Parcha-ai/agentrun

해결하는 문제

AgentRun은 신뢰할 수 있고, 검사 가능하며, 복구 가능한 에이전트 워크플로우를 구축하는 문제를 해결합니다. 구조화된 하네스가 없으면 에이전트 단계는 임시방편이 되기 쉽고, 특히 외부 도구를 호출하거나 의사결정을 내릴 때 감사하기 어렵습니다. AgentRun을 사용하면 단계를 워크플로우 문서로 정의하고, Jev 타입 지정 의사결정으로 진행을 제어하며, 워크플로우를 지속적으로 실행하여 검사, 재실행 및 복구할 수 있습니다.

작동 방식

JSON으로 워크플로우를 작성하거나 Zod 계약이 포함된 TypeScript 빌더를 사용합니다. 각 워크플로우는 입력 및 출력에 대한 스키마, call, judge, agent와 같은 단계, 그리고 임계값 및 검토 경로를 정의합니다. 인터프리터가 단계를 실행하며, 사용자는 어댑터를 제공합니다. 도구에는 runEffect, 에이전트에는 runNode, 의사결정에는 createJevRunner를 runJudge로 사용합니다. 워크플로우는 다른 워크플로우를 호출하고, 작업을 병렬로 매핑하며, 제한된 루프를 실행할 수 있습니다. AgentRun은 하네스를 확장하는 패키지도 함께 제공합니다. 문서, 이미지, 비디오를 읽는 pi-vision, 에이전트에게 자체 브라우저를 제공하는 pi-browser, 서로 다른 머신에서 단계를 실행하는 pi-transport 등이 있습니다. 모든 것은 지속성을 위해 pi-durable 위에서 실행되며, API 키 없이 스크립트화된 응답을 사용하는 데모도 제공됩니다.

대상 사용자

Pi(버전 1.0.4에서 1.4 미만)에서 에이전트를 구축하며 구조화되고 검사 가능하며 복구 가능한 워크플로우가 필요한 개발자를 위한 것입니다. 또한 자체 도구, 모델 및 의사결정 로직을 연결하면서 시각, 브라우저 제어 및 머신 전송 실행과 같은 기능을 즉시 사용하려는 팀에게도 적합합니다.

주요 특징

• 타입 지정 스키마와 상태 경로의 런타임 검증을 갖춘 워크플로우 DSL
• 신뢰도 임계값 및 검토 에스컬레이션 경로를 갖춘 Jev 타입 지정 의사결정
• pi-durable을 통한 지속적 실행 (각 턴과 도구 호출을 스토리지에 커밋)
• 워크플로우 구축, 검사 및 실행을 위한 /agentrun 명령이 포함된 Pi 확장
• pi-vision: 문서, 이미지, 비디오에 대한 질문에 증거와 함께 답변
• pi-browser: 에이전트가 자체 브라우저를 가짐; 사용자가 제어권을 가져왔다가 다시 넘겨줄 수 있음; 페이지는 증거로 저장됨
• pi-transport: 로컬 머신, Docker, Daytona 또는 Modal에서 단계를 실행하며 단일 Box 인터페이스로 관리
• pi-agent-learn: 자체 git 저장소에서 학습하며 메모를 커밋으로 정리하는 에이전트