tag: Multi-Agent · 8건
- 근거: AI/LLM 에이전트 평가 프레임워크(DeepSeek Harness) 설치·플러그인 개발·성능 조정·멀티에이전트 비교를 다룬 핸드북으로, AI/LLM 관심 분야에 해당
- 액션: git clone https://github.com/Electricitysheep/dsh-handbook 후 examples/ 디렉터리 탐색 및 DeepSeek-Harness-Handbook.pdf 훑어보기
- 근거: AI 에이전트 프레임워크 — 진화적 멀티에이전트 런타임으로 AI/LLM 관심 분야에 해당
- 액션: git clone https://github.com/i3T4AN/KADATH && docker compose up 으로 로컬 실행 후 seed 디렉터리의 예제 에이전트로 에포크 최적화 동작 확인
- 근거: AI 에이전트 및 AI 코딩 도구 관심 분야에 해당하나, Product Hunt 페이지로만 연결되어 실제 GitHub 저장소를 특정할 수 없고 설명이 지나치게 단편적임
- 액션: Product Hunt 페이지에서 실제 GitHub 저장소 링크를 확인 후, 멀티에이전트 코딩 워크플로우 지원 범위를 README로 파악해두기
- 근거: AI 에이전트 프레임워크 — 멀티플레이어 에이전트 협업 하네스로, LLM 에이전트/AI 코딩 도구 관심 분야에 직접 해당하며 CLI·플러그인·배포 설정까지 갖춘 완성도 높은 저장소
- 액션: git clone https://github.com/yc-software/qm 후 cli/ 디렉터리 진입해 README 따라 로컬 멀티에이전트 세션 실행 PoC 시도
- 근거: AI 에이전트 / 멀티에이전트 시스템 설계 및 실증 평가 관련 인사이트
- 액션: 단일 LLM 호출 vs 멀티에이전트 파이프라인의 비용·품질·지연을 비교하는 간단한 벤치마크 스크립트를 작성해 자신의 에이전트 구성에 적용해보기
- 근거: AI/LLM + 개발자 도구 영역 — Claude Code용 멀티 에이전트 오케스트레이션 프레임워크로, agents/hooks/skills 등 실코드 디렉토리 구조 확인됨
- 액션: git clone https://github.com/VKirill/claude-lane-stack && bash install.sh 후 예제 lane 하나 실행해 파일 컨트랙트 및 auto-merge 동작 확인
- 근거: AI 에이전트 멀티에이전트 아키텍처(Strategy→Execution→Critic→Eval→Ops) 설계 방법론을 다룬 개인 케이스스터디 — AI/LLM 에이전트 관심 분야에 해당하나, 실제 공개 저장소 없음
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- 근거: AI/LLM 분야 — 멀티에이전트 태스크 오케스트레이션 프레임워크로 AI 에이전트 관심 분야에 해당
- 액션: git clone https://github.com/skerry699/agent-symphony 후 예제 멀티에이전트 워크플로우 실행해 오케스트레이션 방식 확인