Emiyaaaaa/HiveMind

해결하는 문제

에이전트 프레임워크(LangGraph 또는 AutoGen 등)는 일반적으로 로컬 프로토타이핑을 위해 설계되어 있으며, 확장 가능한 서비스에 필요한 프로덕션 수준의 인프라가 부족합니다. HiveMind (AgentFlow)는 다중 에이전트 시스템의 '운영' 측면(내구성 있는 기록, 이벤트 스트리밍, 실행 모니터링 등)을 처리하는 런타임 계층을 제공하며, 개발자가 특정 오케스트레이션 프레임워크에 종속되지 않도록 합니다.

작동 방식

API 관리와 에이전트 실행을 분리하는 스플릿 런타임 아키텍처를 사용합니다:

• API Tier: Java/Spring Boot 서버가 REST 요청을 처리하고, Server-Sent Events (SSE)를 프론트엔드로 브리지합니다.
• Execution Tier: Python 워커가 Redis 큐에서 작업을 가져와 "Orchestrator Adapters"를 통해 에이전트를 실행합니다.
• 지속성: 모든 실행 상태, 메시지, 도구 호출은 SQLAlchemy를 통해 Postgres 데이터베이스에 1급 엔티티로 저장됩니다.
• 어댑터: 플러그인 가능한 인터페이스를 통해 다양한 프레임워크(LangGraph, PydanticAI 등)를 래핑할 수 있으며, 모두 일관된 형식으로 상태와 데이터를 보고합니다.

대상 사용자

에이전트 프로토타입에서 감시 가능한 프로덕션 서비스로 전환하고자 하는 팀으로, 오케스트레이션 프레임워크를 쉽게 전환할 수 있는 안정적인 추상화와 활성 및 이력 실행 모니터링 방법이 필요한 사용자입니다.

주요 특징

• 프레임워크 독립성: 통합된 어댑터 인터페이스를 통해 여러 오케스트레이터(LangGraph, PydanticAI 등)를 지원합니다.
• 내구성 있는 상태: 프로세스 재시작 후에도 실행, 단계, 메시지, 체크포인트의 기록을 지속적으로 유지합니다.
• 실시간 관찰 가능성: Next.js 관리 콘솔과 SSE 지원을 통해 에이전트 실행 이벤트의 실시간 스트리밍을 제공합니다.
• 엔터프라이즈 대응 스택: 신뢰성과 확장성을 위해 Java 21, Python 3.12, Redis, Postgres를 기반으로 구축되었습니다.