오픈스페이스(OpenSpace)로 구현하는 자기 진화 AI 에이전트: 스킬, MCP, 계보(L lineage)와 저비용 재사용
OpenSpace는 자기 진화 AI 에이전트를 구축하기 위한 프레임워크입니다. SQLite에 버전 관리와 계보(Lineage)를 포함한 기능을 저장하며, 사용자 정의 스킬과 호스트 스킬을 지원하고 스트리밍 가능한 HTTP를 통한 MCP로 통합합니다. 튜토리얼에서는 급여 작업, 스킬 재사용, 사용자 정의 SKILL.md, 라이브 MCP 서버를 다루며 반복 작업의 토큰 비용을 절감합니다.
이 튜토리얼은 Colab에서 OpenSpace를 설정하고, sparse checkout으로 리포지토리를 클론한 후 패키지를 설치하는 과정을 다룹니다. Anthropic/OpenAI 모델 자격 증명, 워크스페이스 변수를 구성하고, 비동기 Python API를 통해 급여 계산 태스크를 실행합니다. OpenSpace는 태스크 실행 중에 스킬을 진화시키고, 이를 출처(FIX: 수정, DERIVED: 파생, CAPTURED: 캡처) 등의 메타데이터와 함께 SQLite에 저장합니다. 두 번째 관련 급여 태스크는 이전에 진화된 스킬을 재사용하여 낮은 비용으로 재사용이 가능함을 보여줍니다. 사용자 정의 SKILL.md(Colab CSV 보고서)가 생성되고 에이전트에 의해 자동으로 발견되며, 호스트 스킬(태스크 위임, 스킬 발견)이 준비됩니다. 스트리밍 가능 HTTP 전송을 사용하는 MCP 서버가 시작되고 탐색됩니다. 선택적으로 스킬을 클라우드에 업로드할 수 있습니다. 쇼케이스 데이터베이스를 살펴보면 계보(lineage)와 품질 메타데이터를 포함하여 60개 이상의 스킬 진화가 나타납니다. 튜토리얼은 OpenSpace가 재사용과 토큰 사용량 감소를 통해 자기 개선형 에이전트 워크플로우를 가능하게 한다고 결론짓습니다.
출처: MarkTechPost —
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