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.
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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.
- 카테고리AI 에이전트 빌더
- 요금제오픈소스
- 배포셀프 호스팅
- 플랫폼Windows, macOS, Linux
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
