클러스터, 네임스페이스, Pod별 비용 배분을 지원하는 Kubernetes 워크로드 및 멀티 클라우드 지출 모니터링 도구입니다.
yaalalabs/agent-kernel
여러 프레임워크, 클라우드, 메시징 채널에서 엔터프라이즈 AI 에이전트를 배포하고 실행하는 Python 플랫폼으로, MCP와 A2A를 지원합니다.
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어떤 프로젝트인가요?
Agent Kernel은 OpenAI Agents SDK, LangGraph, CrewAI, Google ADK 등의 프레임워크로 만든 AI 에이전트를 실행하기 위한 플랫폼 계층입니다. 개발자는 에이전트 코드를 그대로 유지하고, 플랫폼이 배포, 큐 기반 요청 실행, 세션 저장, 지식 베이스 연결을 처리하므로 프레임워크나 클라우드를 바꾸더라도 애플리케이션을 다시 작성할 필요가 없습니다.
이 프로젝트는 AWS Lambda와 ECS, Azure Functions와 Container Apps, GCP Cloud Run용 Terraform 모듈과 Kubernetes 및 온프레미스 클러스터용 Helm 차트를 제공합니다. 요청은 기본적으로 프로세스 내에서 실행하거나 SQS, Kafka, NATS JetStream 전송 방식을 사용할 수 있습니다. 컴플라이언스 기능으로는 가드레일, PII 감지, 실행 전후 훅, LangFuse, OpenLLMetry, Pydantic Logfire 또는 CloudWatch를 통한 트레이싱이 포함됩니다.
에이전트를 Slack, WhatsApp, Teams, Telegram, Gmail 같은 메시징 채널에 연결할 수 있으며, MCP, A2A, AG-UI 프로토콜도 지원합니다. 샌드박스 코드 실행, 예약 채팅, 휴먼 인 더 루프 승인 대기 기능도 제공합니다.
핵심 기능
- 01OpenAI Agents SDK, LangGraph, CrewAI, Google ADK, Smolagents, Pydantic AI로 만든 에이전트를 나란히 실행합니다.
- 02포함된 Terraform 및 Helm 리소스를 사용해 동일한 에이전트 코드를 AWS, Azure, GCP 또는 Kubernetes에 배포합니다.
- 03에이전트를 Slack, WhatsApp, Teams, Telegram, Gmail, Messenger, Instagram, LiveKit에 연결합니다.
- 04MCP, A2A, AG-UI 프로토콜을 지원합니다.
- 05가드레일과 PII 감지 기능을 제공하고 LangFuse, Logfire, CloudWatch를 통한 트레이싱을 지원합니다.
- 06Redis, DynamoDB, Cosmos DB 등의 세션 저장소와 ChromaDB, Neo4j 등의 지식 베이스를 플러그인 방식으로 제공합니다.
활용 사례
- 한 프레임워크로 만든 프로토타입 에이전트를 다시 작성하지 않고 프로덕션 클라우드 환경에 배포합니다.
- 동일한 에이전트를 Slack, Teams, WhatsApp, 이메일을 통해 사용자에게 제공합니다.
- 가드레일, 감사 추적, 데이터 상주 제어가 필요한 컴플라이언스 민감 에이전트를 실행합니다.
- 기존 Kubernetes 클러스터나 외부망과 격리된 온프레미스 환경에 에이전트를 배포합니다.
빠른 시작
- 1
pip으로 패키지를 설치합니다(Python 3.12~3.13).
pip install agentkernel - 2
README의 멀티 에이전트 예제를 Python 파일로 저장한 다음 CLI로 실행합니다.
사용 전 알아둘 점
- Python 3.12~3.13이 필요하므로 이전 버전이나 이후 버전의 Python은 지원되지 않습니다.
- 빠른 시작 예제를 사용하려면 OpenAI Agents SDK 설정이 필요하지만, README에는 API 키를 제공하는 방법이 나와 있지 않습니다.
- 다양한 통합 기능(클라우드 배포, 채널, 샌드박스 등)을 사용하려면 기본 설치 외에 추가 설정이 필요합니다.
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토픽
자주 묻는 질문
- agent-kernel은(는) 무엇인가요?
- 여러 프레임워크, 클라우드, 메시징 채널에서 엔터프라이즈 AI 에이전트를 배포하고 실행하는 Python 플랫폼으로, MCP와 A2A를 지원합니다. Agent Kernel은 OpenAI Agents SDK, LangGraph, CrewAI, Google ADK 등의 프레임워크로 만든 AI 에이전트를 실행하기 위한 플랫폼 계층입니다. 개발자는 에이전트 코드를 그대로 유지하고, 플랫폼이 배포, 큐 기반 요청 실행, 세션 저장, 지식 베이스 연결을 처리하므로 프레임워크나 클라우드를 바꾸더라도 애플리케이션을 다시 작성할 필요가 없습니다.
- agent-kernel은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- agent-kernel은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- agent-kernel은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 활발히 유지보수 중. agent-kernel의 마지막 커밋은 2026년 11월 6일입니다.
- agent-kernel은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- 한 프레임워크로 만든 프로토타입 에이전트를 다시 작성하지 않고 프로덕션 클라우드 환경에 배포합니다. 동일한 에이전트를 Slack, Teams, WhatsApp, 이메일을 통해 사용자에게 제공합니다. 가드레일, 감사 추적, 데이터 상주 제어가 필요한 컴플라이언스 민감 에이전트를 실행합니다. 기존 Kubernetes 클러스터나 외부망과 격리된 온프레미스 환경에 에이전트를 배포합니다.
- agent-kernel는 어떻게 설치하나요?
- pip으로 패키지를 설치합니다(Python 3.12~3.13).: pip install agentkernel README의 멀티 에이전트 예제를 Python 파일로 저장한 다음 CLI로 실행합니다.
- agent-kernel은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/yaalalabs/agent-kernel
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
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