7df-lab/devo

해결하는 문제

Devo는 단일 명령을 넘어서는 복잡하고 다단계 작업을 위한 것입니다. LLM 에이전트가 도구 호출 간에 컨텍스트를 잃거나 빈 상태에서 시작하는 문제를 해결하기 위해 지속 가능한 프로그래머블 워크스페이스를 제공합니다.

작동 방식

Devo는 부모 에이전트가 자식 에이전트에게 독립적인 하위 작업을 위임할 수 있는 재귀적 에이전트 아키텍처를 사용합니다. 각 에이전트는 지속적인 Python REPL(ipython 도구) 내에서 작동하여 세션 전체에 걸쳐 변수, 임포트, 중간 결과를 추적할 수 있습니다. bash 명령어 실행, 비동기 작업 관리, Model Context Protocol (MCP) 및 Agent Skills를 통해 외부 도구에 연결할 수 있습니다.

대상 사용자

소프트웨어 개발 및 기타 복잡한 워크플로우를 처리할 수 있는 AI 에이전트가 필요한 사용자를 위한 것입니다. 데스크톱 앱 또는 터미널 기반의 TUI/CLI를 통해 접근 가능합니다.

주요 특징

• 재귀적 위임: 부모 에이전트는 각각 고유한 세션 상태를 가진 자식 에이전트를 생성하여 집중적인 하위 작업을 처리할 수 있습니다.
• 지속적인 Python 워크스페이스: 내장된 Python REPL을 통해 선택적 데이터 검사 및 이전 단계의 결과를 기반으로 작업을 이어갈 수 있습니다.
• 모델 독립성: OpenAI 호환 및 Anthropic API를 지원하며, 로컬 모델 엔드포인트 및 사설 게이트웨이도 사용 가능합니다.
• 확장성: Model Context Protocol (MCP) 서버 및 반복 가능한 Agent Skills와 통합 가능합니다.
• 유연한 인터페이스: 그래픽 데스크톱 앱과 터미널 기반의 TUI/CLI 모두에서 사용 가능합니다.