agentspan-ai/agentspan

해결하는 문제

Agentspan은 AI 에이전트의 내구성 있는 런타임을 제공하여 워커 프로세스가 다운되거나 시스템이 재시작될 때 에이전트 실행이 실패하거나 사라지는 것을 방지합니다. 이는 '메모리 내' 에이전트 상태 문제를 해결하여, 인간의 승인을 기다리는 경우를 포함해 수분, 수시간, 심지어 수일 동안 에이전트를 실행할 수 있도록 하며, 진행 상황을 잃지 않습니다.

작동 방식

Conductor를 기반으로 구축된 Agentspan은 에이전트 정의를 서버 측 실행으로 컴파일합니다. 이로써 오케스트레이션 로직을 클라이언트 측 루프에서 서버로 이동시켜, 크래시 후 마지막 완료된 단계에서 자동으로 재개할 수 있게 합니다. LLM이 JSON 형식의 계획을 생성하고 이를 결정론적으로 실행하는 '계획-실행' 전략을 지원합니다. 또한 cron, Kafka, SQS, 웹후크 등 다양한 이벤트 소스와 통합하여 에이전트를 트리거할 수 있습니다.

대상 사용자

높은 신뢰성, 다양한 언어로 분산된 도구 실행, 내구성 있는 인간 개입 워크플로우를 필요로 하는 프로덕션 수준의 AI 에이전트를 개발하는 개발자들입니다.

주요 특징

• 내구성 있는 실행: 자동 크래시 복구 및 마지막 완료 단계에서 에이전트를 재개할 수 있는 기능.
• 인간 개입 워크플로우: 도구에 승인이 필요하다고 표시하면, 실행이 내구적으로 일시 중지되며, 어떤 기기에서든 인간이 개입하여 재개할 수 있습니다.
• 분산 워커: Python, Java, Go, C#에서 분산 작업으로 도구를 실행할 수 있습니다.
• 서버 측 도구: OpenAPI/Swagger 사양, HTTP 엔드포인트, MCP 서버에 직접 통합 가능하며 별도의 워커가 필요 없습니다.
• 프레임워크 호환성: LangGraph, OpenAI Agents SDK, Google ADK 등 기존 에이전트와 호환됩니다.
• 프로덕션용 가드레일: 사용자 정의 함수, 정규표현식, 또는 LLM 판정기와 함께 구성 가능한 실패 모드(재시도, 오류 발생, 수정, 또는 승급)를 지원합니다.
• 보안된 자격 증명 관리: API 키와 시크릿을 암호화하여 서버 측에 저장하고, 런타임 시 도구에 주입합니다.