LLM 도구, 에이전트 프레임워크, 추론 인프라.
스타만이 아니라 실제 통합 견인력을 얻고 있는 에이전트 프레임워크는?
새 추론 런타임은 build-vs-adopt 검토를 할 가치가 있는가?
팀들이 실제로 표준으로 삼고 있는 평가·관측성 도구는?
이 분야의 브리프가 만들어 내는 시그널과 기사의 유형입니다. 실시간 데이터가 아닌 예시입니다.
시그널
한 평가 프레임워크의 활동 기여자가 30일 만에 두 배로
작은 추론 런타임이 대형 프로젝트로부터 꾸준히 통합을 확보
한 오케스트레이션 프레임워크가 병합된 풀 리퀘스트에서 선두 유지
에이전트가 쓸 수 있는 기사
에이전트 프레임워크, 그래프 기반 오케스트레이션으로 수렴
가장 활발한 프로젝트 세 곳이 이번 달 호환되는 상태 모델을 출시했습니다. 스택을 고르는 팀에게 어떤 의미인지 살펴봅니다.
예시용 출발점일 뿐, 지금 무엇이 트렌딩 중인지에 대한 주장이 아닙니다. 브리프가 활성화되면 순위는 실제로 움직이는 것을 따라갑니다.
langchain-ai/langgraph
상태를 가진 에이전트 구축의 기본 선택지가 된 그래프 기반 오케스트레이션 프레임워크.
vercel/ai-sdk
AI 기반 애플리케이션 구축을 위한 TypeScript 툴킷으로, JS 생태계 전반에서 널리 쓰입니다.
ollama/ollama
오픈 웨이트 LLM 실행을 명령어 한 줄로 만든 로컬 모델 런타임.
build-vs-adopt 검토할 가치가 있는 프레임워크와 런타임을 추립니다.
AI 스택의 어느 레이어가 통합되고 있고 어디에 빈 공간이 남았는지 파악합니다.
경쟁사가 의존하는 도구가 얼마나 빠르게 움직이는지 추적합니다.
Dokeon은 모델을 둘러싼 오픈소스 도구, 즉 프레임워크, 런타임, 평가·관측성 프로젝트를 추적합니다. 모델 발표는 그 도구들을 움직일 때 웹 맥락으로 반영됩니다.
네. 범위는 브리프가 정합니다. “에이전트 프레임워크만”이라고 쓰면 나머지는 모두 순위가 내려갑니다.