설명
DeepFounder AI는 AI 에이전트를 개발하고 배포하는 데 중점을 둔 독립적인 소프트웨어 연구소로, 이들이 생산에서 신뢰할 수 있도록 만드는 IT 인프라를 제공합니다. 이 연구소의 작업은 세 가지 영역에 걸쳐 있습니다: 고객 운영, 내부 자동화, 지식 검색 및 보고와 같은 실제 워크플로우를 위한 AI 에이전트 설계 및 구축; 에이전트가 의존하는 시스템 구축, 여기에는 지속적인 메모리, 문제 추적, 조정 및 저장소가 포함됩니다; 그리고 에이전트를 귀하의 하드웨어에서 운영하며, 기본적으로 자가 호스팅되어 데이터가 귀하의 선택 없이 건물을 떠나지 않도록 합니다.
DeepFounder는 여러 개의 오픈 제품을 제공합니다. Castor는 비즈니스 워크플로우에 통합되고 노트북, 워크스테이션 또는 귀하의 서버에 배포할 수 있도록 설계된 자가 호스팅 AI 에이전트입니다. Mnemos는 AI 에이전트를 위한 클라우드 메모리로, 소스와 인덱스가 REST, MCP 및 CLI를 통해 노출되는 지속적인 위키입니다. LineAgent는 단일 SQLite 파일을 기반으로 한 AI 에이전트를 위한 문제 추적기로, 에이전트가 자신의 작업을 제출, 분류 및 종료할 수 있도록 합니다. llm-wiki는 Claude Code를 위한 LLM 유지 관리 개인 위키로, 정보를 수집, 종합, 상호 연결 및 알림을 제공합니다.
연구소의 원칙은 연구가 실행 가능한 소프트웨어로 발전하고, 시스템은 기본적으로 자가 호스팅되며, 코드, 인터페이스 및 방법은 공개된다는 것입니다. Rust와 Python으로 구축된 간단한 인터페이스(REST, MCP, CLI)를 선호하며, 신뢰할 수 있는 저장소를 강조하여 정밀성을 표면적 영역보다 중시합니다. 이 연구소의 프로젝트는 GitHub에 게시됩니다.
DeepFounder AI의 핵심 기능
실제 비즈니스 워크플로우를 위한 맞춤형 AI 에이전트
Castor: 귀하의 하드웨어에 배포되는 자가 호스팅 AI 에이전트
Mnemos: REST, MCP 및 CLI를 통한 에이전트를 위한 클라우드/지속 메모리
LineAgent: 단일 SQLite 파일을 통한 에이전트를 위한 문제 추적기
llm-wiki: Claude Code를 위한 LLM 유지 관리 개인 위키
기본적으로 자가 호스팅되어 귀하의 인프라에 데이터를 유지
공개된 코드, 인터페이스 및 방법
Rust와 Python으로 구축된 간단한 REST, MCP 및 CLI 인터페이스
DeepFounder AI 사용 방법은?
프로젝트 탐색: GitHub에서 DeepFounder의 오픈 제품을 검토합니다.
구성 요소 선택: 에이전트(Castor) 또는 Mnemos 또는 LineAgent와 같은 인프라를 선택합니다.
자가 호스팅: 노트북, 워크스테이션 또는 귀하의 서버에 배포합니다.
인터페이스 연결: REST, MCP 또는 CLI를 통해 통합합니다.
생산 환경에서 실행: 귀하의 하드웨어에서 에이전트와 그 인프라를 작동시킵니다.
DeepFounder AI의 사용 사례
- 자가 호스팅 AI 에이전트
- 에이전트 메모리
- 에이전트 작업 추적
- Claude Code를 위한 지식 관리
