Thytu/Agentarium

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01이름, 직업 및 기타 개인 특성을 지정해 에이전트를 생성합니다.
• 02에이전트끼리 대화하고 다음 행동을 자율적으로 선택합니다.
• 03매개변수와 Python 함수로 사용자 지정 작업을 등록합니다.
• 04CheckpointManager로 에이전트 상태와 상호작용을 저장하고 복원합니다.
• 05YAML로 설정한 aisuite를 통해 여러 LLM 제공업체에 연결합니다.

활용 사례

• 여러 LLM 기반 캐릭터가 상호작용하는 시뮬레이션의 프로토타입 제작.
• 기억과 과거 상호작용에 따라 달라지는 에이전트 행동 연구.
• 저장된 체크포인트를 활용해 반복 가능한 멀티 에이전트 실험 실행.
• Python 코드베이스의 LLM 에이전트에 도메인별 작업 추가.

빠른 시작

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   PyPI에서 패키지를 설치합니다

   pip install agentarium
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   예제 설정 파일을 사용해 LLM 제공자를 구성합니다

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   에이전트를 만들고 대화하고 동작하도록 합니다

사용 전 알아둘 점

• !에이전트를 실행하기 전에 API 키와 같은 자격 증명을 사용해 LLM 제공자를 구성해야 합니다.
• !제공자 연동에 aisuite를 사용하므로 외부 종속성이 추가됩니다.

포함된 컬렉션

토픽

자주 묻는 질문

Agentarium은(는) 무엇인가요?

공유 환경에서 대화하고 행동하며 기억을 유지하고 사용자 지정 작업을 수행하는 AI 에이전트 시뮬레이션을 만들기 위한 Python 프레임워크입니다. Agentarium은 멀티 에이전트 시뮬레이션을 구축하고 관리하는 Python 프레임워크입니다. 각 에이전트는 이름과 함께 직업, 나이, 위치, 소개 등의 선택적 특성을 지정해 생성할 수 있습니다. 에이전트는 서로 메시지를 주고받고, 현재 맥락을 바탕으로 다음 행동을 결정하며, 과거 상호작용을 기억할 수 있습니다.

Agentarium은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

Agentarium은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

Agentarium은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. Agentarium의 마지막 커밋은 2026년 10월 9일입니다.

Agentarium은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

여러 LLM 기반 캐릭터가 상호작용하는 시뮬레이션의 프로토타입 제작. 기억과 과거 상호작용에 따라 달라지는 에이전트 행동 연구. 저장된 체크포인트를 활용해 반복 가능한 멀티 에이전트 실험 실행. Python 코드베이스의 LLM 에이전트에 도메인별 작업 추가.

Agentarium는 어떻게 설치하나요?

PyPI에서 패키지를 설치합니다: pip install agentarium 예제 설정 파일을 사용해 LLM 제공자를 구성합니다 에이전트를 만들고 대화하고 동작하도록 합니다

Agentarium은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/Thytu/Agentarium