huiliyi37/Tianshu-harness

해결하는 문제

프로그래밍 에이전트는 종종 '인지 앵커 붕괴'를 겪습니다. 이는 전체 목표를 놓치거나, 검증되지 않은 가정을 하거나, 사소한 장애물에 직면했을 때 포기하는 현상입니다. 이 프로젝트는 이러한 행동을 방지하는 런타임 환경을 제공하여, 에이전트가 단순히 완료를 주장하는 대신 검증 가능한 증거를 가지고 실제로 작업을 완료하도록 보장합니다.

작동 방식

AI 모델과 실제 세계 사이의 감독 계층 역할을 하는 인지 가상 머신(CVM)을 도입합니다. 런타임은 모델의 내부 메모리에만 의존하는 대신, 목표, 제약 조건, 성공 기준을 추적하는 '작업 계약'을 관리합니다. 각 턴의 5단계에 걸쳐 에이전트의 진행 상황을 모니터링하기 위해 75개의 런타임 훅으로 구성된 파이프라인을 사용합니다. 핵심적으로 '전달 게이트'를 강제합니다. 에이전트는 테스트 통과나 생성된 diff와 같은 증거를 제공하지 않는 한 작업을 완료로 표시할 수 없습니다.

대상 사용자

복잡하고 다단계 엔지니어링 작업을 처리할 수 있고 원래 목표에서 벗어나지 않는 더 안정적이고 자율적인 코딩 에이전트를 구축하거나 사용하려는 개발자.

주요 특징

• 증거 기반 전달: 검증 단계를 요구하여 에이전트가 작업 완료를 거짓으로 주장하는 것을 방지합니다.
• 인지 가상 머신(CVM): 에이전트의 행동을 실시간으로 관찰, 측정, 수정하는 결정론적 감독 계층입니다.
• 효율적인 컨텍스트 관리: API 비용을 크게 줄이고 긴 세션에서 성능을 향상시키는 접두사 캐싱 엔진을 갖추고 있습니다.
• 통합 인터페이스: 터미널 기반 TUI, 데스크톱 애플리케이션, VS Code 통합 전반에 걸쳐 일관된 경험을 제공합니다.
• 유연한 에이전트 성격: '스타 맵(星域)'을 사용하여 기본 모델 가중치를 수정하지 않고도 에이전트의 행동 경향을 조정합니다.