Agent-Field/agentfield

Build, run and scale AI agents like API and microservices

What it solves

AgentField는 AI 에이전트를 위한 프로덕션급 컨트롤 플레인을 제공하여, 로컬 프로토타입에서 확장 가능하고 관측 가능한 내구성이 있는 인프라로 전환하는 문제를 해결합니다. API로 호출할 수 있는 멀티 에이전트 시스템을 배포할 때 개발자가 수동으로 큐, 재시도 로직, 서비스 디스커버리, 트레이싱을 구축해야 하는 번거로움을 제거합니다.

How it works

개발자는 Python, Go 또는 TypeScript로 에이전트 로직을 일반 함수로 작성합니다. AgentField는 이 함수들을 REST 엔드포인트로 변환합니다. 상태가 없는 Go 기반 컨트롤 플레인이 에이전트의 라우팅, 조정 및 실행을 관리합니다.

It uses a durable PostgreSQL queue to ensure jobs survive crashes and restarts,

It supports distributed fan-out, where one request can trigger thousands of parallel agent invocations.

Who it’s for

프로덕션급 신뢰성, 수평적 확장성, 엔터프라이즈 거버넌스(예: 감사 추적 및 human-in-the-loop 승인)가 필요한 AI 에이전트 백엔드를 구축하는 개발자와 엔지니어들을 위해 설계되었습니다.

Highlights

  • Prompt-to-Production: 단 한 줄의 설명으로 멀티 에이전트 백엔드를 위한 전체 Docker Compose stack을 생성할 수 있는 기능.

  • Distributed Fan-out: 내장된 큐잉과 재시도 로직을 것을 통해 대규모 병렬 에이전트 실행을 지원합니다.

  • Enterprise Governance: 에이전트용 암호화 ID (W3C DID), 서명된 감사 추적, 태그 기반 정책 적용 기능을 포함합니다. mentality

  • Observability: 워크플로우 DAGs, 실행 트레이스, Prometheus metrics의 자동 생성. mentality

  • Multi-language Support: Python, Go, TypeScript의 SDKs.