인프라를 다중 에이전트 오케스트레이션과 결합함으로써, 개발자들은 복잡한 일에 협력할 수 있는 더 큰 콜렉티브를 구성할 수 있는 개별화된 에이전트들을 조합할 수 있습니다. Theoriq AI 프로토콜은 에이전트의 행위, 성과, 기여를 측정하고 보상을 받을 수 있도록 체인상태에 따라 지배, 신뢰도 추적, 유도 기전을 제공합니다. 이로 인해 오픈 이코시스템을 구축하여第三자 에이전트를 발견, 평가, broaden 워크플로우에 통합하는 것이 가능합니다. Theoriq는 암호화폐와 AI의 교차점에서 작업하는 빌더들을 표적로 하고 있습니다. 여기에는自律적 DeFi 전략을 만드는 팀, 연구 보조원, 그리고 신뢰 최소화된 협력을 위해 이익을 얻은 에이전트 구동 응용 프로그램을 포함합니다.
- 다중 에이전트 오케스트레이션 프레임워크
- 분산 에이전트 레지스트리 및 탐색
- 온체인 평판 및 평가 시스템
- 토큰화 공헌 에이전트 인센티브
- 수집체 Collective 의 합의 결정 기전
- 개발자 도구에 의해 에이전트 워크플로를 합성하는 것
비게가버 게급작캱 남비게버가제 마주요 검서드고계 번체는과정엇, 볰닌다 드는요 꾸모었 다래어대 번게다 츸상 가용울다, 검법는 다래어번대 룜식.새산다게는다 검서드노게는광대 다래어대 릸곍요긔 뭜속다린보다 떸라어다. 이 플랫폼은 개발자와 비개발자 사이를 연결하는 낮은 코드 도구와 더 깊은 개인화 옵션을 결합하여 동일한 프로젝트에서 협조가 가능한 프로젝트를 허용합니다. 지식베이스, 분석, 인공 인간 수리 등이 포함되는 기능으로, 고객 지원, 고객 유인, 내부 자동화 등 생산 환경 사용 사례에 적합합니다. Botpress는 실험을위한 무료 티어를 제공하고 사용량에 따라 지불 플랜을 보장하며, 내장 배포를위한 오픈 소스 커뮤니티 에디션도 제공합니다.
- Drag-and-drop
- LLM
- , API, ,
- (web, WhatsApp, Slack, etc.)
- ,
- ,
LangSmith는 LangChain 팀이 개발한 개발자 플랫폼으로, 팀이 대규모 자연어 모델에 의해 동작하는 애플리케이션을 추적, 테스트, 평가, 및 모니터링하는 것을 도와주는 것으로 사용된다. 이는 LangChain 및 LangGraph 프레임워크와紧密하게 통합된다. 그러나 SDK와 API를 통하여 LLM 애플리케이션을 연동하도록 설계되었다. LangSmith의核心 목적은 LLM 기반 시스템에서 발생하는 출력의 미분산성 그리고 실패하는것이 간지러운것을 해결하기 위해, 개발자의 Chain, 에이전트 및 프롬프트에 실제로 Runtime에서 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 통지가 되는 것이다. 이 플랫폼은 트레이스팅을 중심으로 한다: 각 런의 애플리케이션은 세밀하고 중첩된 트레이스를 출력하여 모든 단계에서 보안할 수 있다. 이에는 전송한 프롬프트, 모델의 반응, 토큰의 사용, 지연 시간, 도구의 호출 및 중간 출력이 포함된다. 이것은複雑한 멀티 스탭 에이전트 및 리트리벌 증강 생성 파이프라인에서 답이 여러 계층의 깊이로 묻힐 수 있는 경우 잘못된 답의 소스를 더容易하게 디버그 해 줄 수 있다. 개발자는 개별 트레이스에 시각적으로 접근하고, 런을 필터링하고, 검색하고 각 노드의 정확한 입출력을 드릴링 하여 디버깅을 쉽게하기 위해 런 간에 시각적으로 확인할 수 있다. LANGSmith 또한 애플리케이션 품질을 측정하는 평가 도구를 제공합니다. 팀은 프로덕션 로그 또는 커밋된 예를 사용하여 데이터 세트를 만들고, 애플리케이션을 기존 데이터 세트에 다시 실행하여 내장 평가기, 커스텀 코드 기반 체크 및 LLM-심판 접근 방식으로 출력을 평가할 수 있습니다. 이 기능은 프롬프트나 모델이 변경될 때 Regression Testing을 지원하고, 결과가 실제로 개선되었는지 아닌지 판단 할 때 의무적인 의지에 의존하지 않고 사용자 정의 코드를 작성 한 체크나 LLM-심판 접근 방식으로 수식화 할 수 있습니다. LangSmith은 실제 환경에서 사용하기 위해 latency, 비용, 오류 비율, 피드백 등을 시간 경과에 따라 추적할 수 있는 모니터링 대시보드를 제공합니다. 또한 사용자 피드백 및 사용자가 주는 주석을 수집하는 기능이 있습니다. 팀은 prompt 관리 및 플레이그라운드 구성 요소를 통해 prompts를 반복하여 버전을 만들고, 모델의 출력을 이중으로 비교할 수 있습니다. 개발자 및 팀에 의해서 Langsmith는 AI 모델을 개발하는 데 도움이 되는 시스템 관찰성과 기능 평가를 위해 사용된다. Langchain 생태계와 밀접한 연관을 갖춘 점과 관찰성, 데이터셋, 평가 과정을 연결하는 일관된 워크플로우가 강점이다. Langsmith는 Langchain/LangGraph 세계에 익숙한 사용자에게만 최고의 사용 경험을 제공하는 등의 약점을 가지고 있다. 또한 LLM 기반의 기능 평가 자체가 불완전하고 조심스러운 설계가 필요하고, 호스팅 comercial 제품이다. 이러한 점이 고객을 엇갈린다. Langsmith는 다른 LLM 관찰성 도구인 Langfuse, Helicone, Arize Phoenix, Weights & Biases Weave와 경쟁한다.
- 一步步输入、输出和トークン使用 추적
- 데이터셋 생성과 자동 평가
- 빌트인, 코드 기반 및 LLM-으로 평가하는심판자
- 프로덕션 모니터링 대시보드
- 인간 피드백 및 애노테이션 수집
- 프롬프트 관리, 버전 관리 및 플레이그라운드
Gretel AI는 개발자에게 도움이 될 수 있는 플랫폼으로, 실제 데이터 셋과 유사한 통계적 특성이 있는 가상 데이터를 생성하여 민감정보를 노출하지 않습니다. 팀이 생산 데이터의 접근을 제한하는 개인정보 보호, 규정 준수 또는 kullanıl성 제약으로 인해 AI 및 안랩스 프로젝트를 막은 경우에 사용합니다. 이 πλα폼에서는 표, 문자 및 시계열 데이터 생성을 위한 API, SDK 및 미리 구축된 모델을 제공하지만, 데이터의 품질과 개인 정보 보호 위험에 대한 평가지표 도구도 있습니다. 이 플랫폼에서는 일반적인 사용 사례를 지원합니다. 예를 들어, 기계 학습 모델을 훈련하는 것, 소수 인 그룹을 확대하는 것, 팀 간에 데이터를 공유하는 것, 소프트웨어 테스트를 위해 가짜 기록으로 테스트하는 것 등이 있습니다.
- _synthetic tabular 및_text data를 위한 생성 모델
- 차이적 프라이버시 및 PII 데이터 추출控制
- 품질, 정확도, 및 프라이버시 스코링보고서
- Python SDK 및 REST API 통합
- pre-trained 모델 및 사용자 정의 템플릿
- 클라우드 및 SELF 호스팅 배포 옵션
Zep AI Memory는 개발자 중심의 메모리 서비스로 AI 요정들이 대화와 세션을跨越하는 지속적인 구조화된 회상력을 제공합니다. 이 서비스는 대화 기록을 캡처하고 유용한 정보를 키워드별로 추출한 후 그들을 지식그래프로 구성하여 요정들이 원하는 경우에 관련된 맥락을 검색할 수 있도록합니다. 대화 기록의 전체 내용을 프롬프트에 집어넣기 대신, 플랫폼은-summarization, entity extraction 및 semantic search-를 간단한 API 뒷받침하도록 한다. thus, 팀은 수동적인 데이터 추출 인프라 구축 없이도 챗봇, 코하반, 자율적 에이전트 에 상태를 기억시킨다. 프로덕션 워크로드에 따라 대규모로 SCALE되며, 사용자 입력의 크기와 토큰 비용은 예측할 수 있다 Zep AI Memory는 LangChain 및 LlamaIndex와 같은 일반적인 LLM 프레임워크와 통합하고, 인기 언어에 대한 SDK를 제공하여 기존 에이전트 스택 내에서 단순하게 내장될 수 있는 솔루션을 제공합니다.
- 장기 대화 기록 메모리
- 자동으로 사실 및 개체 추출
- 지식 그래프 저장소
- 논리적 및 гиб리드 검색
- LangChain와 LlamaIndex 통합
- 다중 언어 SDK
모든 25개의 에이전트 개발 도구 둘러보기
완전하고 검색 가능한 디렉터리 — 실제 사용자 리뷰로 순위가 매겨졌습니다.
| # | 도구 | 평점 | 가격 | 보기 |
|---|---|---|---|---|
| 1 |  LangGraph StudioLangGraph 에이전트 워크플로우 빌드, 디버그 및 내보내기 위한 시각 IDE5.0 (5) | 5.0 (5) | freemium | 보기 |
| 2 |  BrainSoup자연어로任务과 워크플로브 자동화하기 위한 커스텀 AI 에이전트 만들기5.0 (4) | 5.0 (4) | freemium | 보기 |
| 3 |  Letta AI상태 기반의 인공지능 에이전트를 위한 개방 소스 플랫폼입니다. 장기 기억 및 심층이론적推論을 구축할 수 있습니다.5.0 (4) | 5.0 (4) | freemium | 보기 |
| 4 |  Snorkel Flow프로덕션 모델을 더 빠르게 빌드하기 위한 프로그레밍식 데이터 레이블링 및 AI 개발 플랫폼.4.8 (5) | 4.8 (5) | freemium | 보기 |
| 5 |  NetX블록체인 인프라와 AI 기능을 결합하는 모듈형 경제 네트워크.4.8 (5) | 4.8 (5) | freemium | 보기 |
| 6 |  Theoriq AI블록체인 위 온체인에서 다중 에이전트 AI 시스템을 구축하고 관리하는 데분산화된 프로토콜4.8 (5) | 4.8 (5) | freemium | 보기 |
| 7 |  BotpressAI4.8 (5) | 4.8 (5) | freemium | 보기 |
| 8 |  LangSmithLLM 애플리케이션에 대한 관측성, 평가, 디버그 플랫폼 - LangChain 팀4.8 (5) | 4.8 (5) | freemium | 보기 |
| 9 |  Gretel AI실증 데이터 플랫폼으로 안전하고 AI-적합한 데이터 세트를 생성하여 실제 데이터와 동일한 데이터를 생성하세요.4.8 (4) | 4.8 (4) | freemium | 보기 |
| 10 |  Zep AI MemoryAI 에이전트와 LLM 앱에 대한 장기 기억 계층4.8 (4) | 4.8 (4) | freemium | 보기 |