에이전트 작업과 사용자 인터페이스를 통합하는 개발 프레임워크
BuilderIO/agent-native
GitHubAgent-Native는 자율적인 에이전트 작업과 목적에 맞는 사용자 인터페이스(UI)를 결합하여 애플리케이션을 구축하는 오픈소스 TypeScript 프레임워크입니다.
- 모든 기능을 '액션'이라는 단일 레이어로 정의하여, 에이전트는 이를 도구로 사용하고 UI는 코드로 호출함으로써 데이터와 상태를 일관되게 공유합니다.
- 단순 텍스트 상자를 넘어선 환경을 제공해 작업의 맥락 파악, 결과물 검토, 승인 등 복잡한 지식 노동 전 과정을 에이전트가 처리할 수 있게 합니다.
- LLM이나 SQL 데이터베이스 같은 자체 인프라를 자유롭게 통합하여 구축 가능하며, 안정적인 운영을 위해 PostgreSQL 백엔드를 지원하는 강력한 개발 환경입니다.
Agent-Native는 자율적인 의 작업 흐름을 목적 지향적인 사용자 인터페이스(UI)와 결합하여 애플리케이션을 구축할 수 있도록 설계된 TypeScript 프레임워크입니다. 코딩 에이전트는 단순한 텍스트 상자를 넘어 환경, 도구, 파일, 테스트 등 다양한 맥락 정보를 필요로 하며, 이 프레임워크는 지식 노동에 필요한 이러한 환경을 제공하여 에이전트가 수행하는 작업과 그 결과를 사용자가 검사하고 승인할 수 있게 합니다.
이 프레임워크의 핵심은 '공유 액션(Shared actions)' 개념입니다. 특정 기능이나 역량(capability)을 단 한 번 정의하면, 이 액션은 에이전트가 도구로 호출하는 경로와 UI가 코드로 호출하는 경로 모두에서 사용됩니다. 예를 들어, `actions/hello.ts`와 같은 파일에 기능을 정의할 경우, 해당 함수는 UI뿐만 아니라 에이전트, HTTP, , A2A 등 다양한 애플리케이션 표면(surface)을 통해 일관되게 작동합니다.
Agent-Native는 에이전트 채팅 기능 외에도 인증 및 권한 관리, 스킬과 메모리 저장소, 자동화(Automations), 에이전트 팀 구성 등의 기능을 지원합니다. 개발자는 이 프레임워크를 기반으로 자신의 , SQL 데이터베이스, 도구 등 기존 인프라를 통합할 수 있으며, 모든 구축된 자산은 사용자가 소유하게 됩니다.
용어 풀이
- 에이전트
- 목표를 받으면 스스로 계획을 세우고 도구를 써서 여러 단계의 작업을 해내는 AI.
- 오픈소스
- 소스 코드를 공개해 누구나 보고 고치고 다시 배포할 수 있게 한 소프트웨어.
- MCP
- AI가 외부 도구·데이터와 연결되는 방식을 정한 공개 표준. Anthropic이 처음 공개했어요.
- LLM
- 방대한 글을 학습해 문장을 이해하고 만들어 내는 AI 모델. ChatGPT, Claude, Gemini가 여기에 속해요.