AI 에이전트가 프로젝트를 수행하는 구조, A‑Society를 만들다
Source: Dev.to
A‑Society는 AI 에이전트가 프로젝트에서 작업하는 방식을 구조화합니다—공유 메모리 레이어, 명시적인 역할, 그리고 강제된 워크플로우—세션 간 기억이 없는 단일 에이전트가 즉흥적으로 모든 작업을 수행하는 것이 아니라.
구조화된 메모리. 프로젝트 내부에 a-docs/ 폴더를 생성합니다: 역할, 규칙, 인덱스, 그리고 에이전트가 매 세션마다 읽는 프로젝트 사실들. 따라서 에이전트가 차가운 상태가 아니라 방향성을 가지고 시작합니다.
역할 + 워크플로우. 작업은 기계가 읽을 수 있는 핸드오프를 통해 역할 간에 이동하며, 기록과 종료 검사가 이루어집니다—완전성은 프로세스에서 나오며, 하나의 에이전트가 스스로 작업이 끝났다고 판단하는 것이 아닙니다.
자기 개선. 흐름이 끝난 후 각 역할은 발생한 일을 반성하고 결과를 프로젝트의 a-docs/에 다시 기록합니다.
프로젝트 간 피드백. 필요에 따라 이러한 결과를 보고서로 정리하여 새 프로젝트가 시작될 때 사용하는 재사용 가능한 템플릿을 개선할 수 있습니다.
모든 프로젝트는 Owner 역할을 갖고, 모든 흐름은 Owner에서 시작해 Owner에서 종료됩니다. Owner는 당신이 하고 싶은 일을 받아들이고, 작업을 적절한 역할로 라우팅하며, 모든 접촉된 영역이 처리될 때만 흐름을 종료할 수 있는 유일한 역할입니다.
curl -fsSL https://a-society.dev/install.sh | bashNode ≥ 18. 그런 다음 UI에서 모델을 설정합니다—Anthropic 혹은 OpenAI 호환 API—그리고 흐름을 시작합니다.
Where it’s at
Repo: https://github.com/KartikGS/a-society
https://a-society.dev