Crow AI 코파일럿을 애플리케이션에 어떻게 통합합니까?

다음과 같은 간단한 스크립트 태그를 추가하여 애플리케이션에 Crow AI 코파일럿을 추가할 수 있습니다: <script src="https://api.usecrow.org/static/crow-widget.js" data-product-id="user_123456789"></script>. 백엔드 재작성은 필요하지 않습니다.

Crow AI 플랫폼은 어떤 기능을 제공합니까?

Crow AI 플랫폼은 도구 연결, 컨텍스트 관리, UI, 스트리밍 및 지식 통합을 처리합니다. AI 에이전트의 어조를 사용자 정의하고, 웹사이트에서 학습시키고, 컨텍스트를 위해 문서를 업로드하고, 백엔드 엔드포인트를 도구로 변환하고, 사용자 작업을 위한 인증을 통합할 수 있습니다.

Crow AI 코파일럿을 배포하는 데 얼마나 걸립니까?

소스에 따르면 5분 이내에 작동하는 코파일럿을 배포할 수 있습니다. 설정 프로세스는 6단계로 간단하며 신용 카드나 백엔드 재작성이 필요하지 않습니다.

Crow AI를 설정하는 주요 단계는 무엇입니까?

주요 단계는 다음과 같습니다. 1) AI 에이전트의 어조 및 의도 사용자 정의, 2) 웹사이트에서 AI 에이전트 학습, 3) 문서를 통해 추가 컨텍스트 제공, 4) 백엔드 엔드포인트를 도구로 변환, 5) 앱에 위젯 추가, 6) 인증 통합 설정.

Crow

WebsiteFree TrialAI Code Assistant

Crow는 HTTP/WebSocket 서비스를 위한 빠른 C++ 웹 프레임워크와 기존 애플리케이션에 AI 코파일럿을 통합하는 데 도움이 되는 AI 기반 백엔드 에이전트 시스템을 모두 제공하는 이중 목적 기술입니다.

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https://usecrow.org/?ref=producthunt&utm_source=aipure

개요
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대안

제품 정보

업데이트됨:Dec 2, 2025

Crow이란?

Crow는 두 가지 뚜렷한 형태로 존재합니다. 첫째, HTTP 및 WebSocket 기능을 갖춘 웹 서비스를 만들기 위해 설계된 Python의 Flask에서 영감을 받은 C++ 마이크로프레임워크입니다. 둘째, 개발자가 최소한의 노력으로 기존 제품에 AI 코파일럿을 추가할 수 있도록 하는 최신 AI 통합 플랫폼입니다. C++ 프레임워크는 속도와 사용 편의성으로 유명하며, AI 플랫폼은 주요 백엔드 수정 없이 기존 애플리케이션에 AI 기능 통합을 간소화하는 데 중점을 둡니다.

Crow의 주요 기능

Crow는 두 가지 주요 형태로 존재하는 다재다능한 기술입니다. 1) Flask와 유사한 라우팅 기능과 고성능을 갖춘 HTTP/WebSocket 웹 서비스를 만들기 위한 C++ 마이크로프레임워크, 2) 기업이 기존 백엔드 시스템을 시스템의 동작과 제약 조건을 이해하는 지능형 에이전트로 래핑하여 AI 코파일럿을 제품에 추가할 수 있도록 지원하는 AI 기반 백엔드 통합 도구입니다.

쉬운 백엔드 통합: 백엔드 코드를 크게 다시 작성할 필요 없이 간단한 스크립트를 통해 기존 백엔드 시스템과 통합할 수 있습니다.

AI 기반 모니터링: AI 기반 인사이트, 오류 추적 및 사전 문제 감지를 통해 실시간 API 모니터링을 제공합니다.

유연한 라우팅 시스템: HTTP 및 WebSocket 프로토콜을 지원하는 Flask와 유사한 라우팅 기능을 제공합니다.

내장된 도구 관리: 도구 연결, 컨텍스트 관리, UI, 스트리밍 및 지식 통합을 자동으로 처리합니다.

Crow의 사용 사례

AI 코파일럿 통합: 기업은 기존 제품에 AI 비서를 빠르게 추가하여 사용자 경험을 향상시키고 상호 작용을 자동화할 수 있습니다.

API 모니터링 및 관리: 팀은 API 성능을 모니터링하고, 오류를 추적하며, AI 기반 개선 제안을 받을 수 있습니다.

웹 서비스 개발: 개발자는 최소한의 코드로 C++ 프레임워크를 사용하여 빠르고 효율적인 웹 서비스를 만들 수 있습니다.

장점

최소한의 코드 변경으로 빠른 구현이 가능합니다.

강력한 AI 기반 모니터링 및 분석 기능을 제공합니다.

웹 서비스 운영에서 높은 성능과 속도를 제공합니다.

단점

헤더 전용 라이브러리 특성으로 인해 컴파일 시간이 느릴 수 있습니다.

C++ 프레임워크 버전에 대한 유지 관리 및 업데이트가 제한적입니다.

인증 통합을 위해 추가 설정이 필요할 수 있습니다.

Crow 사용 방법

필수 종속성 설치: 패키지 관리자를 사용하여 필요한 패키지를 설치합니다. GCC/G++, Boost 개발 헤더 및 Asio(1.28 이상). Linux의 경우: sudo apt-get install build-essential libboost-all-dev

프로젝트 구조 설정: 새 C++ 프로젝트를 만들고 crow_all.h를 Header Files 디렉토리에 추가합니다. 스크립트 디렉토리에서 ./merge_all.py ../include crow_all.h를 실행하여 이 파일을 생성할 수 있습니다.

기본 애플리케이션 만들기: #include \"crow.h\", crow::SimpleApp 정의 및 CROW_ROUTE 매크로를 사용하여 기본 라우팅을 설정하여 기본 Crow 설정으로 main.cpp 파일을 만듭니다.

CMake 구성: 적절한 구성으로 CMakeLists.txt를 설정합니다. C++ 표준을 17로 설정하고 필요한 패키지(asio 및 Crow)를 찾아 프로젝트에 연결합니다.

경로 정의: CROW_ROUTE 매크로를 사용하여 다른 URL을 처리하는 경로를 추가합니다. 예: CROW_ROUTE(app, \"/\")([](){ return \"Hello World\"; });

서버 설정 구성: 포트 번호 및 스레딩과 같은 서버 구성을 설정합니다. app.port(8080).multithreaded().run();

빌드 및 실행: CMake를 사용하여 애플리케이션을 컴파일하고 실행 파일을 실행합니다. 웹 브라우저를 통해 http://localhost:8080에서 서버에 액세스합니다.

선택적 SSL 설정: HTTPS 지원의 경우 -DCROW_ENABLE_SSL -lssl 플래그로 컴파일하고 애플리케이션에서 SSL 컨텍스트를 구성합니다.

미들웨어 추가(선택 사항): 필요한 경우 crow::SimpleApp 대신 crow::App<middleware1, middleware2>를 사용하여 미들웨어를 추가합니다.

Crow 자주 묻는 질문

Crow는 AI 코파일럿 통합 플랫폼이자 C++ 웹 프레임워크입니다. AI 플랫폼(usecrow.org)을 사용하면 몇 분 안에 제품에 AI 코파일럿을 추가할 수 있으며, C++ 프레임워크를 사용하면 Flask와 유사한 라우팅으로 HTTP 또는 Websocket 웹 서비스를 만들 수 있습니다.