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해결하는 문제

Inno Agent는 일반적인 코드 에이전트가 교육 분야에 적용될 때 겪는 한계를 해결합니다. 개방형 소프트웨어 공학이 아닌, 개인 맞춤형 학습 지원(오개념 진단, 연습 문제 생성, 복습 스케줄링)에 초점을 맞춥니다. 학습자 상태, 아카이브된 지식, 대화 기록을 별도의 메모리 계층으로 분리함으로써 '평평한 대화' 문제를 방지합니다.

작동 방식

Pi 코드 에이전트 SDK를 기반으로 하며, 네 가지 계층을 통해 학습 루프를 구현합니다.

1. 사용자 인터페이스: 데스크톱 앱(Electron), 웹 UI(React), 터미널 CLI, IM 채널(Feishu/WeChat)을 통해 접근 가능.
2. 애플리케이션 계층: 채널 어댑터, cron 기반의 능동적 스케줄러, 브라우저 내 터미널을 갖춘 'Practice Lab'을 관리.
3. 에이전트 런타임: Pi SDK를 사용해 LLM 제공자(OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Ollama)와 등록된 도구를 조율.
4. 계층적 메모리:
   • L1(학습자 프로필): 목표, 지식 상태, 선호도를 추적.
   • L2(네이티브 위키): 하이브리드 검색(BM25 + 지식 그래프)을 사용한 인간이 읽기 쉬운 지식 기반.
   • L3(세션 리콜): SQLite 인덱스 기반의 기록으로 다중 대화 간 검색 가능.

대상 사용자

학습 프로세스를 관리하고, 진도를 추적하며, 사전 환경에서 기술을 연습하고 싶은 개인 학습자.

주요 기능

• 3계층 메모리: 학습자 프로필, 구조화된 위키, 세션 기록을 분리하여 개인 맞춤화를 증거 기반으로 만듭니다.
• 능동적 스케줄링: 자연어로 cron 작업을 생성하고 실행하여 알림과 복습을 자동화합니다.
• Practice Lab: 워크스페이스 범위의 웹 터미널을 포함하여 실습을 가능하게 하며, 에이전트가 분석할 수 있는 기록을 유지합니다.
• 다중 채널 접근: Feishu 및 WeChat과 통합되어 원활한 상호작용을 제공합니다.
• 세션 재생: 실제 제품 UI를 사용해 기록된 실제 세션을 재생할 수 있는 독립형 쇼케이스 사이트.