lithos-ai/motus

해결하는 문제

Motus는 AI 에이전트의 배포와 확장성을 단순화하는 오픈소스 에이전트 서빙 인프라입니다. 복잡한 프레임워크를 필요로 하지 않으며, 스케줄링, 병렬 처리, 캐싱, 회복성 등의 중량 작업을 런타임이 처리함으로써 개발자는 순수한 Python 코드로 에이전트를 구축할 수 있습니다.

작동 방식

Motus는 @agent_task 데코레이터로 표시된 Python 함수를 자동으로 병렬 종속성 그래프로 변환하는 서빙 런타임을 사용합니다. 이로 인해 데이터 흐름을 추론하고, 개발자가 명시적인 방향성 비순환 그래프(DAG)를 작성할 필요 없이 작업을 병렬로 실행할 수 있습니다. OpenAI, Anthropic, Google ADK 등 다양한 SDK 또는 순수한 Python으로 구축된 에이전트를 넓게 지원하며, 로컬에서 에이전트를 제공하거나 클라우드에 배포하기 위한 단일 명령어를 제공합니다.

대상 사용자

스케일링 가능한 방식으로 에이전트를 서빙하고 배포하고 싶은 개발자들, 특히 Cursor나 Claude Code와 같은 코딩 에이전트를 사용하여 개발 워크플로우를 가속화하고자 하는 사용자들.

주요 특징

• 태스크 그래프 런타임: Python 함수의 병렬 실행, 재시도, 타임아웃을 자동으로 처리.
• 코드 기반 워크플로우: 명시적인 DAG가 필요 없음; 종속성은 데이터 흐름에서 추론됨.
• 다중 제공자 지원: OpenAI, Anthropic, Gemini, OpenRouter의 통합 클라이언트를 제공하며, Ollama 또는 vLLM을 통해 로컬 모델도 지원.
• 다중 에이전트 조합: agent.as_tool()로 에이전트를 도구로 감싸서 감독 에이전트가 조율할 수 있음.
• 통합 관측성: LLM 호출 및 도구 실행에 대한 자동 트레이싱을 제공하며, 인터랙티브 HTML 뷰어 또는 Jaeger 내보내기 기능 포함.
• Docker 사전: 신뢰할 수 없는 코드를 격리된 컨테이너에서 도구로 실행할 수 있는 기능.
• MCP 통합: Model Context Protocol(MCP) 호환 서버 지원.
• 사람의 개입: 실행 중 인터랙티브 승인 및 피드백을 내장된 방식으로 지원.