wang2122/sprix-sage-router

Sprix AI at 屿智同行 — state-aware SELF/COLLABORATE/HANDOFF routing for A2A agent networks.

해결하는 문제

SAGE (State-Aware Graph Exchange)는 개방형 에이전트 간(A2A) 네트워크에서 실행 중인 작업의 재라우팅 문제를 해결합니다. 발견 서비스는 에이전트를 찾을 수 있지만, SAGE는 작업이 이미 시작된 후 누가 그 작업을 계속 수행해야 하는지를 판단합니다. 이미 완료된 작업, 부분 결과의 품질, 그리고 새로운 에이전트로의 컨텍스트 전달 비용을 고려합니다.

작동 방식

SAGE는 성공 확률, 비용, 지연 시간, 조정 오버헤드를 균형 있게 고려하는 유틸리티 함수를 기반으로 세 가지 주요 라우팅 모드를 평가하는 의사결정 계층입니다.

  • SELF: 현재 에이전트가 작업을 계속합니다.
  • COLLABORATE: 현재 에이전트가 보완적인 에이전트를 모아 팀을 구성합니다.
  • HANDOFF: 작업이 더 전문적인 피어에게 완전히 이관됩니다.

체크포인트 인식 모델을 사용하여, 새로운 후보가 기존 아티팩트에서 얼마나 많은 작업을 재사용할 수 있는지(아티팩트 이식성)를 추정하고, 얼마나 다시 해야 하는지 평가합니다. 또한 "요구사항 조건부 신뢰"를 추적하여 특정 기술에 따라 에이전트의 신뢰성을 평가하며, 단일 전역 신뢰 점수를 사용하지 않습니다.

대상 사용자

다중 에이전트 시스템이나 A2A 마켓플레이스를 개발하고 있으며, 작업 수명 주기 동안 에이전트 팀을 동적으로 재구성하여 품질과 예산 제약을 최적화할 필요가 있는 개발자들입니다.

주요 특징

  • 체크포인트 인식: 잔여 작업량과 아티팩트 재사용을 추정하여 핸드오프 시 불필요한 재작업을 방지합니다.
  • 요구사항 조건부 신뢰: 특정 요구사항/기술별 신뢰성을 추적하여 매칭 정확도를 향상시킵니다.
  • 3모드 라우팅: 단일 목적 함수에서 솔로 계속, 협업, 핸드오프를 함께 비교합니다.
  • A2A 프로토콜 통합: Agent2Agent 프로토콜과 연동되며, 에이전트 카드와 입찰을 실행 계획으로 매핑할 수 있습니다.
  • 감사 가능한 추적: 라우팅 결정의 근거와 대안을 제공하여 투명성을 보장합니다.

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