momozi1996/momo-code

해결하는 문제

Momo Code는 시간이 지남에 따라 성능을 진화시키도록 설계된 AI 기반 코딩 에이전트입니다. 성공적인 패턴과 사용자 수정에서 학습하는 자기 진화 시스템을 구현하여 정적 LLM 코딩 어시스턴트의 한계를 해결합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 Pioneer Agent 아키텍처를 기반으로 한 이중 속도 진화 시스템을 활용합니다:

• 고속 루프(경험): 지식 임베딩 프로토콜(KEP)을 사용하여 성공적인 세션 패턴을 "전술 카드"로 증류합니다. 이들은 톰슨 샘플링을 통해 선택되고 실시간으로 시스템 프롬프트에 주입되어 즉각적인 작업 성능을 향상시킵니다.
• 저속 루프(훈련): 몬테카를로 그래프 검색(MCGS)과 LoRA 미세 조정을 사용하여 시간 단위 가중치 개선을 수행합니다.
• JEV 결정 계층: 도구, 전술, 라우팅에 대한 결정 게이트 역할을 하는 판단-평가-검증 계층으로, "섀도우 모드"를 사용하여 LLM 출력에 대한 결정을 보정합니다.
• RSI 자기 진화: 프롬프트 패치와 모델 가중치 업데이트를 자동화하는 3계층 재귀 개선 루프(제품, 전략, 메커니즘).

대상 사용자

CLI 워크플로우에 통합할 수 있고 프로젝트별 컨텍스트에 따라 자체 전략을 자율적으로 개선할 수 있는 로컬 우선, 고도로 사용자 정의 가능한 AI 코딩 에이전트를 원하는 개발자.

주요 기능

• 다중 공급자 지원: Deepseek, Claude, GPT-4, Gemini를 포함한 25개 이상의 LLM 공급자와 호환됩니다.
• 고급 작업 관리: 작업 분해를 위한 재귀 하위 에이전트와 장기 작업을 재개 가능한 DAG로 처리하는 그래프 엔진을 지원합니다.
• 홀로그래픽 기능: 물리 세계(Genesis)를 제어하는 시뮬레이션 에이전트와 매개변수 튜닝을 위한 추론 기반 최적화 도구를 포함합니다.
• 대화형 REPL: 접을 수 있는 사고 사슬(CoT) 패널과 결정 칩을 갖춘 네이티브 TTY 인터페이스.
• Claude Code 상호 운용성: Claude Code에서 구성과 MCP 서버를 원활하게 상속합니다.