언리얼 랩스의 비동기 AI 에이전트 개발 프레임워크
unreallabsai/unreal-agent
GitHub언리얼 랩스에서 개발한 'unreal-agent'는 비동기(async-first) 처리에 최적화된 AI 에이전트 개발 프레임워크입니다. 복잡한 대화 흐름과 외부 도구 사용을 체계적으로 관리하도록 설계되었습니다.
- 세션 기록(Session store)을 영구 저장하고, 코디네이터가 LLM 요청에 따라 도구를 호출하며 그 결과를 비동기 작업으로 처리하여 안정적인 상태 관리를 지원합니다.
- Context builder, LLM Adapter 등 다양한 컴포넌트들이 모듈화되어 제공되므로, 개발자는 높은 확장성과 견고함을 갖춘 복잡한 AI 애플리케이션을 효율적으로 구축할 수 있습니다.
- 시스템의 신뢰성을 위해 모든 세션 데이터와 작업은 직렬화 및 버전 관리가 필수적이며, 컴포넌트 간 인터페이스를 통해 대체 구현이 가능하여 유연성이 높습니다.
unreal-agent는 비동기(async-first) 처리에 최적화된 개발 하네스입니다. 이 시스템은 세션별로 외부 입력, 제어 및 충돌 입력을 메모리에서 중복 제거하며 관리하는 'Inbox'를 제공합니다. 또한, 영구적으로 기록되는 'Session'을 통해 모든 활동 내역을 보존하고 포크할 수 있습니다. 에이전트의 동작은 턴(coordinator가 관리하는 논리적 요청 순서), 도구 호출(모델이 도구 사용을 요청하는 것), 그리고 이를 검증하여 작업으로 변환하는 'Tool translator'를 통해 체계적으로 이루어집니다.
시스템 아키텍처는 여러 컴포넌트로 구성되어 각자의 역할을 수행합니다. Coordinator는 수락된 입력을 영구 저장하고, LLM 턴을 실행하며, 도구 번역기를 통해 작업을 분배하는 핵심 역할을 합니다. Context builder는 I/O 의존성 없이 모델 입력 상태를 메모리에서 조립하며, Tool translator는 받은 도구 호출을 검증하여 유효성 오류 또는 비동기 실행이 가능한 'Operation'으로 변환합니다.
개발의 확장성과 신뢰성을 높이기 위해 하네스의 컴포넌트들은 모듈화되어 있으며 대체 구현이 권장됩니다. 시스템은 세션 스토어 항목과 작업(Operations)에 대해 직렬화 및 버전 관리를 필수적으로 수행하여 데이터 무결성을 유지합니다. 또한, 프록시 오퍼레이션 매니저와 같은 기능을 통해 도구가 원격 내에서 실행될 수 있도록 지원하는 등 높은 유연성을 제공합니다.
용어 풀이
- 에이전트
- 목표를 받으면 스스로 계획을 세우고 도구를 써서 여러 단계의 작업을 해내는 AI.
- LLM
- 방대한 글을 학습해 문장을 이해하고 만들어 내는 AI 모델. ChatGPT, Claude, Gemini가 여기에 속해요.
- 샌드박스
- 프로그램을 바깥과 분리된 안전한 공간에서 실행하게 하는 환경.