darrenhinde/OpenAgentsControl

AI agent framework for plan-first development workflows with approval-based execution. Multi-language support (TypeScript, Python, Go, Rust) with automatic testing, code review, and validation built for OpenCode

What it solves

OpenAgents Control (OAC)은 AI 에이전트가 일반적인 코드를 생성해 프로젝트 고유의 코딩 표준, 아키텍처, 보안 요구사항에 맞지 않는 문제를 해결합니다. 이는 보통 수시간의 수동 리팩토링과 토큰 낭비를 초래합니다. OAC는 AI가 생성한 코드가 처음부터 프로덕션에 바로 사용할 수 있고 팀의 기존 패턴과 일치하도록 보장합니다.

How it works

OAC는 컨텍스트 인식 시스템을 사용해 에이전트에게 사전에 특정 코딩 패턴을 가르칩니다. "Minimal Viable Information"(MVI) 원칙을 적용해 필요한 컨텍스트 파일만(보통 200줄 이하) 로드하여 토큰 효율성과 속도를 유지합니다.

워크플로는 구조화된 프로세스를 따릅니다:

  1. Pattern Discovery: ContextScout 라는 특화된 에이전트가 로컬 또는 글로벌 컨텍스트 파일에서 관련 패턴을 찾습니다.
  2. Planning: 에이전트는 이러한 패턴을 기반으로 상세 구현 계획을 제안합니다.
  3. Approval: 인간 리뷰어가 계획을 승인해야 실행이 진행됩니다.
  4. Execution: 에이전트는 코드를 점진적으로 구현하고, CoderAgent, TestEngineer, CodeReviewer 등 전문 서브에이전트에 검증 및 테스트를 위임합니다.
  5. Live Documentation: ExternalScout가 외부 라이브러리의 최신 문서를 가져와 오래된 학습 데이터에 의존하지 않도록 합니다.

Who it’s for

이 도구는 확립된 코딩 표준을 가지고 있으며 과도한 재작업을 피하고자 하는 프로덕션 개발자와 팀을 위해 설계되었습니다. 특히 인간이 주도하는 AI 개발, 엄격한 승인 게이트, 토큰 효율적인 컨텍스트 관리를 원하는 경우에 유용합니다.

Highlights

  • Pattern Control: 코딩 표준을 한 번 정의하고 컨텍스트 파일을 레포지토리에 커밋하면 전체 팀의 AI 에이전트가 이를 따르게 할 수 있습니다.
  • Approval Gates: 파일을 쓰거나 명령을 실행하기 전에 인간 승인이 필요해 자율 AI 오류를 방지합니다.
  • Token Efficiency: 전체 코드베이스를 로드하는 경우에 비해 토큰 사용량을 최대 80% 절감합니다.
  • Editable Agents: 에이전트 행동은 markdown 파일에 정의되어 있어 벤더 락인 없이 워크플로와 제약을 사용자 맞춤형으로 조정할 수 있습니다.
  • Model Agnostic: Claude, GPT, Gemini 및 로컬 모델 등 다양한 모델과 호환됩니다.