Awesome AI Apps — 실전 AI 앱 작업대

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AI 앱을 고르기 전
먼저 보는 작업대

Arindam200/awesome-ai-apps는 ‘무엇을 만들지’보다 ‘어떤 실패를 먼저 피할지’를 보여주는 예제 지도다.

RAG, 음성 에이전트, MCP, 메모리, 고급 워크플로까지 80개 이상의 실전 샘플을 한 저장소에 모아, 팀이 프레임워크 홍보 문구가 아니라 구현 단위로 비교하게 만든다.

80+

AI 앱 예제·레시피

주요 카테고리

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▼ SCROLL

데모를 고르는 일이 설계 결정이 되는 순간

선택지 폭발

AI 앱의 첫 질문은 모델명이 아니다

팀이 막히는 지점은 ‘무슨 LLM?’보다 ‘RAG·음성·메모리·툴 연결 중 어디부터?’다.
이 저장소는 그 질문을 80개 넘는 작동 예제로 바꿔준다.
Starter, Simple, Voice, MCP, Memory, RAG, Advanced로 위험도를 나눈다.

학습 경로

튜토리얼이 아니라 손에 잡히는 출발선

AWS Strands 초보자 코스는 8개 레슨으로 기초부터 운영 패턴까지 이어진다.
세션 관리, 구조화 출력, MCP, human-in-the-loop, 멀티 에이전트가 한 흐름에 놓인다.
처음 팀을 꾸리는 개발자에게 ‘복붙 가능한 골격’을 준다.

프레임워크 비교

샘플 하나마다 스택의 성격이 드러난다

Agno, OpenAI Agents SDK, LlamaIndex, CrewAI, Letta, PydanticAI가 Starter 섹션에 나란히 있다.
LangChain과 LangGraph, Mastra, DSPy, AutoGen, smolagents도 같은 문제 공간에서 비교된다.
문서가 아니라 폴더 구조와 예제 이름이 선택 기준이 된다.

운영 감각

음성과 메모리는 데모보다 제약이 먼저다

LiveKit+Gemini Realtime, Pipecat+Sarvam, Speed-to-Lead 같은 음성 샘플은 지연과 라우팅을 드러낸다.
Memori 기반 연구·블로그·지원·학습 코치는 장기기억의 편익과 부담을 같이 보여준다.
개인화는 멋있지만 저장·검색·삭제 정책 없이는 곧 운영 리스크가 된다.

도구 연결

MCP는 유행어가 아니라 경계선의 문제

Doc-MCP, GitHub MCP Agent, Database MCP Agent, Taskade MCP Agent가 외부 도구 연결 방식을 보여준다.
Docker E2B MCP Agent와 Couchbase MCP Server는 샌드박스와 데이터 경계의 중요성을 암시한다.
툴을 많이 붙일수록 권한과 관측 가능성이 설계의 중심으로 온다.

현실적 한계

좋은 지도지만 정답지는 아니다

스폰서와 특정 제공자 이름이 많이 등장해 중립 비교표로 읽기엔 조심스럽다.
예제 수가 많아 초보자에게는 오히려 선택 피로가 생길 수 있다.
가치는 ‘그대로 채택’보다 팀의 문제에 맞는 최소 출발선을 찾는 데 있다.

어떤 섹션을 먼저 볼까

상황	먼저 볼 곳	읽는 기준
AI 에이전트 입문	Starter Agents	프레임워크별 최소 골격과 도구 호출 방식
업무 자동화 MVP	Simple Agents	캘린더·메일·DB·브라우저 자동화처럼 바로 닿는 문제
콜센터·리드 대응	Voice Agents	실시간 STT/TTS, WebRTC, LiveKit, 에스컬레이션
사내 도구 연결	MCP Agents	권한, 샌드박스, 데이터베이스·문서·워크스페이스 통합
개인화 서비스	Memory Agents	장기기억, 선호 추적, 브랜드 보이스 유지
문서 검색 품질	RAG Applications	Qdrant·Exa·reranking·citation·업로드 ingest
복잡한 파이프라인	Advanced Agents	리서치, 실사, 가격 모니터링, 회의 노트 자동화

저장소에서 눈에 띄는 샘플들

🧭

Agno HackerNews Analysis

트렌드 분석 에이전트

🧠

Letta Starter

장기기억 스타터

🎙️

LiveKit + Gemini Realtime

저지연 음성 대화

🏥

Healthcare Voice Contact Center

예약·FAQ·상담원 연결

🔌

GitHub MCP Agent

레포 분석 MCP

📚

Advanced RAG with Reranking

PDF RAG·하이브리드 검색

🗂️

Doc-MCP

문서 Q&A 시스템

🧪

RouteLLM Chat

모델 라우팅·비용 최적화

☸️

KAOS Starter

Kubernetes-native 멀티 에이전트

🔍

Deep Researcher

다단계 리서치 에이전트

복붙할 코드보다
고를 수 있는 기준

awesome-ai-apps의 진짜 효용은 ‘요즘 뜨는 AI 앱 모음’이 아니라, RAG·음성·MCP·메모리·고급 에이전트 중 내 제품이 감당할 복잡도를 먼저 가늠하게 해준다는 데 있다.

github.com/Arindam200/awesome-ai-apps

AI 앱을 고르기 전먼저 보는 작업대

데모를 고르는 일이 설계 결정이 되는 순간

어떤 섹션을 먼저 볼까

저장소에서 눈에 띄는 샘플들

복붙할 코드보다고를 수 있는 기준

AI 앱을 고르기 전
먼저 보는 작업대

복붙할 코드보다
고를 수 있는 기준

AI 앱을 고르기 전 먼저 보는 작업대

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