Open source · Python 3.11+

답변을 넘어,
업무를 실행하는 에이전트.

모델이 도구를 선택하고, 중요한 변경은 사람의 승인을 받은 뒤 실행합니다. 메모리와 실행 추적까지 갖춘 엔터프라이즈 에이전트 런타임을 바로 시작하세요.

런타임 살펴보기 ↓ 소스 코드 ↗
6/6단위 테스트
4기본 도구
0필수 의존성
run_81d4722
LIVE
ME

금요일까지 보안 리뷰 할 일을 만들어줘

AGENT RUN
요청 이해업무 생성 의도와 마감일을 파악했습니다.
도구 선택create_task · external_write
사용자 승인공유 상태를 변경하기 전 실행을 중단합니다.
APPROVED
실행 완료“보안 리뷰” 할 일이 생성되었습니다.
모든 단계가 추적됩니다
MODEL PROVIDER×TOOL REGISTRY×HUMAN APPROVAL×TRACE STORE

BUILT FOR REAL WORK

운영에 필요한 기반을
처음부터 담았습니다.

작은 데모에서 시작해도 교체 가능한 경계와 안전한 실행 흐름을 유지합니다.

⌁
01 · ORCHESTRATION

도구를 판단하고, 결과까지 이어갑니다.

모델 출력에서 함수 호출을 감지해 검증·실행하고, 결과를 다시 모델에 전달하는 완전한 에이전트 루프입니다.

Prompt→Plan→Tool→Answer
✓
02 · SAFETY

사람이 통제하는 실행

조회 작업은 바로 처리하고, 외부 상태를 바꾸는 작업은 명시적 승인 후 재개합니다.

HUMAN IN THE LOOP
◫
03 · MEMORY

대화를 넘어서는 문맥

세션 이력과 사용자 선호를 분리해 보존하고 다음 요청에 안전하게 주입합니다.

◎
04 · OBSERVABILITY

블랙박스 없는 실행

모델 호출, 도구 인자, 지연 시간, 승인 이벤트를 하나의 Run으로 추적합니다.

⌕
05 · KNOWLEDGE

사내 지식을 실행 문맥으로.

기본 Markdown 검색부터 사내 검색, 벡터 DB, 권한 기반 RAG까지 동일한 도구 인터페이스로 확장할 수 있습니다.

employee-handbook.md보안 정책

외부 도구 도입 전 보안 검토와 개인정보 영향 평가를 완료해야 합니다.

REFERENCE ARCHITECTURE

단순하게 시작하고,
기업 환경으로 확장하세요.

모델, 도구, 상태 저장소가 분리되어 있어 특정 공급자나 인프라에 종속되지 않습니다.

OpenAI Responses API 승인형 외부 작업 PostgreSQL / Redis 교체 가능 평가 및 감사 로그

ZERO-DEPENDENCY START

60초면 충분합니다.

Python만 있으면 데모 모드로 즉시 실행됩니다. 실제 모델 연결은 환경 변수 세 줄이면 끝납니다.

  1. 1
    저장소 복제GitHub에서 코드를 내려받습니다.
  2. 2
    런타임 실행별도 패키지 설치가 필요 없습니다.
  3. 3
    브라우저에서 확인도구 호출과 승인을 직접 테스트합니다.
Terminal
# clone
$ git clone https://github.com/choijinwon/agent-native-build-.git
$ cd agent-native-build-

# run — no API key required
$ python3 -m agent_native

✓ Native Agent running at http://127.0.0.1:8080
N

BUILD YOUR FIRST AGENT

아이디어를 실행 가능한
에이전트로 바꿔보세요.

오픈소스로 시작하고, 당신의 데이터와 업무 도구를 연결하세요.

GitHub에서 시작하기 ↗
명령어를 복사했습니다.