Lamatic/AgentKit

AgentKit – AI 에이전트를 구축하기 위한 오픈소스 SDK

무엇인가요 – 몇 줄의 구성 코드로 에이전트 워크플로우 를 조립하고 실행, 배포할 수 있는 프레임워크 (Lamatic SDK). 리포지토리는 70개의 완성된 "킷" 을 포함하고 있으며, 완전한 Next.js 앱, 다단계 파이프라인(번들), 또는 단일 단계 템플릿으로 제공되며, 지원 트리지, 코드 리뷰, RAG 기반 채팅, 채용 자동화, 법무 또는 의료 어시스턴트 등 일반적인 비즈니스 중심의 사용 사례를 커버합니다.

작동 방식 – 각 킷은 kits/ 아래에 있으며, lamatic.config.ts 파일에서 유형 (kit, bundle, template) 을 선언합니다. SDK는 다음과 같은 기능을 제공합니다:

• 시각적 플로우 에디터 ("협업 스튜디오") – LLM 호출, 벡터 검색, 웹 스크래핑, 문서 파싱, Google 스프레드시트, Firecrawl 등 노드를 드래그 앤 드롭으로 연결 가능.
• 서버리스 배포 – 킷은 Next.js 앱으로 패키징되어 단일 명령어로 Vercel 또는 어떤 Node 호스트에도 배포 가능.
• 엔터프라이즈 수준의 보안 과 사용자 정의 데이터 소스를 위한 플러그인 아키텍처.

기본 제공 기능

카테고리	예시 킷	설명
완전한 앱 (킷)	Support‑triage, Founder‑Lens, Hiring Copilot, Embedded Chat	Vercel에서 바로 실행 가능한 엔드투엔드 UI + 백엔드.
다단계 파이프라인 (번들)	Document‑Parsing, GitHub‑Manager, Knowledge‑Chatbot	다른 워크플로우에서 호출 가능한 재사용 가능한 파이프라인.
단일 단계 템플릿	Article Summariser, Currency Converter, Image‑Based Product Identification	LLM 호출, 데이터 가져오기, 벡터 검색 방법을 보여주는 최소한의 예제.

자신만의 에이전트를 만드는 일반적인 워크플로우

1. 시작 킷 선택 (또는 템플릿 복사).
2. lamatic.config.ts 를 수정하여 API 키, 데이터 소스, 사용자 정의 프롬프트를 설정.
3. 스튜디오 UI에서 노드를 드래그 앤 드롭, 분기 로직 추가, 또는 다른 킷을 체인.
4. npm run dev 로 로컬에서 실행; 만족하면 npm run deploy (Vercel) 또는 어떤 서버리스 플랫폼으로 배포.

왜 중요한가 – 신뢰할 수 있고 프로덕션 준비된 AI 에이전트를 구축하려면 LLM, 벡터 스토어, 웹 크롤러, 인증, UI 등 여러 서비스를 연결해야 합니다. AgentKit는 이러한 인프라를 재사용 가능한 선언적 워크플로우로 추상화하여 팀이 에이전트 로직 에 집중할 수 있도록 합니다. 커뮤니티 기여 킷의 방대한 컬렉션은 RAG, 다중 벡터 검색, 지속적 메모리 등 최적의 실천 패턴을 배우는 학습 자료로도 활용됩니다.

시작하기

# 리포지토리 클론
git clone https://github.com/Lamatic/AgentKit.git
cd AgentKit
# 종속성 설치
npm ci
# 예시 킷 실행 (예: 임베디드 챗 데모)
cd kits/embed-chat
npm run dev   # http://localhost:3000 열림

문서 및 지원 – 공식 문서는 https://lamatic.ai/docs, GitHub의 토론 포럼, 자동 코드 리뷰 도구를 보여주는 CI 배지.

라이선스 – 리포지토리는 오픈소스입니다 (README에 라이선스가 명시되어 있지 않으므로, 리포지토리 내 LICENSE 파일을 확인하여 정확한 조건을 확인하세요).

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모든 정보는 리포지토리의 README에서 직접 가져왔으며, 추가 기능은 추정되지 않았습니다.