linkerlin/PUAX

해결하는 문제

PUAX는 AI 에이전트를 위한 "정신적 런타임"으로, 단순한 분석을 넘어 검증되고 전달 가능한 결과물로 이끌도록 설계되었습니다. 에이전트가 평범하거나 피상적인 답변을 제공하는 경향을 해결하기 위해 "압력"과 구조화된 인센티브 시스템을 도입하여 에이전트가 최고 역량으로 성과를 내도록 동기를 부여합니다. 이는 에이전트가 도전받을 때 더 높은 성과 향상을 달성할 수 있다는 아이디어(예: Miles Cranmer 실험)에서 영감을 얻었습니다.

작동 방식

PUAX는 MCP(Model Context Protocol) 서버 또는 Python SDK를 통해 AI 에이전트와 통합되는 런타임으로 작동합니다. 세 가지 핵심 프리미티브를 구현합니다:

• Arena(상황): 경쟁적이거나 높은 위험의 환경(상대, 관객, 희소성)을 설정하여 평범함을 깨뜨립니다.
• Gates(게이트): 진단 우선 워크플로, 신뢰도 게이팅, 독립적 검증을 구현하여 조기 수렴이나 "부정 행위"를 방지합니다.
• Dreams(꿈): GHM Guided Dream Method를 사용하여 에이전트가 통제된 환각을 발산적 사고와 창의적 혁신에 활용할 수 있게 하며, 엄격한 감사를 통해 "깨어나서" 결과를 검증하도록 보장합니다.

또한 토큰 소비를 90% 이상 줄이는 "Thin Prompt" 시스템과 런타임이 이벤트(예: 도구 사용)를 가로채 제약을 강제하거나 압력 수준(L0–L4)을 높일 수 있는 후크 시스템을 갖추고 있습니다.

대상 사용자

LangGraph, AutoGen, CrewAI, LangChain과 같은 프레임워크를 사용하여 AI 에이전트를 구축하는 개발자, 그리고 Cursor, Claude Code, Windsurf와 같은 AI 기반 IDE 사용자로서 에이전트의 출력 품질과 신뢰성을 최대화하려는 사람들.

주요 특징

• 인센티브 기반 런타임: 심리학적 "압력"과 경쟁적 맥락을 사용하여 에이전트 성과를 향상시킵니다.
• MCP 서버 통합: Cursor 및 Claude Code와 같은 도구를 위한 MCP 서버로 쉽게 배포할 수 있습니다.
• GHM Dream Method: 창의적 문제 해결을 위한 통제된 환각을 위한 전문 엔진.
• Thin Prompting: 토큰 비용을 크게 낮추는 고압축 프롬프트.
• 행동 폐루프: 진단, 신뢰도 확인, 완료의 독립적 검증을 위한 도구를 포함합니다.
• AMP 미들웨어: 전체 MCP 서버 없이 에이전트 루프에 네이티브 통합하기 위한 제로 의존성 Python SDK.