Agentis: AGI 에이전트를 위한 프롬프트 기반 운영체제

섹션별 상세

Agentis는 프롬프트를 프로그래밍 언어의 기본 요소(Primitive)로 취급한다. 일반적인 언어의 표준 라이브러리(stdlib)가 존재하지 않으며, 문자열 분리나 리스트 필터링 같은 작업도 LLM에 프롬프트를 보내 처리한다. 예를 들어 'prompt' 키워드를 통해 직접적으로 비정형 데이터를 구조화된 리스트로 변환할 수 있다.

rust

// Extract emails — no regex, no stdlib, just a prompt
let emails = prompt("Extract all email addresses", text) -> list;

표준 라이브러리 대신 프롬프트를 사용하여 텍스트에서 이메일을 추출하는 예시

인지 예산(Cognitive Budget, CB) 시스템을 통해 에이전트의 실행 자원을 엄격히 제한한다. 모든 연산은 연료를 소모하며, 에이전트는 'estimate_cb'로 예상 비용을 측정하거나 'confidence'로 결과의 신뢰도를 샘플링하여 남은 예산에 맞는 최적의 전략을 스스로 선택한다. 이는 에이전트의 무한 루프나 과도한 API 비용 발생을 원천적으로 차단한다.

rust

agent classifier(text: string) -> string {
  cb 500;
  let cost = estimate_cb("analyze deeply", text);
  let conf = confidence("extract facts", text, 3);
  if cost > introspect.cb_remaining * 4 / 10 {
    return prompt("classify briefly", text) -> string;
  };
  return prompt("analyze deeply", text) -> string;
}

인지 예산(CB)과 신뢰도를 기반으로 추론 전략을 동적으로 선택하는 에이전트 로직

에이전트의 진화와 변이를 지원하는 워크플로우를 제공한다. 'agentis evolve' 명령어를 통해 에이전트 코드의 변종을 대량 생성하고, 아레나(Arena)에서 여러 LLM 백엔드를 사용해 성능을 평가한 뒤 가장 우수한 개체를 선발한다. 'explore' 블록을 사용하면 실행 중 분기(Branching)를 시도하고 성공한 경로만 코드 베이스에 반영하는 진화적 탐색이 가능하다.

보안과 무결성을 위해 내용 주소 지정(Content-addressed) 방식의 DAG 구조로 코드를 저장한다. 코드는 텍스트 파일이 아닌 해시된 추상 구문 트리(AST) 형태로 관리되어 병합 충돌이 없으며, 모든 I/O 작업은 지정된 샌드박스 디렉토리 내로 제한된다. 또한 Python이나 JS 코드를 샌드박스 내에서 실행하는 하이브리드 컴퓨팅을 지원하여 LLM의 추론 능력과 전통적 코드의 계산 능력을 결합한다.

용어 해설

인지 예산(Cognitive Budget): — 에이전트가 수행하는 모든 작업에 할당된 가상의 연료 또는 비용 단위이다. 무한 루프나 과도한 API 비용 발생을 방지하며, 에이전트가 남은 예산에 따라 복잡한 추론을 할지 간단한 답변을 할지 스스로 결정하게 만드는 핵심 메커니즘이다.
내용 주소 지정 저장소(Content-Addressed Storage): — 데이터의 파일 이름이나 위치가 아닌, 데이터 내용의 해시(Hash) 값을 주소로 사용하여 저장하는 방식이다. 코드의 무결성을 보장하고 버전 관리 시 충돌을 방지하며, 동일한 로직의 중복 저장을 막는 효율적인 아키텍처를 제공한다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): — Model Context Protocol의 약자로, LLM 에이전트가 외부 도구, 데이터 소스, 서비스와 표준화된 방식으로 통신하기 위한 규약이다. Agentis는 이를 통해 데이터베이스 쿼리나 외부 API 호출을 에이전트의 능력으로 통합한다.
유향 비순환 그래프(DAG): — 방향성은 있지만 순환(Cycle)하지 않는 그래프 구조이다. Agentis에서 코드는 텍스트 파일이 아닌 해시된 DAG 형태로 관리되어, 에이전트의 진화 과정에서 발생하는 코드 변이와 계보를 추적하는 데 사용된다.

기술

Rust
Claude API
Ollama
Gemini API
WASM
MCP

활용 사례

자율 진화형 코딩 에이전트
비용 인식형 RAG 파이프라인
분산형 P2P 에이전트 네트워크
하이브리드 추론/계산 워크플로우

언급된 리소스

GitHubAgentis GitHub Repository