RISE-X-Lab/OpenCollab

OpenCollab – 멀티 에이전트 코딩 프레임워크

개요 – OpenCollab은 코딩 에이전트 팀(예: 분석가, 코더, 테스터)과 에이전트 간의 작업 전달 방식을 조정하는 워크플로우를 정의할 수 있는 Python 기반 연구용 프레임워크입니다. 런타임은 선언된 협업 토폴로지를 강제하고 모든 단계를 기록하며, 에이전트가 실제로 계획을 따랐는지 측정합니다(논문에서는 이를 Adherence라고 부릅니다).

중요성 – 최신 코드 생성 모델(Claude Code, Codex, OpenHands 등)은 일반적으로 단일 모놀리식 에이전트로 실행됩니다. OpenCollab은 작고 잘 설계된 멀티 에이전트 시스템(≈ 50k 라인의 코드)이 SWE-bench Pro, Terminal-Bench 2.1, DeepSWE와 같은 표준 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크에서 더 큰 코드베이스를 능가할 수 있음을 보여줍니다. 또한 연구자에게 토큰 사용량, 비용, 규정된 협업 그래프 준수 여부에 대한 세밀한 통계를 제공합니다.

주요 기능

• 팀 정의 – YAML 파일을 통해 각 역할의 프롬프트, 모델, 도구, 토큰 예산, 메시지 수신 가능 대상을 기술합니다.
• 프로그래밍 가능한 워크플로우 – 'Duo'(듀얼 코더) 및 'Weave'(순차 세션) 워크플로우 내장; 사용자가 커스텀 Python 워크플로우 모듈을 작성할 수 있습니다.
• 제어 가능한 런타임 – 선언된 메시지 에지를 강제하고, 모델 호출 전마다 토큰 예산을 확인하며, 전체 실행에 대한 JSONL 추적을 출력할 수 있습니다.
• Adherence(준수율) 지표 – 거부 사례를 기록하고 선언된 토폴로지를 준수한 실행 비율을 측정합니다(최대 97% 보고).
• CLI & SDK – uv run opencollab …을 통한 빠른 실험; 더 깊은 통합을 위한 Python API 제공.
• 벤치마크 스위트 – 토큰 비용 트레이드오프 및 Claude Code, Codex CLI, OpenHands와의 비교 점수를 기록한 결과 페이지.

시작하기

uv sync --locked                     # 잠긴 의존성 설치
cp configs/.env.example configs/.env # OpenAI/Anthropic 키 추가
uv run opencollab --workspace .      # 기본 셀프 협업 팀 실행

제공된 team.yaml을 편집하거나 새로운 워크플로우를 작성할 수 있습니다. 예:

uv run opencollab workflow run duo \
  --workspace /my/repo \
  --task 'Fix the public issue described here.' \
  --args '{"allow_unisolated_shell":true}'

문서 및 리소스 – 저장소에는 전체 패키지 가이드, 구성 가이드, 워크플로우 튜토리얼(Duo, Weave), 벤치마크 결과, 그리고 대규모 소프트웨어 엔지니어링 데이터셋에서 실행하기 위한 별도의 평가 저장소(OpenCollab-Eval)가 포함되어 있습니다.

상태 – 최신 프리릴리스는 v0.9.3(2026년 10월)입니다. 저자들은 arXiv 논문이 수락된 후 1.0.0 버전을 출시할 계획입니다. 이 프로젝트는 OAIC Agentic Software Factory 해커톤에서 우승했으며 청년 오픈소스 펀드의 지원을 받고 있습니다.

라이선스 – Mulan Permissive Software License v2 (MulanPSL-2.0).