Lingtai-AI/lingtai

해결하는 문제

LingTai는 세션이 종료되거나 터미널이 닫히면 컨텍스트를 잊어버리는 '원샷' AI 에이전트의 한계를 해결합니다. 프로젝트 내에서 지속되며, 수주 또는 수개월에 걸쳐 지식, 스킬, 그리고 특정한 운영 스타일을 축적하여 복잡하고 장기적인 연구 또는 엔지니어링 작업을 처리하는 '디지털 과학자'—즉, 장수형 라이프롱 에이전트—를 제공합니다.

작동 방식

LingTai는 파일시스템 네이티브로, 모든 에이전트 상태(메모리, 지식, 스킬, 로그)를 로컬 .lingtai/ 디렉터리에 저장합니다. 이를 통해 에이전트의 성장을 감사하고 복구할 수 있습니다. 컨텍스트 윈도우를 관리하기 위해 '탈피(molting)'라는 프로세스를 사용합니다. 윈도우가 가득 차면, 에이전트는 필수 정보를 지속 가능한 상태로 결정화하고 리셋합니다. 이 상태는 다음과 같이 분류됩니다:

• 지식: 연구 및 발견에 대한 개인 라이브러리.
• 스킬: 향후 작업을 위한 재사용 가능한 절차.
• 캐릭터: 에이전트의 진화하는 전문성과 목표.
• 아바타: 특정 하위 문제를 해결하기 위해 생성되는 지속 가능한 전문가 에이전트.

대상 사용자

장기간에 걸쳐 복잡한 질문이나 코드베이스를 유지하고, 증거 기반 실험을 수행하며, 발견 사항의 지속 가능한 기록을 유지할 수 있는 AI 파트너가 필요한 연구자와 엔지니어를 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• 라이프롱 메모리: 지속 가능한 상태는 재시작 및 세션 종료 후에도 유지됩니다.
• 파일시스템 네이티브: 상태는 로컬 파일에 저장되어 사용자가 에이전트의 성장을 감사하고 편집할 수 있습니다.
• 멀티 인터페이스 접근: 네이티브 macOS 앱, 터미널 사용자 인터페이스(TUI), 또는 Telegram, WhatsApp, 이메일과 같은 외부 채널을 통해 상호작용할 수 있습니다.
• 에이전트 오케스트레이션: 구현을 위한 '손'으로 전문가 아바타를 생성하거나 코딩 에이전트(Claude Code 등)를 사용할 수 있습니다.
• 증거 우선 접근법: 추측보다 검증된 발견과 도구 사용을 우선시합니다.