NVIDIA-NeMo/labs-OO-Agents

NVIDIA-labs Object Oriented Agents (NOOA)

그것은 무엇인가 – NOOA는 AI 에이전트를 구축하기 위한 모델 비종속 Python 프레임워크입니다. 에이전트를 일반 Python 클래스로 작성할 수 있습니다: 필드는 상태를 보유하고, 일반 메서드는 결정적 코드이며, 본문이 ...인 메서드는 에이전트적입니다 – 런타임에 LLM이 메서드의 시그니처와 docstring을 기반으로 채웁니다.

왜 중요한가 – 전체 에이전트를 단일 객체로 취급함으로써, NOOA는 다른 많은 프레임워크가 요구하는 별도의 프롬프트, 도구, 워크플로 사양을 제거합니다. 이로 인해 에이전트는 일반 Python 도구로 테스트, 버전 관리, 리팩토링이 더 쉬워집니다.

핵심 아이디어

아이디어	제공하는 것
에이전트는 Python 객체	상태는 인스턴스에 있고, 타입 힌트는 계약이 되며, docstring은 프롬프트가 됩니다.
`...` 본문은 LLM 기반 메서드가 됨	호출 시 프레임워크는 시그니처와 docstring을 언어 모델에 보내고, 생성된 Python 코드를 받아 검증하고 실행합니다.
타입화된 I/O 및 자동 재시도	입력 및 출력 타입이 강제되며, 런타임은 실패한 생성을 자동으로 재시도합니다.
라이브 객체 인수	메서드는 다른 객체에 대한 참조를 받을 수 있으므로 모델이 기존 상태를 직접 조작할 수 있습니다.
내장 추적	모든 LLM 요청, 코드 실행, 메서드 호출이 스팬으로 기록됩니다. CLI 뷰어는 브라우저에서 추적을 표시할 수 있습니다.
모듈식 확장	선택적 패키지는 CLI(`nooa-cli`), 메모리 하위 시스템, 에이전트 클라이언트 프로토콜(ACP) 클라이언트, 벤치마크 도구를 추가합니다.

설치

# uv 사용 (권장)
uv init my-agent-project && cd my-agent-project
uv add nooa               # 핵심 프레임워크
# 선택적 확장
uv add "nooa[cli,memory]"   # CLI + 장기 메모리

또는 pip 사용:

pip install nooa

벤치마크 및 평가 유틸리티는 저장소에서 직접 설치할 수 있습니다:

uv add "eval_pipeline @ git+https://github.com/NVIDIA-NeMo/labs-OO-Agents.git@main#subdirectory=util/eval_pipeline"

빠른 시작 예제

import asyncio
from nooa import Agent
from nooa.unifiedllm.registry import get_llm_client

# 1️⃣ 모델 선택 (LiteLLM 호환 엔드포인트)
llm = get_llm_client("claude-haiku-4-5")   # 사전에 ANTHROPIC_API_KEY 설정

# 2️⃣ 에이전트 정의 – `...`는 생성 메서드를 표시
class FeedbackAgent(Agent, llm=llm):
    """당신은 고객 피드백을 분석하는 에이전트입니다."""

    async def analyze_feedback(self, text: str) -> str:
        """한 문장의 감정 요약과 주요 주제를 반환합니다."""
        ...

# 3️⃣ 실행
async def main():
    agent = FeedbackAgent()
    out = await agent.analyze_feedback("제품은 좋지만 배송이 느렸습니다")
    print(out)

asyncio.run(main())

스크립트를 실행하면 LLM이 생성한 짧은 분석이 출력됩니다. 메서드 이름, 매개변수 또는 docstring을 변경하면 프롬프트가 자동으로 변경됩니다.

안전 참고 사항

NOOA는 연구용 소프트웨어입니다. 생성된 코드는 임의의 작업을 수행할 수 있습니다. 프레임워크는 정적 AST 검사와 모듈 거부 목록을 수행하지만, 이는 보안 경계가 아닙니다.
생성된 코드를 실행할 때는 OS 수준 샌드박스(컨테이너, VM 또는 NVIDIA OpenShell)에서 에이전트를 실행하세요.
생성이 스트림(지원되지 않음)을 생성하거나 계약을 위반하는 경우 라이브러리는 명확한 오류 메시지를 제공합니다.

NOOA를 사용할 때

LLM 기반 어시스턴트의 빠른 프로토타이핑 – 에이전트의 상태와 기능을 일반 Python으로 표현하고 싶을 때.
도구 사용 에이전트 구축 – 생성된 코드는 모듈을 가져오거나, 다른 객체를 호출하거나, 내장 MemoryManager를 사용하여 장기 컨텍스트를 유지할 수 있습니다.
에이전트 아키텍처 연구 – 프레임워크는 모델 비종속이며 벤치마크 스위트(nooa-bench)와 평가 파이프라인을 포함합니다.
기존 코드베이스와 통합 – 에이전트는 단순히 클래스이므로 모든 Python 프로젝트에 넣고 pytest로 테스트할 수 있습니다.

문서 및 리소스

[전체 문서] (https://github.com/NVIDIA-NeMo/labs-OO-Agents/blob/main/docs/README.md) – 개념, API 참조, 안전 가이드.
[10분 투어] – 핵심 아이디어의 간결한 안내.
[노트북 튜토리얼] – 실습 학습을 위한 Colab 친화적 노트북.
[예제 카탈로그] – 구조화된 출력, 도구 사용, 의사 결정 모델, 추적 등을 보여주는 실행 가능한 스크립트.
[논문] (https://arxiv.org/abs/2607.20709) – 설계 근거 및 벤치마크 결과.
[블로그 게시물] – 6가지 "에이전트 하네스 기능" 개요.

기여 및 라이선스

Apache 2.0 하에 오픈 소스.
개발은 uv를 사용하여 환경 관리를 합니다. 워크플로, pre-commit 훅, 테스트 명령은 CONTRIBUTING.md를 참조하세요.
연구에서 NOOA를 사용하는 경우 제공된 BibTeX 항목으로 인용하세요.

결론: NOOA는 일반 클래스처럼 느껴지는 LLM 기반 에이전트를 작성할 수 있는 순수 Python 방식을 제공하며, 내장 타입, 추적, 선택적 메모리/CLI 확장을 갖추고 있습니다. 코드 생성 동작의 유연성을 원하면서 표준 소프트웨어 엔지니어링 관행을 포기하지 않으려는 개발자를 대상으로 합니다.