자주 묻는 질문

AgentOS는 프로덕션 AI 에이전트를 구축하기 위한 오픈소스 TypeScript 런타임으로, Manic Agency LLC(manic.agency)와 Frame.dev가 개발했습니다. 멀티 에이전트 오케스트레이션, 인지 메모리, 멀티모달 RAG, 내장 안전 가드레일(PII 편집, 프롬프트 인젝션 방어, 콘텐츠 모더레이션), 음성 파이프라인, 37개 채널 어댑터, 21개 LLM 프로바이더 통합을 제공합니다. AgentOS는 또한 AI 네이티브 게이밍 플랫폼인 Wilds.ai 뒤의 AI 시스템도 구동합니다. 셀프 호스팅 가능하며 무료입니다.

네. 코어 런타임은 Apache 2.0 라이선스입니다. 에이전트 프리셋, 확장, 가드레일은 MIT 라이선스입니다. 이 라이선스 조건에 따라 AgentOS를 상업적으로 사용, 수정, 재배포할 수 있습니다.

AgentOS는 OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Mistral, Cohere, Ollama, OpenRouter, Together AI, Fireworks AI, Groq, Perplexity, DeepSeek, xAI(Grok), Replicate, Anyscale, AI21 Labs, Aleph Alpha, AWS Bedrock, Azure OpenAI, Cloudflare Workers AI, HuggingFace Inference 등 21개 LLM 프로바이더를 지원합니다. 프로바이더 폴백 체인으로 자동 페일오버가 가능합니다.

AgentOS는 전부 TypeScript로 작성되었으며 Node.js에서 실행됩니다. npm 패키지는 @framers/agentos 입니다. 모든 TypeScript 또는 JavaScript 프로젝트와 함께 작동합니다.

AgentOS는 TypeScript 네이티브이며(Python이 아닙니다), Ebbinghaus 감쇠 곡선과 HEXACO 성격 모델링을 갖춘 인지 메모리를 포함합니다. 기본적인 프롬프트 필터링 대신 5단계 보안 계층을 제공하고, 37개 내장 채널 어댑터(Discord, Telegram, Slack, 이메일 등)를 제공하며, 그래프 기반 에이전트 DAG를 포함한 6가지 오케스트레이션 전략을 지원합니다. 또한 88개의 큐레이션된 스킬과 토큰 사용량을 약 90% 줄이는 능력 발견 엔진을 함께 제공합니다.

faq.general.whatIsParacosm.answer

faq.general.whatIsWildsAi.answer

GMI는 General Machine Intelligence의 약자로, 각 AgentOS 에이전트의 인지 코어입니다. GMI는 에이전트의 성격 특성(HEXACO를 통해), 메모리 시스템, 도구 접근, 가드레일 구성, 커뮤니케이션 스타일을 단일한 영속적 정체성으로 캡슐화합니다. GMI는 세션 간 상태를 유지하고 누적된 경험을 바탕으로 행동을 적응시킵니다.

HEXACO는 심리학 연구(Ashton & Lee, 2004)에서 비롯된 6요인 성격 모델입니다. 6가지 차원은 정직-겸손, 정서성, 외향성, 친화성, 성실성, 경험에 대한 개방성입니다. AgentOS에서 HEXACO 특성은 에이전트가 어떻게 소통하고, 기억하고, 결정을 내리는지를 조절합니다. 예를 들어, 높은 개방성은 회상 중 메모리 재공고화를 증가시키고, 높은 성실성은 관련 없는 연상에 대한 검색 유도 망각을 강화합니다.

AgentOS 인지 메모리는 인지과학 연구의 8가지 메커니즘을 구현합니다: 재공고화, 검색 유도 망각, 비자발적 회상, 앎의 느낌, 시간적 요지 추출, 스키마 부호화, 출처 신뢰도 감쇠, 정서 조절. 기억은 Ebbinghaus 망각 곡선(Ebbinghaus, 1885)을 따라 시간이 지나면서 감쇠하며, 간격 반복과 공고화를 통해 중요한 정보를 보존합니다. 작업 메모리는 Baddeley의 다중 구성 요소 모델(Baddeley, 2000)을 따르며, 현재 턴을 위한 휘발성 스크래치패드가 일화, 의미, 관찰 메모리 계층으로 위로 공고화됩니다.

AgentOS는 5단계 보안 계층(dangerous, permissive, balanced, strict, paranoid)과 6가지 가드레일 확장 유형을 제공합니다: PII 편집(이름, 이메일, 전화번호, SSN), 프롬프트 인젝션 감지를 위한 ML 분류기, 코드 안전 분석, 소스 문서 대비 그라운딩 검증, 에이전트를 과제에 유지하기 위한 토픽성 강제, 유해하거나 부적절한 출력에 대한 콘텐츠 정책 필터링.

능력 발견 엔진은 도구와 스킬의 정적 덤프를 3-tier 시맨틱 검색으로 대체하여 토큰 사용량을 약 90% 줄입니다. Tier 0은 카테고리 요약을 약 150 토큰으로 제공합니다(항상 포함). Tier 1은 상위 5개 시맨틱 매치를 약 200 토큰으로 반환합니다. Tier 2는 전체 스키마를 약 1,500 토큰으로 온디맨드 제공합니다. discover_capabilities라는 메타 도구를 통해 에이전트가 런타임에 사용 가능한 도구를 자가 발견할 수 있습니다.

QueryRouter는 수신 쿼리를 4단계로 분류합니다: T0(컨텍스트로부터의 직접 응답), T1(단일 도구 호출), T2(플래닝 엔진이 필요한 다단계 계획), T3(오케스트레이션이 필요한 멀티 에이전트 위임). 이 분류가 각 요청의 실행 전략과 리소스 할당을 결정합니다.

적응형 지능은 AgentOS 에이전트가 재학습 없이 행동을 지속적으로 개선하는 방식입니다. 5가지 메커니즘이 함께 작동합니다: (1) 메타 반영 프롬프트 적응 — PromptBuilder가 매 턴마다 다른 시스템 프롬프트를 조립하며, 성격 특성, 기분 상태, 대화 이력, 검색된 기억, 사용 가능한 도구를 동적으로 통합합니다. (2) 응답 품질 자가 평가 — self_evaluate 도구가 에이전트 자신의 출력을 점수화하고 온도, 장황함, 성격 표현 같은 매개변수를 실시간으로 조정합니다. (3) 성격으로 조절된 인지 — HEXACO 특성이 에이전트의 정보 처리 방식을 형성합니다. 높은 개방성은 기억 검색 중 창의적 연상을 증가시키고, 높은 성실성은 관련 없는 데이터의 검색 유도 망각을 강화합니다. (4) 자율 메모리 공고화 — ConsolidationLoop는 약한 기억을 가지치기하고, 자주 접근되는 기억을 강화하며, 메모리 클러스터에서 새로운 통찰을 도출하므로 에이전트의 지식은 명시적 학습 없이 시간이 지남에 따라 향상됩니다. (5) QueryRouter 계층 분류 — 시스템은 쿼리 복잡도에 따라 검색 깊이를 적응시킵니다. 단순한 질문은 빠른 키워드 조회를, 복잡한 질문은 심층 연구가 포함된 완전한 하이브리드 RAG를 트리거합니다.

창발적 행동은 명시적으로 프로그래밍되는 대신 에이전트가 런타임에 발전시키는 능력입니다. AgentOS는 다섯 가지 형태를 지원합니다: (1) 런타임 도구 포지 — 에이전트는 forge_tool을 통해 즉석에서 새 도구를 만듭니다. EmergentCapabilityEngine은 샌드박스화된 JavaScript 실행과 LLM-as-judge 평가를 사용해 도구를 안전하게 만들고, 테스트하고, 승격합니다. (2) 자기 개선 성격 — 에이전트는 adapt_personality을 통해 HEXACO 성격 특성을 제한된 범위 내에서 적응시킵니다. 변형은 Ebbinghaus 감쇠와 함께 지속됩니다 — 강하고 반복되는 적응은 유지되고, 약한 것은 자연스럽게 사라집니다. (3) 동적 스킬 관리 — 에이전트는 manage_skills를 통해 런타임에 스킬을 활성화하거나 비활성화하여 행동 레퍼토리를 당면 과제에 맞게 적응시킵니다. (4) 조합 가능한 워크플로 생성 — 에이전트는 create_workflow를 통해 등록된 도구를 다단계 파이프라인으로 조합하여 기존 빌딩 블록에서 새로운 능력을 구축합니다. (5) 계층화된 도구 승격 — 포지된 도구는 세션, 에이전트, 공유 계층을 통과합니다. 신뢰할 수 있다고 입증된 도구(5회 이상 성공, 신뢰 점수 > 0.8)는 에이전트 간 재사용을 위해 자동으로 승격됩니다.

네. AgentOS는 두 가지 상호 보완적인 LLM-as-judge 메커니즘을 제공합니다. 에이전시 수준에서, hitl.llmJudge()는 결정을 LLM에 위임하는 승인 핸들러를 만듭니다. 각 ApprovalRequest를 구성 가능한 기준에 대해 평가하고 신뢰 점수와 함께 구조화된 결정을 반환합니다. 신뢰도가 임계값 아래로 떨어지면, 결정은 폴백 핸들러(다른 hitl 핸들러 또는 사람)로 에스컬레이션됩니다. 그래프 수준에서, humanNode() 빌더는 인터럽트 결정을 LLM에 위임하는 judge 옵션을 받습니다. 판단자가 확신하면 그래프는 중단 없이 계속됩니다. 신뢰도가 낮으면 실행은 일반 사람 인터럽트로 폴스루됩니다. 두 접근 방식 모두 구성 가능한 model, provider, criteria, confidence threshold를 지원합니다.

네. hitl.guardrailOverride가 활성화되면, 승인 결정 후에 가드레일이 실행되어 파괴적이거나 민감한 작업을 여전히 차단할 수 있습니다. 이것은 자동 승인, 사람 승인 또는 hitl.llmJudge() 이후에 두 번째 안전 계층을 추가합니다. 기본 사후 승인 가드레일에는 code-safety와 pii-redaction이 포함되며, hitl.postApprovalGuardrails로 목록을 구성할 수 있습니다. 승인 핸들러가 최종 결정권을 갖도록 명시적으로 원하는 경우에만 오버라이드를 비활성화하세요.

npm으로 설치: npm install @framers/agentos. AgentOS는 Node.js 18 이상이 필요합니다. CLI 도구는 동반 패키지를 설치하세요: npm install -g wunderland.

Import the agent function and configure it with a provider, instructions, and optional personality traits:

import { agent } from '@framers/agentos'

const myAgent = agent({
  provider: 'openai',
  instructions: 'You are a helpful assistant.',
  personality: {
    openness: 0.8,
    conscientiousness: 0.9,
  },
  memory: { enabled: true },
})

const reply = await myAgent.send('Hello!')
console.log(reply.text)

AgentOS는 여러 STT(음성-텍스트 변환) 및 TTS(텍스트-음성 변환) 프로바이더를 지원합니다. 에이전트 구성에서 STT 및 TTS 프로바이더를 지정하여 음성 파이프라인을 구성하세요. 지원되는 STT 프로바이더에는 Whisper(OpenAI), Deepgram, AssemblyAI가 있습니다. TTS 프로바이더에는 ElevenLabs, OpenAI TTS, Google Cloud TTS가 있습니다. 실시간 음성 상호작용을 위한 텔레포니 통합도 사용할 수 있습니다.

AgentOS는 셀프 호스팅 가능하며 Node.js가 실행되는 모든 곳에서 작동합니다. Docker로 자체 인프라에 배포하거나, AWS, GCP, Azure 같은 클라우드 프로바이더, 또는 Vercel, Railway, Fly.io 같은 플랫폼을 사용하세요. 런타임은 제로 구성 설정을 위해 기본적으로 SQLite를 사용하며, 프로덕션 규모를 위해 Postgres, pgvector, Qdrant 또는 Neo4j로의 선택적 마이그레이션이 가능합니다.

네. 로컬 LLM 추론을 위한 Ollama와 함께 사용하면 AgentOS는 완전히 오프라인으로 작동합니다. Ollama는 Llama, Mistral, Phi와 같은 오픈 웨이트 모델에 로컬 접근을 제공합니다. SQLite 스토리지 백엔드와 인메모리 벡터 스토어는 외부 서비스가 필요하지 않습니다. CLI는 Ollama를 자동 감지하여 에이전트가 사용하도록 구성합니다.

네. AgentOS는 에이전트가 가질 자유의 정도를 — 완전 개방에서 완전 잠금까지 — 정확히 제어할 수 있게 합니다. 프롬프트 인젝션 공격을 차단하고, 개인 데이터를 편집하며, 콘텐츠를 실시간으로 모더레이션하고, 민감한 도구 호출에 승인을 요구하며, 예산 한도를 적용하고, 서킷 브레이커와 레이트 리미팅을 포함합니다.

AgentOS는 GDPR 준비를 염두에 두고 설계되었습니다 — PII 편집 가드레일은 LLM 프로바이더에 도달하기 전에 개인 데이터를 제거할 수 있습니다. 셀프 호스팅 시 모든 데이터는 자체 인프라에 유지됩니다. SOC 2 컴플라이언스 문서화가 계획되어 있습니다. 메모리 시스템은 접근 권리 요청을 위한 데이터 삭제와 내보내기를 지원합니다.

네. 프로덕션 배포, 엔터프라이즈 라이선싱, 전담 지원, 맞춤형 통합은 [email protected]로 팀에 연락하세요. 엔터프라이즈 지원에는 우선순위 이슈 해결, 아키텍처 컨설팅, 배포 지원이 포함됩니다.

[email protected]

물론입니다. AgentOS는 처음부터 셀프 호스트되도록 설계되었습니다. 셀프 호스트 배포의 경우, 데이터는 SQLite, Postgres, pgvector, Qdrant 또는 Neo4j와 함께 자체 인프라에 유지됩니다. 벤더 호스팅 관리형 벡터 데이터베이스를 선호한다면 Pinecone도 지원됩니다. 셀프 호스트 백엔드용 Docker Compose 구성이 제공됩니다.