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해결하는 문제

PowerContext는 작업이 인간과 AI 에이전트 간에 인계될 때 발생하는 컨텍스트 손실 문제를 해결합니다. 일반적인 워크플로우에서 추론과 현재 상태는 특정 대화 기록에 갇혀 있어, 새 사람이나 에이전트가 전체 기록을 다시 읽지 않고 작업을 재개하기 어렵습니다.

작동 방식

이는 대화 간에 정보를 저장하고 구성하는 지속적인 컨텍스트 레이어로 작동합니다. 정보를 다양한 유형으로 분류합니다:

• 메모리: 나중에 사용하기 위해 저장되는 지속적인 정보.
• 핸드오프: 작업의 현재 목표와 상태.
• 경험 및 기술: 재사용 가능한 접근 방식과 방법.

사용자는 비동기 Python 클라이언트, HTTP API, MCP 또는 Core SDK를 통해 PowerContext를 다양한 AI 에이전트(Claude Code, Codex, LangChain 등)와 통합할 수 있습니다. 기본 메모리(명시적 저장/검색)와 전체 메모리 기능(임베딩 및 생성 API를 사용한 자동 추출 및 주제 기반 메모리)을 모두 지원합니다.

대상 사용자

복잡하고 다단계 작업에 AI 에이전트를 사용하며, 서로 다른 에이전트 간 또는 인간과 에이전트 간의 인계가 필요한 개발자와 팀을 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• 대화 간 지속성: 다른 세션 간에 상태와 진행 상황을 유지합니다.
• 광범위한 통합 지원: Pydantic AI, LangGraph, DeepSeek Harness 등 다양한 에이전트 프레임워크와 연결됩니다.
• 핸드오프 관리: 현재 목표와 상태를 체계적으로 정리하여 원활한 전환을 촉진합니다.
• 소스 보존: 저장된 정보의 소스와 이전 버전을 추적합니다.