promptise-com/Foundry
The foundation layer for agentic intelligence.
해결하는 문제
Promptise Foundry는 개발자가 AI 에이전트를 구축하기 위해 분산된 개별 라이브러리를 수동으로 조립해야 하는 번거로움을 없애기 위해 설계된 풀스택 에이전틱 엔지니어링 프레임워크입니다. 에이전트 생성, 에이전트가 사용하는 도구, 추론 로직, 그리고 에이전트를 고객에게 안전하게 배포하는 데 필요한 프로덕션급 인프라를 위한 통합 시스템을 제공합니다.
작동 방식
Foundry는 여러 핵심 구성 요소를 단일 프레임워크로 통합합니다:
- Agent Core: 모델을 도구, 메모리, 보안 스캐너(프롬프트 인젝션 차단 및 PII 마스킹용), 응답 캐시에 연결하는 단일 함수 (
build_agent()). - Reasoning Engine: 개발자가 에이전트의 사고 프로세스를 리서치, 토론, plan-act-reflect와 같은 일반적인 패턴을 위한 프리셋이 포함된 읽기 가능한 그래프로 정의할 수 있게 합니다.
- MCP Server SDK: Python 함수를 내장된 인증, 속도 제한 및 감사 로그를 갖춘 Model Context Protocol (MCP) 도구로 변환하는 도구 빌딩 키트.
- Agent Runtime: 스케줄, 웹훅 또는 파일 변경에 의해 트리거될 수 있는 장기 실행 에이전트를 관리하기 위한 시스템으로, 충돌 복구 및 예산 제한 기능을 특징으로 합니다.
- Prompt Engineering: 프롬프트를 단순한 문자열이 아닌 버전 관리되는 유형화된 소프트웨어 블록으로 취급하기 위한 시스템.
- Agent Identity: 공유 API 키를 대체하기 위해 에이전트에 고유한 인증된 ID(OIDC, AWS, GCP 등을 통해)를 제공합니다.
대상
AI 에이전트 프로토타입에서 프로덕션 레이어를 처음부터 다시 구축하지 않고도 보안성, 관찰 가능성 및 거버넌스를 갖춘 프로덕션급 멀티테넌트 시스템으로 전환하고자 하는 개발자와 팀을 위해 구축되었습니다.
주요 특징
- 네이티브 멀티테넌시: 고객별 메모리, 캐시 및 대화에 대한 구조적 데이터 분리.
- 강제된 인간 승인: 위험한 도구 호출에 대해 인간의 승인을 요구하는 서버 측 게이트.
- MCP 네이티브: 도구는 Promptise 에이전트뿐만 아니라 Claude Desktop 및 Cursor와 같은 다른 MCP 클라이언트와 호환됩니다.
- 에어갭 기능: 오프라인 또는 규제 환경을 위한 로컬 보안 모델, 임베딩 및 벡터 저장소를 지원합니다.
- 복구 가능한 실행: 충돌 후 에이전트가 중단된 지점부터 재개할 수 있도록 하는 저널 시스템.