ArtificialAnalysis/Stirrup

What it solves

Stirrup은 AI 에이전트 생성을 단순화하도록 설계된 경량 프레임워크입니다. 모델 성능을 저하시킬 수 있는 경직된 사전 정의 워크플로우를 강요하지 않고, 대신 LLM이 작업을 완료하기 위한 최적의 접근 방식을 스스로 결정하도록 합니다.

How it works

Stirrup은 여러 핵심 구성 요소를 통해 에이전트 구축의 기반을 제공합니다:

• Agent: 작업이 완료되거나 최대 회전 수에 도달할 때까지 실행 루프를 관리합니다.
• Session: 도구 수명 주기, 파일 관리 및 정리를 처리하는 컨텍스트 매니저입니다.
• Tools: 일반 Tool 인터페이스와 복잡한 도구 관리를 위한 ToolProvider를 포함하는 유연한 기능 정의 시스템입니다.
• Context Management: 모델이 컨텍스트 제한에 가까워지면 대화 기록을 자동으로 요약합니다.

Who it’s for

경직된 프레임워크의 오버헤드 없이 에이전트를 구축하고자 하는 개발자, 혹은 코드 실행 및 웹 브라우징과 같은 다양한 내장 도구를 통합하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

Highlights

• Built-in Tools: 로컬 코드 실행(또는 Docker/E2B), 웹 검색 및 웹 페칭에 대한 네이티브 지원을 포함합니다.
• MCP Client Support: Model Context Protocol(MCP) 서버에 연결하여 해당 도구와 리소스를 활용할 수 있습니다.
• Multimodal Support: 이미지, 비디오, 오디오를 자동 포맷 변환으로 처리합니다.
• Human-in-the-loop: 인간 피드백이나 확인을 위한 내장 사용자 입력 도구가 있습니다.
• Flexible Provider Support: OpenAI 호환 API, LiteLLM 또는 커스텀 클라이언트와 함께 작동합니다.