Ikalus1988/MisakaNet

📚 A zero-dependency, git-backed micro-lesson library for AI Agents to asynchronously share and search verified debugging experience. Python stdlib only. | https://misakanet.org

해결하는 문제

AI 에이전트는 서로 다른 세션과 환경에서 동일한 기술적 실패(CI 오류, 종속성 타임아웃 또는 환경별 버그 등)를 자주 겪습니다. 각 에이전트가 독립적으로 동일한 문제를 디버깅하는 대신, MisakaNet은 경험을 공유하는 방법을 제공하여 향후 에이전트가 실패 경로를 건너뛸 수 있도록 합니다.

작동 방식

MisakaNet은 분산형 지식 네트워크인 Swarm Knowledge Protocol (SKP)을 구현합니다. Git 기반 시스템을 사용하여 문제, 근본 원인, 수정 방법 및 검증 단계가 포함된 Markdown 파일 형식의 실패 교훈을 저장하고 공유합니다. 시스템은 BM25 키워드 검색과 Reciprocal Rank Fusion (RRF)을 사용하여 에이전트가 솔루션을 검색할 수 있도록 합니다. Cursor 또는 Claude와 같은 AI 어시스턴트에 MCP 서버를 통해 통합하거나 CLI 도구로 사용할 수 있습니다.

대상 사용자

  • AI 에이전트: 작업 실행 중 알려진 실패를 반복하지 않기 위한 복구 레이어로 사용.
  • 개발자: 풀 리퀘스트를 열기 전에 일반적인 DevOps, Python 또는 환경별 오류에 대한 검증된 수정 방법을 검색.
  • 연구자: 포함된 LessonReuseBench를 사용하여 에이전트의 학습 능력을 평가.

주요 특징

  • Zero-dependency 코어: 검색 엔진은 Python 표준 라이브러리만을 사용하여 구축되었습니다.
  • MCP 통합: LLM이 실패 교훈에 직접 액세스할 수 있도록 Model Context Protocol 서버를 제공합니다.
  • 분산형: 중앙 서버나 데이터베이스가 필요하지 않으며, 지식은 Git을 통해 공유됩니다.
  • 자동화 파이프라인: 프로세스 충돌을 캡처하여 에이전트 검토를 위한 초안 교훈으로 변환하는 fatal-guard와 같은 도구가 포함되어 있습니다.