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해결하는 문제

Spacebot은 개인 사용자가 아닌 팀과 커뮤니티를 위한 멀티스레드 에이전트 허브입니다. 대부분의 AI 에이전트에서 흔히 발생하는 '블로킹' 문제를 해결합니다. 이는 하나의 대화 루프가 도구 호출을 실행하는 동안 새로운 메시지 처리나 백그라운드 작업을 수행할 수 없게 만드는 현상입니다. Spacebot은 대화와 실행을 분리함으로써, 고부하 상황에서도 오케스트레이터가 항상 사용 가능하고 반응성 있는 상태를 유지할 수 있도록 보장합니다.

작동 방식

Spacebot은 동시성을 보장하기 위해 네 가지 서로 다른 프로세스 유형을 사용합니다.

• 채널: 사용자와 직접 상호작용하는 LLM 프로세스로, 정체성과 성격을 다룹니다. 블로킹이 불가능하며, 응답, 분기, 워커 생성을 담당합니다.
• 브랜치: 채널의 컨텍스트를 병렬로 분기하여 생각하기, 기억 회상, 옵션 평가 등을 수행하지만 메인 대화를 혼잡하게 하지 않습니다.
• 워커: 채널에서 상속한 컨텍스트를 사용하여 실제 작업(예: 쉘 명령어, 브라우저 자동화)을 수행하는 독립적인 프로세스입니다.
• 컴팩터: 프로그래밍 방식으로 백그라운드에서 컨텍스트를 요약하여 대화가 가득 차는 것을 방지하는 모니터로, "롤링" 요약 또는 "크로니클" 체크포인트 중 하나를 사용합니다.

대상 사용자

• 팀 및 조직: 여러 플랫폼(Slack, Discord, Telegram 등)에서 공유 메모리가 필요한 공유 에이전트가 필요한 사용자.
• 커뮤니티 매니저: 수십 명이 동시에 에이전트와 상호작용할 수 있는 Discord 서버를 운영하는 사용자.
• 개인 고성능 사용자: 더 구조적이고 자율적인 에이전트, 우수한 메모리 및 동시성 기능을 원하는 개인 사용자.

주요 기능

• 크로니클: 장기간 실행되는 세션의 내구성 있고 탐색 가능한 기록으로, 롤링 요약 대신 추가 전용 체크포인트를 사용합니다.
• 다중 플랫폼 지원: Discord, Slack, Telegram, Twitch, Signal, Mattermost, 이메일, 웹채팅의 네이티브 어댑터를 제공합니다.
• Rust로 구현: 단일 바이너리, 로컬 우선 아키텍처, 내장 데이터베이스(SQLite 및 LanceDB)를 포함합니다.
• 그래프 기반 메모리: 유형화된 지식 시스템으로 사실, 선호, 결정, 목표를 구분하며 하이브리드 벡터 검색과 전체 텍스트 검색을 병행합니다.
• 자율 작업 시스템: 목표 중심 시스템으로, 에이전트가 작업을 제안하고 실행 전 인간의 승인을 기다립니다.
• MCP 통합: 외부 데이터베이스 및 API에 워커를 연결할 수 있는 Model Context Protocol(MCP)을 지원합니다.