Agent-Native는 월간 방문 52,065, 전월 대비 성장률 +90.7%, 무료 가격 모델을 기록합니다. Google AI Studio는 월간 방문 112,620,020, 성장률 +2%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다.
에이전트와 UI가 하나의 기능 집합을 공유하는 오픈소스 TypeScript 프레임워크
Gemini 모델로 멀티모달 애플리케이션을 구축하기 위한 Google의 신속한 프로토타이핑 IDE이자 개발자 API 워크벤치.
| 항목 / 지표 | | |
|---|---|---|
| 공식 도메인 | agent-native.com | aistudio.google.com |
| 가격 모델 | 무료 | 무료+유료 |
| 월간 방문 수 | 5.21만 (52,065) | 1.13억 (112,620,020) |
| 전월 대비 트래픽 변화량 | +2.48만 (+90.7%) | +219.3만 (+2%) |
| 주요 시장 및 점유율 | 🇺🇸 미국 (98.6%) | 🇺🇸 미국 (11.3%) |
| 월 직접 방문 수 | 2.26만 | 6081.07만 |
| 사용자 평점 | 4.4 | 4.8 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |
에이전트와 UI가 하나의 기능 집합을 공유하는 오픈소스 TypeScript 프레임워크
defineAction()으로 기능을 한 번 선언하면 에이전트, React UI, HTTP 클라이언트, 연동이 같은 코드를 호출해 구현 중복을 없앱니다.
에이전트가 사용자가 보고 선택하고 편집하는 내용을 파악하며, 양측이 동일한 PostgreSQL 데이터베이스를 단일 진실 공급원으로 읽고 씁니다.
재사용 가능한 전문 지식, 영구 컨텍스트, 장기 메모리를 부여해 반복 설명과 반복 실수를 줄입니다.
스케줄이나 이벤트에 따라 에이전트 작업을 실행하고, 같은 워크스페이스나 연결된 에이전트 간에 전문 에이전트로 위임합니다.
Gemini 모델로 멀티모달 애플리케이션을 구축하기 위한 Google의 신속한 프로토타이핑 IDE이자 개발자 API 워크벤치.
수 시간 분량의 비디오, 멀티트랙 오디오 파일, 고해상도 이미지, 전체 코드베이스, 수백 페이지 PDF를 최대 1,000,000 토큰의 공유 컨텍스트로 프롬프트 창에 직접 넣을 수 있습니다.
Google의 최전선 추론·에이전틱 모델에 직접 접근하며 thinking 토큰, 온도, 함수 선언, 엄격한 JSON 스키마 출력 검증을 세밀하게 제어할 수 있습니다.
`gemini-3.8-live`, `gemini-3.8-live-extended-thinking`, `gemini-3.5-live-translate-preview` 기반의 1초 미만 양방향 음성 및 화면/카메라 상호작용을 테스트하는 전용 `/live` 스튜디오 인터페이스를 포함합니다.
토글 한 번으로 모델 응답을 실시간 Google 검색 결과와 Google Maps 지리공간 데이터에 연결하며, 유료 티어에서 월 5,000건의 무료 그라운딩 요청이 포함되고 이후 1,000쿼리당 14달러로 과금됩니다.
GPT-6 Astra, Sol, Luna와 실시간 멀티모달 에이전트를 배포하기 위한 엔터프라이즈 개발자 플랫폼 및 API.
야심찬 소프트웨어를 만드는 AI 코딩 에이전트
즈푸 AI의 GLM 대형 모델 개방 플랫폼, 멀티모달 API와 에이전트 개발을 한곳에서
특화 강점1,500개 이상의 실전용 생성 미디어 모델을 하나의 API로
특화 강점Together AI is the AI Native Cloud — a full-stack platform for running, fine-tuning and training open-source models. It spans serverless inference APIs, dedicated endpoints, GPU clusters, post-training and storage, all backed by in-house systems research.
특화 강점Together AI is the AI Native Cloud — a full-stack platform for running, fine-tuning and training open-source models. It spans serverless inference APIs, dedicated endpoints, GPU clusters, post-training and storage, all backed by in-house systems research.
