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해결하는 문제

SGR Agent Core는 복잡한 추론과 도구 선택을 수행할 수 있는 지능형 연구 에이전트를 구축하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 단순한 프롬프트 기반 도구 호출을 넘어서, 구조적이고 신뢰할 수 있는 추론 프로세스를 필요로 하는 AI 에이전트의 요구를 충족시키며, Schema-Guided Reasoning (SGR)이라 불리는 체계적인 접근 방식으로 발전시킵니다.

작동 방식

이 프레임워크는 SGR 개념을 기반으로 한 이단계 아키텍처를 구현합니다. 개발자가 전용 에이전트를 만들 수 있도록 BaseAgent 인터페이스를 제공합니다. 시스템은 SGRAgent, ToolCallingAgent, SGRToolCallingAgent 등의 다양한 에이전트 유형을 지원하며, 로컬 모델을 포함한 모든 OpenAI 호환 LLM과 통합 가능합니다.

연구를 촉진하기 위해 웹 검색, 페이지 콘텐츠 추출, 추론용 내장 도구를 포함합니다. REST API 서버(OpenAI 호환)로 배포하거나 Python 라이브러리로 사용할 수 있으며, stdio를 통한 JSON-RPC 기반의 Agent Client Protocol (ACP)도 지원합니다.

대상 사용자

• 구조적 추론을 갖춘 연구 중심 에이전트를 구축하고자 하는 AI 개발자
• REST API를 통해 기존 애플리케이션에 에이전트 워크플로를 통합하고자 하는 소프트웨어 엔지니어
• 개인적이고 로컬 LLM 기반의 연구 도구가 필요한 연구자

주요 특징

• Schema-Guided Reasoning: 구조적 추론과 유연한 도구 선택을 결합합니다.
• OpenAI 호환성: OpenAI API 엔드포인트의 즉시 대체 기능을 제공하며, 모든 OpenAI 호환 LLM과 작동합니다.
• 실시간 스트리밍: Server-Sent Events (SSE)를 통한 응답 스트리밍을 내장 지원합니다.
• 확장 가능한 아키텍처: 제공된 BaseAgent 인터페이스를 사용해 사용자 정의 에이전트와 도구를 쉽게 생성할 수 있습니다.
• Agent Client Protocol 지원: stdio를 통한 JSON-RPC를 통해 에디터 및 도구와 통합 가능합니다.