meng shao(@shao__meng)의 스레드

[오픈소스 추천] Acontext: "자체 진화" AI 에이전트를 위해 특별히 설계된 상황적 데이터 플랫폼입니다. AI 에이전트를 직원에 비유하자면, Acontext는 단순히 노트북(저장소)이 아니라 성과 코치(관찰)이자 지식 기반(학습)이기도 합니다. @memobase_io의 최신 오픈소스 프로젝트는 현재 에이전트 개발의 가장 큰 난제, 즉 에이전트가 과거 경험을 통해 학습하고 점점 더 안정적이고 지능적으로 성장할 수 있도록 하는 방법을 해결하는 것을 목표로 합니다. 핵심 포지셔닝: 어떤 문제를 해결하나요? 현재 대부분의 AI 에이전트는 "건망증이 심합니다." LLM에 대한 일반적인 지식은 갖추고 있지만, 특정 작업에 대한 장기 기억력과 경험 축적이 부족한 경우가 많습니다. Acontext의 핵심 목표는 에이전트가 저장하고, 관찰하고, 학습할 수 있는 단일 장소를 만드는 것입니다. 이는 3단계를 통해 에이전트의 신뢰성과 임무 성공률을 향상시킵니다. • 저장: 무슨 일이 일어났는지 기록합니다. • 관찰: 분석이 얼마나 잘 수행되었는지. • 학습: 경험을 요약하고 다음 번에는 더 잘하세요. 3가지 핵심 기능 🧠 저장(다감각 기억 저장) • 단순한 대화 로그가 아닙니다. 에이전트와 사용자 간의 대화를 저장할 뿐만 아니라 아티팩트 저장도 지원합니다. • 컴퓨터 하드 드라이브와 유사합니다. 에이전트에게 "디스크" 개념을 제공하며, 에이전트는 작업 실행 중에 파일을 생성하고 나중에 사용할 수 있도록 저장할 수 있습니다. 가치: 컨텍스트의 무결성을 보장하여 에이전트를 "검증 가능"하게 만듭니다. 👁️ 관찰(백그라운드 작업 모니터링) • 보이지 않는 감독자: 메인 에이전트가 작업 중일 때 Acontext는 백그라운드 작업 에이전트를 시작합니다. • 실시간 추적: 이 백그라운드 에이전트는 실시간으로 대화를 분석하여 현재 작업 상태(보류/성공/실패), 진행 상황 및 사용자 기본 설정을 추출합니다. • 가치: 개발자는 더 이상 에이전트가 어디에서 막혔는지 맹목적으로 추측할 필요가 없습니다. 대시보드에서 작업 실행 흐름과 성공률을 명확하게 보여줍니다. 📘 학습(SOP 경험 추출) – 핵심 기능: 액션에서 SOP 추출: 에이전트가 복잡한 작업을 완료하면 Acontext가 자동으로 이를 평가합니다. 작업이 충분히 복잡하고 참조 가치가 충분하면 성공적인 운영 경로를 SOP로 추출합니다. • "스킬 공간" 구축: 이러한 SOP는 Notion과 유사한 구조화된 공간에 저장됩니다. • 기술 재사용: 에이전트가 유사한 작업을 다시 수행하게 되면 먼저 공간에서 "내가(또는 다른 에이전트가) 이전에 이 작업을 어떻게 수행했는가?"를 검색한 다음, 처음부터 다시 시도하는 대신 성공적인 SOP를 바로 호출합니다. 가치: 에이전트가 스스로 진화할 수 있도록 합니다. 더 많이 사용될수록 표준 운영 절차(SOP)가 더 많이 축적되고, 에이전트가 특정 작업을 처리하는 데 더욱 능숙해집니다. 개발자 경험 - 시각적 대시보드: 세션 기록, 작업 상태, 저장된 파일, 누적된 기술을 직관적으로 볼 수 있는 로컬 웹 인터페이스가 제공됩니다. • 빠른 시작: Docker를 사용하여 원클릭 배포를 지원합니다. • 다국어 SDK: 기존 OpenAI, LangChain 또는 Vercel AI SDK 프로젝트에 쉽게 통합할 수 있는 완전한 Python 및 TypeScript SDK를 제공합니다. • 기술 스택: 백엔드는 주로 Go 언어를 사용하고 SDK는 Python/TS를 사용합니다. 오픈소스 주소: