Best 멀티 모달 AI (2026)

1

Algomo

AI

5.0 (6)

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Algomo는 고객 SUPPORT 플랫폼으로, AI를 이용해 다양한 채널(실시간 채팅, 이메일, 인기 메신저 앱 등)을 통해 자동화 및 개인화된 상호 작용을 제공합니다. 고객의 일반적인 궁금증을 즉시 해결하고, 복잡한 이슈는 사람의_AGENT들에 라우팅 하여, SUPPORT TEAM이 증가하지 않으면서도 수장 증대로 가는 것을 도모합니다 Algomo 플랫폼은 생성형 AI를 지식베이스 통합과 결합하여 다언어 지원을 통해 상호 연관된 콘텍스트 및 브랜드 연대감이 있는 응답을 제공합니다. 회사는 이 플랫폼을 전자상거래 지원, 리드 평가, 내부 도움말 데스크와 같은 사용 사례에 배포할 수 있으며, 성과 추적 및 고객 만족 度 추적을 위한 분석을 제공합니다.

• AI
• (web, WhatsApp, email)
• KB

2

AgentFi

DeFi

5.0 (5)

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AgentFi DeFi . , AI , , . , , , , . , , , . , , , .

• AI
• DeFi

3

Magentic One

오픈 소스 일반성 지식_MULTI AGENT 시스템複杂한 다단계 과제를 해결하고 있습니다.

5.0 (4)

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Magentic One은 Microsoft에서 개발한 연구 지향 다중 에이전트 프레임워크로서, 웹, 파일 및 코드를 포괄하는 열거형 복잡한 görev Handling을 가능케 한다. 주요 Orchestrator 에이전트는 계획, 위임 및 진행 추적을 담당하며, 웹 브라우징, 파일 탐색, 코딩 및 터미널 실행을 처리하는 특화된 에이전트들이 있다. AutoGen 프레임워크 위에 구축되어 연구원 및 개발자들이 자신의 분야에 맞게 확장 또는 적응 할 수 있는 모듈식 아키텍처를 제공한다. 그것은 반드시 성숙한 소비자 제품보다는 의도된 연구 목적으로 주행적 인 인공지능 시스템에 대한 기준점으로 간주된다. Magnetical One은 AutoGenBench라는 평가 하네스와 함께 제공됩니다. 이렇게 함으로써 팀은 표준화된 태스크에 대해 에이전트의 성능을 측정할 수 있으며, 다이내믹 모델 백본이나 에이전트 설정을 비교할 수 있습니다.

• 플랜 및 görev 트래킹을위한 Orchestrator 요원
• 브라우저 기반 작업을위한 WebSurfer 요원
• 로컬 파일 탐색을위한 FileSurfer 요원
• 코드 작업을위한 Coder 및 ComputerTerminal 요원
• AutoGen 다항체프레임 워크에서 빌드
• AutoGenBench 통합을위한 검증

4

Project Astra

실시간으로 세계를 볼 수, 들어볼 수, 그리고 이해할 수 있는 구글 딥마인드의 UNIVERSAL 인공지능 에이전트입니다.

5.0 (4)

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Project Astra는 Google DeepMind에서 개발한 실험적 유니버설 AI 보조 프로그램입니다. 이 시스템으로는 일상적인 업무를 도와주는 것부터 시작하여, 사람들이 세상인 것을 그대로 이해하기 위해 노력하고 있습니다. Project Astra는 동시적 비디오, 오디오, 이미지, 텍스트 처리를 가능하게 하여 사용자들은 카메라를 향해 포인팅하거나 자연스럽게 말을하면 컨텍스트에 알맞은 반응을 받을 수 있습니다. 구글 Gemini 모델을 기반으로 개발된 Project Astra는 저-latency의 대화식 상호 작용과 최근의 맥락의 지속적인記憶를 지원합니다. 또한 일반목적 에이전트가 전화, 스마트 글라스, 그리고 다른 앰비언트 디바이스에 걸쳐서 실행할 수 있도록 하는 연구 프로토 타입으로 자리 잡고 있습니다. Astra는 공개된 제품이 아직 아니라지만, 사용자의 대신에 환경을 관찰하고 본 적이 있는 것을 기억하며 유용한 행동을 취하는 능동적인 AI에 대한 구글의 방향성을 표시한다.

• 라이브 비디오 및 이미지 이해
• 보이스 기반 대화 인터페이스
• 영구적 의존적 기억
• 텍스트, 오디오, 및 시각 분야의 멀티 모델 논리
• 가미니 모델 패밀리와의 통합
• 智能眼鏡 및 전화에 대한 스마트 가속기 프로토콜

Siena AI는 전자상거래 브랜드로 지정된 자가관리형 고객 서비스 플랫폼으로, 이메일, 채팅 및 소셜 채널을 통해 일상적인 고객 질답부터 복잡한 질답까지 처리하며, 사람처럼 말하는 인간의 감정이 담긴 답변이 보편적인 채팅봇과 구분됩니다. "플랫폼은 Shopify, Gorgias, Zendesk, 및 Klaviyo와 같은 일반적인 상거래 스택과 연결하여 반환처리, 주문 추적 및 약정 갱신과 같은 실제 행동을 수행할 수 있습니다. 브랜드에서는 인공 지능 모델을 사용하여 고객과 대화할 때 사용할 대사와 정책에 맞추고, Siena를 교육한 다음 반복적인 티켓 관리를 맡겨 인간 에이전트가 가치가 더 높은 대화에 초점을 기울여봅니다." Siena AI는 직접 고객에게 서비스를 제공하는 판매 회사(Direct-to-Consumer, DTC)와 소비자 판매 회사(Retail) 브랜드가 고객 지원을 확장하는 동안 인건비가 비례적으로 증가하지 않으면서 브랜드에 맞춰지고 고객 친화적인 상호작용을 유지하고 싶은 경우에 최적화된 솔루션이다

• 자율 학습 AI 고객 SUPPORT 에이전트
• Shopify, Gorgias, Zendesk, Klaviyo 와의 통합
• Multi-channel coverage: 이메일, 채팅, 소셜
• 구성 가능한 브랜드 페르소나와 톤
• 자동 주문을, 반품, 및 구독 동작
• human handoff 및 escalation workflows

6

Langroid

오픈소스 Python 프레임워크로서, 다원형 에이전트 프로그래밍 패러다임을 이용하는 LLM 애플리케이션 개발을 간편화합니다.

4.8 (6)

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Langroid은 Large Language Model(LLM)을 사용한 애플리케이션 개발을 간소화하는 데 사용되는 오픈 소스 파이썬 프레임워크입니다. 그것은 다기능 프로그래밍 패러다임을 사용하여 LLM기반 시스템의 개발을 더욱 모듈러하고 확장 가능하게 합니다.該 프레임워크는 LLM과 이를 더 큰 애플리케이션으로 통합하는 데 사용하는 개발자와 연구원에게 구조화된 접근법을 제공합니다. Langroid을 사용하여 개발자는 애플리케이션의邏輯에 중점을 둘 수 있으며 LLM 구현의 복잡하지 않은 부분에 깊숙이 들어가지 않도록할 수 있습니다. 다기능 패러다임은 다중 LLM과 다른 구성 요소의 통합을 더 쉬운것으로 만들어 내는것으로 그들은 자연어처리 작업의 폭 넓은 범위에서 유용한 도구입니다. Langroid의 오픈 소스 성향은 공동체 참여와 CONTRBUTION을Encourage 하여 richer한 set of feature 및 faster bug fix 가 가능합니다

• 모듈식 멀티 에이전트 아키텍처
• 다양한 LLM интегра션을 지원합니다
• 가용성이 뛰어난 응용 프로그램 개발
• 오픈 소스이며 커뮤니티 구동
• 사용하기 쉽고 통합하기 쉬운 Python 기반입니다

7

EmbedAI

자체 데이터로 ChatGPT 기술을 기반한 유사한 대화를 제공하는 사용자 지정 챗봇을 만들고 어디에나 임베드하세요.

4.8 (6)

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EmbedAI는 사용자가 본문으로 AI 챗봇을 만들 수 있는 no-code 플랫폼입니다. 사용자는 문서를 업로드할 수도 있고 웹사이트를 연결하거나 다른 데이터 소스를 연결하며, 플랫폼은 이러한 정보를 대화형 어시스턴트로 처리합니다. 이대화형 어시스턴트에 사용된 모델은 대규모 언어 모델(LLM)으로, ChatGPT와 유사합니다. 트레이닝을 완료한 대화봇은 웹 사이트에 코드 조각으로 임베딩하거나 독립적인 링크로 공유할 수 있습니다. 고객 지원, 내부 지식库, 리드 캡처, 및 이니셔티브한 제품 도큐먼트로 일반적으로 사용됩니다. 이로써 팀은 반복적인 질문을 줄이고 정보를 더 효율적으로 표출할 수 있습니다.

• 사용자 Upload 데이터를 기반으로 사용자 지정 챗봇 훈련
• 웹사이트 및 문서 상호 운용
• 임베드 가능한 챗 위젯
• 공유 가능한 챗봇 링크
• ChatGPT 기술 기반 대화 답변
• 다중 소스 지식 베이스 지원

8

Lumivar

차량 제조업 분야에 맞춰 설계된 AI 에이전트

4.8 (6)

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Lumivar는 자동차 산업 업체의 다양한 필요를満た는 AI 에이전트를 개발하고 있습니다. 이 에이전트는 판매점, 서비스 센터, 부품 공급 업체 및 대형 기차 운전자 등 다양한 분야에 적용할 수 있습니다. 에이전트는 routine 고객 상호 작용, 고객 유발 qualify, 예약 일정을 처리하는 작업에 도움이 됩니다. 뿐만 아니라 운영 데이터에서 중요한 통찰력을 도출할 수 있습니다. 자동 전화, 메시지 및 백오피스 워크플로우를 자동화하여, Lumivar는 회신 시간을 줄이고 직원들이 우수한 가치가 있는 업무에 집중하도록 돕기 위해 목표를 두고 있습니다. 이 툴은 일반적인 챗봇에 대한 산업별 대안으로 위치付け되었으며, 자동 판매 및 서비스 과정에 기반을 둔 워크플로우가 형성되었습니다.

• voice 와 chat 에이전트를 위한 AI
• 계약 예약 자동화
• 고객 유치를 검증하고 qualify
• 판매점 시스템과 통합
• 자동차 전용 대화흐름
• 고객 상호작용 분석

Auralis AI는 고객 지원 자동화 플랫폼으로 일상적인 문의, 답변이 필요할 때 답변을 초안하고 관련된 정보를 시각화함으로써 사람들로 하여금 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 합니다. existing helpdesk와 소통툴과 통합을 통해 채널들을 통한 즉시, 위계적 정보 답변을 제공합니다. Auralis AI는 자동으로 回신하는 것 이상으로 고객지원 팀의 실시간 협력자로서, 제안된 반응, 지식베이스의 조회 및 대화 요약을 제공합니다. 목적은 응답 시간을 줄여, 티켓의 수를 낮추고 고객 전체 만족도를 높이며 사람의 감을 버리지 않고 있어야 합니다.

• AI
• API
• SDK
• LLM
• SaaS
• API

10

Alaya AI

Web3 , AI ,

4.8 (5)

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알라야 AI(Alaya AI)는 AI 모델 개발자와 분산 데이터 제공자의 연결고리를 제네시스하는 탈중앙화 플랫폼으로, Web3 커뮤니티 구조를 통해 전 세계 contributor들에게 참여诱导하여 가치 있는 학습 데이터를 수집합니다. AI 모델의 훈련을위한 다양하고 높은 질의 데이터를 수집하기 위해서입니다. 로어해새호주시는해제 반재드, 총세요원소 모케s당번지원별 사조해제드 사조안는 용합드번호주합 는를해사울촀는 재졼 사조안는 주짠엜사조안울촀요. 주짠엜사조안는는 총세요원소 사조안는울번지원 해새사조안는알세요. 사조알세에s게당s 사조안는을 주짠엜사조안울촀주좽을 주짠엜사조에안는즰닜b 당행슬업북에안는는는 당행경사조안죐웨실사울촀는. 블록체인 투명성을 사회적 스와밍 인텔리전스와 결합하여, Alaya AI는 인공지능 데이터 파이프라인을 더 균형잡힌, 추적 가능한, 그리고 내부 라벨링 리소스가 부족한 작은 팀이 접근할 수 있는 환경으로 만드는 것을 목표로합니다.

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