vamplabAI/sgr-agent-core

해결하는 문제

SGR Agent Core는 복잡한 추론과 도구 선택을 수행할 수 있는 지능형 연구 에이전트를 구축하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 표준 도구 호출 에이전트보다 깊이 있는 연구 작업을 더 효과적으로 처리할 수 있도록, 구조적이고 신뢰할 수 있는 추론을 가능하게 하는 스키마 가이드드 리ASONING(SGR) 접근 방식을 구현함으로써 AI 에이전트의 구조적이고 신뢰할 수 있는 추론의 필요성을 해결합니다.

작동 방식

이 프레임워크는 BaseAgent 인터페이스를 기반으로 한 두 단계 아키텍처를 사용합니다. 구조적 추론과 유연한 도구 선택을 결합하여, SGRAgent, ToolCallingAgent, SGRToolCallingAgent와 같은 다양한 에이전트 유형을 정의할 수 있도록 합니다. 시스템은 확장성이 뛰어나며, OpenAI 호환 LLM(로컬 모델 포함)을 지원하고 검색, 추론, 명확화를 위한 도구를 제공합니다.

대상 사용자

AI 연구 에이전트를 개발하는 개발자, OpenAI 호환 API 엔드포인트를 갖춘 프로덕션 준비된 에이전트 프레임워크를 찾는 엔지니어, 그리고 Agent Client Protocol (ACP) 또는 REST API를 통해 자신의 도구에 에이전트를 통합하고자 하는 사용자.

주요 특징

• 스키마 가이드드 리ASONING: 구조적 추론과 유연한 도구 선택을 결합.
• OpenAI 호환 API: OpenAI API 엔드포인트의 즉시 대체로 작동.
• 확장 가능한 아키텍처: 코어 라이브러리와 선택적 확장 기능을 통해 사용자 정의 에이전트 및 도구를 쉽게 생성 가능.
• 다중 프로토콜 지원: SSE를 통한 실시간 스트리밍, REST API, 그리고 stdio 통신을 위한 Agent Client Protocol (ACP)를 지원.
• 프로덕션 준비 완료: Docker 지원 및 포괄적인 테스트 커버리지 포함.