Agent-Field/agentfield

해결하는 문제

AgentField는 AI 에이전트를 위한 프로덕션 준비 완료된 컨트롤 플레인을 제공하여, 간단한 에이전트 로직을 확장 가능하고 내구성이 있으며 관측 가능한 인프라로 변환합니다. 이는 프로토타입에서 에이전트 분산 시스템으로 이동할 때 개발자가 큐, 재시도, 서비스 디스커버리 및 추적을 수동으로 구현해야 하는 "글루 코드" 문제를 해결합니다.

작동 방식

개발자는 Python, Go 또는 TypeScript에서 에이전트 로직을 일반 함수로 작성합니다. 그런 다음 AgentField의 컨트롤 플레인(상태 비저장 Go 서비스)이 이러한 함수의 실행을 관리하고 자동으로 REST 엔드포인트로 노출합니다. 수천 개의 에이전트에 걸친 요청의 팬아웃을 처리하고, webhooks 및 SSE를 통해 비동기 실행을 관리하며, Redis와 같은 외부 데이터베이스 없이 공유 메모리 시스템(KV 및 벡터 검색)을 제공합니다.

대상 독자

단일 랩톱 이상으로 확장해야 하는 다중 에이전트 시스템을 구축하는 개발자, 특히 높은 안정성, 감사 추적 및 API를 통해 기존 소프트웨어 스택에 에이전트를 통합하는 기능이 필요한 개발자를 위해 설계되었습니다.

하이라이트

• 프롬프트에서 프로덕션으로: 한 줄 설명에서 다중 에이전트 백엔드를 위한 완전한 Docker Compose 스택을 생성하는 기능.
• 분산 팬아웃: 하나의 요청이 내장된 큐잉 및 재시도를 통해 수천 개의 에이전트 분기를 트리거할 수 있는 대규모 병렬 실행 지원.
• 하네스 오케스트레이션: 멀티 턴 코딩 작업을 위해 AForge, Claude Code, Gemini CLI와 같은 코딩 하네스와의 통합.
• 거버넌스 및 신원: 모든 에이전트에는 보안되고 변조 방지된 감사 추적 및 정책 시행을 위해 암호화된 신원(W3C DID)이 할당됩니다.
• 관측 가능성: 플릿 관리를 위한 실시간 워크플로우 DAG, 실행 추적 및 Prometheus 메트릭.