Ingenimax/agent-sdk-go

Ingenimax / agent-sdk-go – AI 에이전트 구축을 위한 Go SDK

개요

• 프로덕션 등급 AI 에이전트를 조립할 수 있는 Go 라이브러리(및 함께 제공되는 CLI)입니다. 대규모 언어 모델(LLM) 제공자(OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI)를 래핑하고 엔터프라이즈 수준 에이전트에서 흔한 기능 모음(영구 메모리, 도구 호출, 다중 에이전트 오케스트레이션, 가드레일, 관찰 가능성, 다중 테넌트 격리)을 추가합니다.

주요 기능

분야	SDK가 제공하는 것
LLM 통합	OpenAI, Anthropic, Gemini용 플러그 앤 플레이 클라이언트, 토큰 사용량 보고, HTTP/SSE 또는 stdio를 통한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 지원.
메모리	대화 버퍼, 벡터 기반 검색, 요약, 사실 통합, 영구 스토리지 백엔드(인메모리, SQLite, Postgres, Redis).
도구	내장 웹 검색 도구, 계산기, 사용자 정의 도구용 레지스트리. 도구는 에이전트가 필요할 때 자동으로 호출합니다.
에이전트 오케스트레이션	YAML로 에이전트를 정의하고 순차, 병렬, 루프 또는 그래프 패턴으로 구성하며, 모델이 대화를 더 적합한 하위 에이전트로 전송 가능.
엔터프라이즈 기능	안전을 위한 가드레일, 추적/로깅, 다중 테넌트 격리, 도구 호출 감사 또는 재작성용 후크/플러그인 시스템, 백그라운드 실행 관리, 토큰 비용 추적.
개발자 경험	선언적 YAML 구성, 시스템 프롬프트에서 자동 생성된 에이전트 설정, 구조화된 작업 프레임워크, JSON/JUnit 보고서가 포함된 버전 관리 평가 데이터셋.

사용 방법

1. 라이브러리 추가 – go get github.com/Ingenimax/agent-sdk-go.
2. LLM 클라이언트 생성 (예: openai.NewClient(apiKey)).
3. tools.NewRegistry()로 도구 등록 및 필요 시 내장 웹 검색 도구 추가.
4. agent.NewAgent로 에이전트 인스턴스화, LLM, 메모리, 도구, 시스템 프롬프트 등 전달.
5. 에이전트 실행 – agent.Run(ctx, "your query") 호출 또는 제공된 agent-cli로 대화형 채팅 시작.

구성

• 환경 변수(예: OPENAI_API_KEY, REDIS_ADDRESS)로 SDK 구동.
• 전체 YAML 스키마로 에이전트, 작업, 메모리 백엔드, MCP 서버, 응답 JSON 스키마까지 설명 가능.
• 예제 YAML은 계층적 에이전트, 하위 에이전트, 런타임 설정을 보여줍니다.

CLI

• agent-cli init로 시작 구성 생성.
• agent-cli run "question"으로 단일 쿼리 실행.
• agent-cli chat으로 대화형 REPL 시작.
• CLI는 사전 빌드된 바이너리, go install, 또는 make build-cli로 로컬 빌드를 통해 설치할 수 있습니다.

생태계

• 문서 사이트: https://docs.goagents.dev/
• Nina라는 AI 어시스턴트가 MCP를 통해 IDE 내 도움말(Cursor, Claude Desktop)에 연결될 수 있습니다.
• 프로젝트는 분산 메모리용 선택적 Redis를 지원하며 사용자 정의 감사용 후크를 제공합니다.

대상

• 채팅 기반 어시스턴트, 연구 봇, 또는 LLM 추론과 외부 도구를 결합한 워크플로우를 구축할 준비된 프레임워크가 필요한 Go 개발자.
• 모든 것을 처음부터 연결하지 않고 엔터프라이즈급 기능(다중 테넌트, 가드레일, 관찰 가능성)을 찾는 팀.

결론 Ingenimax의 agent-sdk-go는 도구를 호출하고, 컨텍스트를 기억하고, 규모에 맞게 안전하게 작동하는 AI 에이전트를 구축, 구성, 실행하기 위한 종합적이고 프로덕션 중심의 Go 툴킷입니다.