Agent-Field/agentfield

Build, run and scale AI agents like API and microservices

해결하는 문제

AgentField는 AI 에이전트를 로컬 프로토타입에서 프로덕션급 인프라로 전환할 때 발생하는 문제를 해결합니다. 단일 스크립트에서 수천 개의 동시 분산 마이크로서비스로 에이전트를 확장할 때 일반적으로 수동 엔지니어링이 필요한 라우팅, 대기열, 재시도, 관측 가능성 등 복잡한 백엔드 요구 사항을 처리하는 컨트롤 플레인을 제공합니다.

작동 방식

표준 Python, Go 또는 TypeScript 함수로 에이전트 로직을 작성합니다. AgentField는 이러한 함수를 래핑하여 자동으로 REST 엔드포인트로 노출하고 중앙 컨트롤 플레인에 등록합니다. 에이전트 간 상호 작용이 필요할 때 프레임워크를 사용하여 서로를 호출하며, 컨트롤 플레인이 통신을 관리하고 비동기 실행을 처리하며 전체 워크플로우를 실시간으로 추적합니다. 인간 개입 승인(human-in-the-loop), 카나리 배포, 안전하고 감사 가능한 에이전트 간 통신을 위한 암호화 ID와 같은 고급 기능을 지원합니다.

대상 사용자

LangChain이나 CrewAI와 같은 프레임워크를 사용하여 에이전트 프로토타입을 구축하고, 이를 안정적이고 확장 가능한 서비스로 배포할 준비가 된 개발자를 위해 설계되었습니다. 프로덕션 수준의 거버넌스, 관측 가능성, 대용량 팬아웃 요청 처리 능력이 필요한 복잡한 멀티 에이전트 워크플로우를 관리해야 하는 팀에 이상적입니다.

주요 특징

  • 프로덕션 준비 완료 API: 에이전트 함수를 자동으로 REST 엔드포인트로 변환합니다.
  • 확장 가능한 오케스트레이션: 내장된 대기열, 재시도, 배압(backpressure) 메커니즘을 통해 수천 개의 동시 에이전트를 처리합니다.
  • 거버넌스 및 보안: 에이전트에 암호화 ID를 제공하고 모든 실행에 대해 변조 방지 감사 추적을 생성합니다.
  • 관측 가능성: 실시간 워크플로우 DAG, 메트릭, 실행 추적을 즉시 제공합니다.
  • 다중 언어 지원: 복잡한 DSL이나 YAML 설정 없이 Python, Go 또는 TypeScript로 에이전트 로직을 작성할 수 있습니다.

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