statelyai/agent

해결하는 문제

제어 흐름 로직을 LLM에서 상태 기계로 이동시켜 AI 에이전트가 유효하지 않은 동작을 취하는 것을 방지합니다. 이로 인해 에이전트는 예측 가능하고 검사 가능하며 재개 가능한 상태를 유지할 수 있으며, LLM은 현재 상태에 의해 정의된 합법적 이벤트 집합에서만 선택할 수 있습니다.

작동 방식

Stately Agent는 모델 요청과 결정을 XState에 통합합니다. 상태 기계는 합법적 전이와 가드를 정의하고, LLM은 이벤트를 제안하며, 기계가 해당 이벤트가 허용되는지 판단합니다. 시스템은 기계 로직과 실행 환경(호스트)을 분리하므로, 동일한 에이전트 기계를 스크립트 실행자로 로컬에서 테스트하거나 Vercel AI SDK와 같은 제공자로 프로덕션 환경에서 실행할 수 있으며, 기계 정의를 변경할 필요가 없습니다.

대상 사용자

에이전트의 동작에 엄격한 제어가 필요하고, 결정론적 워크플로우, 그리고 에이전트 상태를 쉽게 테스트, 시각화, 지속할 수 있는 능력이 필요한 개발자들입니다.

주요 특징

• 결정론적 제어 흐름: 상태 기계가 로직을 소유하므로, 유효하지 않은 동작은 불가능합니다.
• 모델 독립성: 기계는 직접 모델과 통신하지 않으므로, 개발자는 LLM 제공자나 실행자를 쉽게 교체할 수 있습니다.
• 내장된 패턴: ReAct, 반성, 계획-실행, RAG와 같은 일반적인 에이전트 아키텍처에 대한 실행 가능한 예제가 포함되어 있습니다.
• 네이티브 XState 통합: XState의 스냅샷, 버전 관리, 에이전트 상태 마이그레이션 기능을 활용합니다.