Weft – AI 오케스트레이션을 위한 프로그래밍 언어 및 프레임워크

그것은 무엇인가 Weft는 AI 중심 워크플로우를 노드의 그래프로 설명할 수 있는 도메인 특화 언어(DSL)와 컴파일러-런타임 스택입니다. 노드는 LLM 호출, 에이전트, 인간 개입 단계, API, 데이터베이스, 컨테이너 등이 될 수 있습니다. Weft 컴파일러는 그래프의 타입 정확성을 확인한 다음 네이티브 바이너리를 빌드하는 Rust 크레이트를 생성합니다. 런타임에서 그래프는 실행을 조정하고, 상태를 유지하며, 노드 간에 흐르는 모든 값의 저널을 기록합니다.

주요 아이디어

• 그래프 우선 오케스트레이션 – 구성 요소가 내부적으로 무엇을 하는지가 아니라 어떻게 통신하는지 설명하는 간결하고 읽기 쉬운 프로그램을 작성합니다.
• 컴파일된 안전성 – 컴파일러는 코드가 실행되기 전에 포트 타입, 필요한 연결, 전체 그래프 구조를 검증하며, 생성된 바이너리는 Rust의 메모리 안전성과 속도를 상속받습니다.
• 내구성 및 지속성 – 실행은 일시 중지(예: 인간 또는 외부 이벤트 대기), 작업자 해제, 나중에 재개할 수 있습니다. 모든 실행은 재생 가능한 저널에 기록됩니다.
• 내장 인프라 – PostgresDatabase와 같은 노드를 선언하면 영구 저장소가 있는 컨테이너가 자동으로 시작됩니다. 모든 컨테이너화된 서비스를 인프라 노드로 전환할 수 있습니다.
• AI 어시스턴트 통합(Tangle) – 동반 AI "Tangle"은 언어를 알고 단계별로 안내하고, 코드를 생성하고, 자동 테스트를 실행하여 그래프를 올바르게 유지할 수 있습니다.
• 확장 가능한 노드 모델 – 각 노드는 선언 파일과 Rust 구현으로 정의됩니다. 공유 컨텍스트는 자격 증명, 저장소, 신호, 실행 기록을 제공합니다.

일반적인 사용 사례

• LLM을 호출하고, 답변 민감도를 평가하고, 응답 전에 인간 승인을 위해 선택적으로 일시 중지할 수 있는 고객 지원 봇(WhatsApp 지원 봇 예제 참조).
• LLM, 검색 API, 데이터베이스, 인간 검토를 결합한 다단계 파이프라인(예: 리드 생성 또는 콘텐츠 생성 워크플로우).
• 안정적인 오케스트레이션, 관찰 가능성, 외부 입력을 기다리는 동안 재시작을 견딜 수 있는 능력이 필요한 프로덕션급 AI 시스템.

시작하기

# 저장소 복제
git clone https://github.com/WeaveMindAI/weft.git
cd weft

# 제공된 설치 프로그램 실행(Docker, Rust, weft CLI 및 VS Code 확장 설정)
./setup.sh

# 어시스턴트를 사용하여 새 프로젝트 생성(예: Claude Code)
weft new hello --assistant claude-code --remember
cd hello
weft run   # hello/main.weft 실행

Docker와 Rust 툴체인이 필요합니다. 설치 프로그램이 누락된 것이 있는지 알려줍니다. CLI는 재현 가능하고 버전 관리된 실행을 위해 weft run --seed, weft freeze <name>, weft diff도 지원합니다.

성숙도 Weft는 초기 단계이지만 기능적입니다. 루프, 라이브 채널, 인프라 노드, 인간 개입 대기가 있는 타입이 지정된 그래프를 구축하고 실행할 수 있습니다. UI는 실행 기록과 노드 I/O를 표시합니다. 로드맵에는 컴파일러 정책 플래그, 조정된 다중 어시스턴트 빌드, 전용 Tangle CLI, 클라우드 배포(AWS/Azure)가 언급되어 있습니다. 파괴적인 변경이 여전히 발생할 수 있습니다.

커뮤니티 및 리소스

• 문서 – 전체 책 사이트: https://weavemindai.github.io/weft/ (언어, 컴파일러, 런타임, 노드 작성 등 포함)
• Discord – https://discord.com/invite/FGwNu6mDkU 도움말, 쇼케이스, 피드백용.
• 브라우저 확장 – "Weft tasks"(Firefox/Chrome)는 인간 개입 단계를 활성화합니다.
• VS Code 확장 – 구문 강조, 그래프 보기, 코딩 어시스턴트와의 통합을 제공합니다.
• 예제 – WhatsApp 지원 봇, Telegram 이미지 봇, catalog/ 아래의 많은 내장 노드.

결론 Weft는 개발자(및 AI 어시스턴트)가 AI 증강 시스템이 무엇을 해야 하는지에 집중할 수 있게 하는 접착제를 목표로 합니다. 언어, 컴파일러, 런타임은 구성 요소가 어떻게 연결되고, 유지되고, 안전하게 실행되는지 처리합니다. 이는 AI 오케스트레이션을 대상으로 하는 진정한 오픈 소스 프로젝트이며, 단순한 튜토리얼이나 데모 모음이 아닙니다.