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apache/burr

챗봇과 에이전트 같은 의사결정 애플리케이션을 상태 머신으로 만들고, 추적 및 모니터링을 위한 UI를 제공하는 Python 라이브러리입니다.

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어떤 프로젝트인가요?

Apache Burr를 사용하면 애플리케이션을 전이로 연결된 액션 그래프인 상태 머신으로 표현할 수 있습니다. 각 액션은 공유 상태를 읽고 쓰는 일반 Python 함수이므로 메모리를 관리하고, 분기 결정을 추적하고, 사람의 피드백을 추가하고, 저장된 지점부터 워크플로를 재개하기가 쉽습니다.

핵심 라이브러리는 의존성이 없습니다. Burr는 특정 프레임워크에 종속되지 않으며 모든 LLM이나 다른 Python 라이브러리와 함께 사용할 수 있어 OpenAI 스타일 API 호출을 감싸거나 Apache Hamilton 같은 도구에 작업을 위임할 수 있습니다. 플러그형 persister를 통해 애플리케이션 상태를 저장하고 불러올 수 있으며, hook으로 관측성 서비스와 연동할 수 있습니다.

Burr에는 실행을 실시간으로 추적하는 웹 UI도 포함되어 있어 개발자가 trace를 살펴보고 각 단계를 디버깅할 수 있습니다. 이 프로젝트는 챗봇, LLM 에이전트, 시뮬레이션 및 그 밖의 비LLM 워크로드를 대상으로 하며 자체 인프라에서 실행됩니다.

핵심 기능

  • 01일반 Python 함수로 상태 머신 형태의 애플리케이션 구성
  • 02플러그형 persister를 통해 애플리케이션 상태 저장 및 불러오기
  • 03실행을 실시간으로 추적하고 모니터링하는 기본 제공 UI
  • 04모든 LLM 또는 Python 프레임워크와 함께 사용할 수 있는 무의존성 핵심 라이브러리
  • 05관측성 및 스토리지 서비스와 연동하기 위한 hook

활용 사례

  • 대화 기록을 기억하는 상태형 챗봇 구축
  • 분기 로직과 human-in-the-loop 단계를 갖춘 LLM 에이전트 개발
  • 시각적 UI에서 여러 단계로 이루어진 AI 워크플로 디버깅 및 추적
  • 시뮬레이션이나 하이퍼파라미터 튜닝 워크플로를 상태 머신으로 실행

빠른 시작

  1. 1

    start extras를 지정해 PyPI에서 Burr를 설치합니다

    pip install "apache-burr[start]"
  2. 2

    Burr UI 서버를 실행합니다

    burr
  3. 3

    저장소를 클론하고 hello-world 카운터 예제를 실행합니다

    git clone https://github.com/apache/burr && cd burr/examples/hello-world-counter
  4. 4

    카운터 예제 애플리케이션을 실행합니다

    python application.py

사용 전 알아둘 점

  • 챗봇 데모에서 실제로 대화하려면 OPENAI_API_KEY가 필요하지만, 키가 없어도 UI는 작동합니다.
  • README에 따르면 비동기 이벤트 기반 오케스트레이션과 호스팅 실행은 아직 제공되지 않으며, Burr Cloud는 대기자 명단 등록을 받고 있습니다.

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자주 묻는 질문

burr은(는) 무엇인가요?
챗봇과 에이전트 같은 의사결정 애플리케이션을 상태 머신으로 만들고, 추적 및 모니터링을 위한 UI를 제공하는 Python 라이브러리입니다. Apache Burr를 사용하면 애플리케이션을 전이로 연결된 액션 그래프인 상태 머신으로 표현할 수 있습니다. 각 액션은 공유 상태를 읽고 쓰는 일반 Python 함수이므로 메모리를 관리하고, 분기 결정을 추적하고, 사람의 피드백을 추가하고, 저장된 지점부터 워크플로를 재개하기가 쉽습니다.
burr은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
burr은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
burr은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. burr의 마지막 커밋은 2026년 10월 21일입니다.
burr은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
대화 기록을 기억하는 상태형 챗봇 구축 분기 로직과 human-in-the-loop 단계를 갖춘 LLM 에이전트 개발 시각적 UI에서 여러 단계로 이루어진 AI 워크플로 디버깅 및 추적 시뮬레이션이나 하이퍼파라미터 튜닝 워크플로를 상태 머신으로 실행
burr는 어떻게 설치하나요?
start extras를 지정해 PyPI에서 Burr를 설치합니다: pip install "apache-burr[start]" Burr UI 서버를 실행합니다: burr 저장소를 클론하고 hello-world 카운터 예제를 실행합니다: git clone https://github.com/apache/burr && cd burr/examples/hello-world-counter 카운터 예제 애플리케이션을 실행합니다: python application.py
burr은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/apache/burr

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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