# Flash Learn - 에이전트 LLM을 모든 파이프라인에 연동하기

> Clean Markdown view of GeekNews topic #19293. Use the original source for factual precision when an external source URL is present.

## Metadata

- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=19293](https://news.hada.io/topic?id=19293)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/19293.md](https://news.hada.io/topic/19293.md)
- Type: news
- Author: [xguru](https://news.hada.io/@xguru)
- Published: 2025-02-18T10:31:01+09:00
- Updated: 2025-02-18T10:31:01+09:00
- Original source: [github.com/Pravko-Solutions](https://github.com/Pravko-Solutions/FlashLearn)
- Points: 6
- Comments: 1

## Summary

"에이전트 LLM"은 워크플로우 및 ETL 파이프라인에서 데이터 변환, 분류, 요약, 재작성 등의 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 돕는 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 JSON 기반의 정의로 구성되어 있어 이해와 유지보수가 용이하며, OpenAI, DeepSeek, LiteLLM 등 다양한 LLM API와 호환됩니다. 또한, 1000개 calls/min의 대량 작업을 지원하며 멀티스텝 에이전트를 활용할 수 있습니다.

## Topic Body

- "에이전트LLM(Agent LLM)" 을 자신의 워크플로우 및 ETL 파이프라인에서 쉽게 활용할 수 있도록 하는 라이브러리  
- 데이터 변환, 분류, 요약, 재작성 등의 작업을 간단하게 실행할 수 있으며, JSON 기반의 정의로 이해하기 쉽고 유지보수가 용이  
- LiteLLM, Ollama, OpenAI, DeepSeek** 및 OpenAI API 호환 모델을 지원  
- 주요 기능  
  - 간단한 JSON 정의 기반 파이프라인 구성  
  - 1000개 calls/min 처리 가능 (대량 작업 지원)  
  - 다양한 LLM API 지원 (OpenAI, DeepSeek, LiteLLM 등)  
  - 멀티스텝 에이전트 활용 가능  
  - 데이터 변환, 분류, 요약, 재작성 등 가능

## Comments



### Comment 34773

- Author: godogi7
- Created: 2025-02-19T08:07:41+09:00
- Points: 1

Llm연동