Show HN: 자체 토폴로지를 생성하고 런타임에 진화하는 Agent framework

Source: Dev.to

다섯 단계만 지나면 무너지는 “AI 에이전트” 데모는 잊어버리세요. 이 새로운 프레임워크 Hive는 장난이 아닙니다. 팀은 단 하나의 워크플로도 하드코딩하지 않고도 프로덕션에서 실제로 작동하는 자율적이고 스스로 개선되는 에이전트를 만든다고 주장합니다. 그들은 건설 분야 ERP 자동화 현장에서 4년을 보냈으며, 실제 비즈니스에서 대부분의 “AI” 도구가 얼마나 부서지기 쉬운지, 쓸모 없는지 직접 목격했습니다.

핵심 인사이트: 회계사는 잠자는 동안 장부가 정산되길 원할 뿐, 봇과 대화하고 싶지는 않습니다. 그들은 도구가 아니라 서비스를 원합니다.

“작동 방식”

워크플로우를 설계하거나, 흐름도를 그리거나, 에이전트 상호작용을 정의하지 않아도 됩니다. 대신 Hive 안에 있는 코딩 에이전트와 대화하면서 고수준 비즈니스 목표를 알려 주세요—예: “이 폴더에 있는 모든 청구서를 정산하고 차이를 기록해 주세요.”

Hive가 다음에 수행하는 일은 놀랍습니다:

• 자체 토폴로지를 생성합니다 – 코딩 에이전트가 전체 에이전트 시스템을 구축하고, 노드 그래프 (동적 워크플로우를 생각하면 됨)와 모든 것을 연결하는 코드를 만듭니다.
• 스스로 복구하고 진화합니다 – 에이전트가 (꼭) 실제 복잡한 상황에서 문제에 부딪히면, Hive가 실패 데이터를 수집하고 코딩 에이전트가 그래프를 진화시켜 손상된 부분을 수정한 뒤 재배포합니다. 이는 자체 개선 루프입니다.
• LLM에 구애받지 않음 – GPT‑4o, Claude Opus, Google Gemini, Mistral, 심지어 로컬 Ollama 모델까지. Hive는 LiteLLM을 통해 100개 이상의 LLM을 지원하므로 특정 벤더에 얽매이지 않습니다.
• Human‑in‑the‑loop – 인간 감독, 자격 증명 관리, 실시간 모니터링을 위한 내장 노드가 포함되어 있습니다.

이것은 단순한 “도구”가 아니라, 정의한 결과를 달성하기 위해 자체적으로 도구를 구축하고 관리하는 시스템입니다.

“Lazy” 전략

“Lazy”는 여기서 똑똑함을 의미합니다. AI에게 빌드와 디버깅이라는 힘든 작업을 맡기세요.

1. 단계가 아니라 결과를 정의하세요 – “X를 하고, 그 다음 Y를 한다”는 생각을 멈추고 “Z가 일어나야 한다”는 목표만 생각하세요. Hive가 X와 Y를 찾아냅니다.

2. Windows에서는 WSL이나 Git Bash를 사용하세요 – Command Prompt나 PowerShell보다 Linux 서브시스템이 더 부드러운 경험을 제공합니다.

3. 레포를 클론하세요 – Apache 2.0 라이선스로 공개된 오픈소스입니다.

   git clone https://github.com/adenhq/hive.git

4. 선호하는 LLM을 연결하세요 – API 키를 설정하거나 로컬 Ollama 모델을 실행하고 Hive에 연결합니다.

5. 예제부터 시작하세요 – exports/와 examples/templates/를 살펴보세요. 복잡한 에이전트를 처음부터 만들려고 하지 말고, “Hive 방식”으로 결과를 정의하는 방법을 배우세요.

6. Discord에 참여하세요 – 커뮤니티가 활발하며 기여자를 기다리고 있습니다.

“Lazy”한 부분은 AI가 복잡한 워크플로를 스캐폴딩하고 디버깅하며 진화시키는 동안, 여러분은 목표와 감독에 집중하도록 하는 것입니다.

현실 검증

Hold your horses—this isn’t a magic button, and the team is clear about that.

• Agents are still hard – “self‑improving”은 거대한 주장입니다; “설정하고 잊어버리라”는 의미가 아닙니다. 초기 단계 에이전트는 모니터링, 지도, 그리고 정제가 필요합니다.
• Not for simple tasks – Hive는 일회성 스크립트나 사소한 API 호출에 과도합니다. 이는 프로덕션 수준의 다중 에이전트 워크플로우를 목표로 합니다.
• Developer‑focused – 코드, Python, 그리고 일반적인 소프트웨어 개발 고충에 익숙해야 합니다. 코딩 에이전트가 도움을 주지만, 여러분이 여전히 오케스트레이터입니다.
• Garbage In, Garbage Out – 모호하거나 모순된 고수준 목표는 동일하게 모호한 에이전트를 만들어냅니다. 정확한 결과 정의는 여러분이 갈고 닦아야 할 기술입니다.
• Failure is expected – 자동 실패 복구가 내장되어 있지만, 여러분은 여전히 얼마나 우아하게, 얼마나 자주 개입할지를 결정합니다.

평결

예, 절대적으로—강력하고 자율적인 비즈니스 프로세스를 구축하는 데 진지하다면.

개발자이거나 부서가 부서지기 쉬운 에이전트 프레임워크에 지쳐 실제 세계의 복잡한 데이터를 처리하는 프로덕션 급 자동화가 필요하다면, Hive는 내가 본 가장 유망한 접근 방식 중 하나입니다. 고수준 목표에서 자체 토폴로지를 구축하는 자기 진화, 자기 치유 에이전트의 약속은 현재 에이전트 프레임워크 지옥에서 벗어나기 위해 정확히 필요한 것입니다.

• 빠른 스크립트나 간단한 챗봇만 원한다면, 이것은 적합하지 않습니다.
• 실제로 작동하는 자율 AI의 어려운 문제에 도전할 준비가 되었다면, 레포를 복제하고 예제를 파고들어 깨뜨려 보세요. 그렇게 배우게 되며—아마도 진정으로 게임 체인저가 될 무언가를 만들 수 있습니다.

🛠️ “AI Automation” 실험

저는 완전 자동화된 콘텐츠 시스템을 구축하는 과정을 기록하고 있습니다.

• 프로젝트 시작: 2026년 2월
• 현재 날짜: 4일 차
• 목표: AI 기반 콘텐츠 제작을 통해 지속 가능한 수동 소득 흐름을 구축하는 것.

(추가 업데이트 예정…)