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최고의 개발 및 기술 AI 에이전트 (3,252)
하위 카테고리 5개 · 에이전트 3,252개 · 2026년 10월 31일 업데이트
개발 및 기술 그룹에는 개발자가 AI 에이전트를 만들고, 실행하고, 확장하는 데 쓰는 에이전트와 인프라가 모여 있습니다. 기반이 되는 것은 AI 플랫폼 및 프레임워크 카테고리로, 호스팅형 에이전트 환경, 오케스트레이션 프레임워크, 멀티 에이전트 시스템, 모델을 도구와 데이터에 연결하는 프로토콜 서버가 포함됩니다. 개발 환경 카테고리와 모델 서비스 카테고리는 SDK, 런타임, 모델 서빙 엔진, 그리고 에이전트를 대규모로 배포하기 위한 기반 구성 요소를 더합니다. 코딩 지원 에이전트는 편집기 확장 프로그램부터 이슈 하나를 끝까지 처리하고 풀 리퀘스트를 여는 에이전트까지, 코드를 작성하고 리팩터링하고 테스트하고 리뷰합니다. 웹 도구 에이전트는 인터넷에서 움직이며 사이트를 탐색하고, 양식을 채우고, 데이터를 수집하고, 웹 앱 사이에서 정보를 옮깁니다.
이 그룹에서의 선택은 대부분 엔지니어링 판단입니다. 지원하는 언어와 모델, 셀프 호스팅 가능 여부, 그리고 에이전트를 운영 환경에서 돌릴 때 프레임워크가 도구 호출, 메모리, 재시도, 관측 가능성을 어떻게 처리하는지 확인하세요. 오픈소스가 많고 일부 라이선스는 상업적 이용을 제한하므로, 문서, 릴리스 이력, 이슈 대응, 라이선스 등 프로젝트의 성숙도도 살펴보세요. 코딩 에이전트라면 저장소와 터미널에 어떤 접근 권한을 갖는지, 변경 사항이 항상 리뷰를 거치는지 확인하세요. 브라우징 에이전트라면 로그인과 사이트 약관을 어떻게 다루는지 확인하고, 필요 없는 자격 증명에는 접근하지 못하게 하세요. 비용은 대개 에이전트가 호출하는 모델에서 나오므로 실제와 비슷한 작업으로 토큰 사용량을 추정하세요.
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개발 및 기술 하위 카테고리 5개 둘러보기
등록 4,081건 · 하위 카테고리를 열면 속한 에이전트를 모두 비교할 수 있습니다
개발 및 기술 인기 에이전트
에이전트 3,252개 중 24개를 엄선했으며 각 에이전트는 한 번만 표시됩니다. 에이전트 자체 웹사이트의 트래픽, GitHub 스타 수, 포함된 하위 카테고리 수, 사용자 저장 수를 종합해 순위를 매깁니다.
Hugging Face Transformers, API 및 사용자 지정 도구 통합을 통해 자율 AI 에이전트 제작을 가르치는 실습 과정입니다.
—방문 ↗SWE-agent는 언어 모델을 독립적으로 활용하여 GitHub 저장소 내 문제를 감지, 진단, 수정합니다.
—방문 ↗워크플로우를 자동화하고 비즈니스 도구와 통합하는 지능형 에이전트를 설계, 배포 및 모니터링하는 노코드 AI 에이전트 플랫폼입니다.
프리미엄 · $17+방문 ↗Mastra는 다단계 워크플로우를 오케스트레이션하고, 데이터 소스를 통합하며, 맞춤형 챗봇을 배포하는 노코드 AI 에이전트 빌더입니다.
—방문 ↗자율적인 LLM 기반 에이전트가 작업을 수행하고, 기억을 유지하며, 외부 도구를 통합할 수 있는 모듈형 SDK입니다.
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—방문 ↗GPTMe는 메모리, 툴 통합 및 실시간 API를 갖춘 맞춤형 AI 에이전트를 구축하기 위한 파이썬 기반 프레임워크입니다.
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—방문 ↗중요한 인사이트를 자동으로 추출하고 페이지 내 Q&A를 가능하게 하는 AI 웹 페이지 요약 도우미입니다.
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사용량 기반 결제 · $20+방문 ↗Linkup은 비즈니스 커뮤니케이션 및 작업 관리를 자동화하는 AI 에이전트입니다.
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자주 묻는 질문
프레임워크는 개발에 쓰는 라이브러리입니다. 프롬프트, 도구, 메모리, 멀티 에이전트 협업을 위한 구성 요소를 제공하고, 결과물은 직접 호스팅합니다. 플랫폼은 에이전트를 대신 실행해 주는 호스팅 서비스로, 보통 비주얼 빌더, 연동, 모니터링, 과금 기능이 포함됩니다. AI 플랫폼 및 프레임워크 카테고리의 많은 제품이 두 가지를 모두 제공합니다. 프레임워크는 통제권이 크고, 플랫폼은 더 빨리 돌아가게 해 줍니다.
자율성은 조금씩 넓히세요. 코딩 지원 에이전트는 실패하는 테스트 수정이나 의존성 업데이트처럼 명확히 정의된 작업을 해낼 수 있지만, 확신에 차서 광범위하게 잘못된 변경을 할 수도 있습니다. 브랜치나 샌드박스에서 실행하고, 풀 리퀘스트와 사람의 리뷰를 필수로 하며, 운영 환경의 자격 증명은 닿지 않는 곳에 두고, 더 큰 작업을 맡기기 전에 에이전트가 건드리는 코드를 테스트가 충분히 다루는지 확인하세요.
비용의 대부분은 모델 사용량에서 나오며, 단계 수, 컨텍스트 길이, 실패 시 재시도에 따라 늘어납니다. 실제와 비슷한 작업을 몇 개 실행해 작업당 토큰 수를 기록한 뒤 예상 작업량을 곱하세요. 여기에 호스팅, 벡터 저장소, 좌석당 또는 실행당 플랫폼 요금을 더합니다. 캐싱을 지원하는 모델 서비스 도구를 쓰거나 단순한 단계에는 작은 모델을 쓰면 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
각 에이전트는 하나의 종합 점수를 받습니다. 가장 큰 비중은 인기도이며, 에이전트 자체 웹사이트의 월간 방문 수로 측정하거나, 이 그룹에는 오픈소스 프로젝트가 많기 때문에 GitHub 스타 수로 측정합니다. 점수에는 해당 에이전트가 포함하는 개발 및 기술 하위 카테고리의 수와 Creati.ai 사용자가 저장하는 빈도도 반영됩니다. 각 에이전트는 한 번만 표시되고, 이 그룹을 주력 분야로 하는 에이전트만 자격이 있으며, 광고는 순서에 영향을 주지 않습니다.
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