voicetreelab/voicetree

해결하는 문제

Voicetree는 여러 AI 에이전트를 관리하는 혼란과 LLM이 거대한 대화 기록에 압도될 때 발생하는 '컨텍스트 로트(변질)' 문제를 해결합니다. 수동적인 에이전트 조율과 인간과 AI 간의 공유 메모리 부족 문제를 해결하며, 작업, 계획, 진행 상황을 공간적으로 정리하는 방법을 제공합니다.

작동 방식

이 시스템은 노드가 마크다운 파일이고, 엣지가 위키링크인 그래프 기반의 '마인드맵'을 사용합니다. 에이전트(Claude Code, Gemini, Codex 등)는 이 그래프 내에 존재합니다. 에이전트가 노드에서 생성되면, 해당 노드의 내용이 작업으로 전달되며, 설정 가능한 반경과 로컬 임베딩을 통한 의미적 검색을 통해 주변 노드에 접근할 수 있습니다.

에이전트는 작업을 하위 그래프로 재귀적으로 분해하고, 종속성 그래프를 처리하기 위해 자체적인 병렬 하위 에이전트를 생성할 수 있습니다(네이티브 터미널로 표시됨). 인간과 에이전트는 동일한 API와 메모리 그래프를 공유하여 시스템이 런타임에 재구성될 수 있습니다.

대상 사용자

복잡한 인간-인간-루프(HITL) 코딩 에이전트 시스템을 구축하는 개발자 및 연구자로, 작업 메모리를 외부화하고 에이전트 워크플로우의 고수준 감시를 유지하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

주요 특징

• 공간적 메모리: 그래프 레이아웃을 사용해 에이전트와 작업을 정리하며, 정신적 모델과 유사하게 인지 부담을 줄입니다.
• 인간-AI 공유 메모리: 인간과 에이전트는 동일한 마크다운 기반의 하이퍼그래프 데이터베이스와 상호작용합니다.
• 재귀적 분해: 에이전트는 큰 작업을 작은 연결된 노드로 분해하고, 하위 에이전트를 조율하여 해결할 수 있습니다.
• 음성 → 그래프: 손을 사용하지 않고 아이디어를 캡처하고, 구두 생각을 구조화된 마인드맵으로 변환하는 음성 모드를 포함합니다.
• 에이전트 중심 API: 에이전트의 CRUD 작업, 라이프사이클 훅, 그래프 탐색에 사용할 수 있는 가벼운 API와 CLI(vt)를 제공합니다.