Claude Code를 핵심 엔진으로 사용하는 프랙탈 에이전트 프레임워크 'Autonet' 공개

실용적 조언

Claude Code를 핵심 루프로 채택했다. Anthropic이 설계한 파일 시스템 접근, 코드 실행, 도구 호출 로직을 API 래핑 없이 직접 실행한다. 이를 통해 모델의 추론 능력을 네이티브 환경에서 온전히 활용하며 복잡한 작업을 수행한다.

프랙탈 에이전트 아키텍처를 구현했다. 에이전트가 작업의 복잡도에 따라 하위 에이전트를 재귀적으로 생성하며 계층을 형성한다. 고정된 DAG 구조를 탈피하여 작업 흐름에 따라 동적으로 구조가 확장되는 유연성을 확보했다.

에이전트 간 통신을 위해 전용 인박스 시스템을 도입했다. 중앙 오케스트레이터가 데이터를 전달하는 대신 알림 기반의 비동기 통신을 수행한다. 각 에이전트가 독립적인 상태를 유지하면서도 협업할 수 있는 구조를 제공한다.

VL-JEPA 기반의 분산형 모델 학습 기능을 포함했다. 로컬 디코더와 인코더를 사용하여 분산 역전파를 수행하며 온체인 DAO를 통해 학습 과정을 관리한다. 블록체인 기술을 결합하여 모델 학습의 투명성과 탈중앙화를 시도한 결과이다.

비디오-언어 결합 임베딩 예측 아키텍처(VL-JEPA): — 비디오와 텍스트 데이터를 동시에 처리하여 시각적 맥락을 이해하는 자가 지도 학습 모델이다. 로컬 환경에서 효율적인 분산 학습을 가능하게 하는 구조적 기반을 제공한다.
프랙탈 아키텍처(Fractal Architecture): — 시스템의 구성 요소가 전체와 동일한 구조를 반복하는 설계 방식이다. 에이전트가 작업을 해결하기 위해 자신과 유사한 하위 에이전트를 무한히 생성할 수 있게 한다.
유향 비순환 그래프(DAG): — 노드 간의 방향은 있지만 순환하지 않는 그래프 구조이다. 많은 에이전트 프레임워크가 고정된 작업 순서를 정의할 때 사용하지만 Autonet은 이를 탈피했다.

bash

pip install autonet-computer

Autonet 프레임워크 설치 명령어

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Agent framework

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Coding agent/engine