XGEN Harness — 자가 증식 도구 에이전트: SandboxEnv(영속 venv + pip) + s12_publish 자동 컴파일·설치 + ResourceRegistry sandbox bridge. Plan.auto_publish=True 면 실행 후 자동 wheel → 다음 요청에 tool 로 자동 등장.

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xgen-harness

LLM 이 스스로 조립하는 자율주행 에이전트 실행 프레임워크

pip install xgen-harness

한 줄 요약

워크플로우를 "짜는 것" 이 아니라 "말로 설명하는 것" 으로 바꾼 에이전트 실행기. 사용자는 "뭘 하고 싶다" 만 선언, 하네스는 LLM 이 직접 어떤 Stage 를 쓸지 · 어떤 Strategy 로 · 몇 번 반복할지 · 어떤 오케스트레이션 패턴으로 돌릴지까지 전부 스스로 결정.

현재 (v0.16.9) — 11 Stage + s00_harness Auto 통제탑 · 재귀적 자율주행 4레벨 · 자가증식 도구 루프 · 드롭-인 Stage 플러그인 · entry_points 12 그룹 · DAG 오케스트레이터 · 컴파일러(→ pip wheel).

30 초 데모

from xgen_harness import Pipeline, PipelineState, HarnessConfig, EventEmitter
from xgen_harness.core.execution_context import set_execution_context

set_execution_context(api_key="sk-...", provider="openai", model="gpt-4o-mini")

# "Auto" 모드 — 무엇을 할지만 선언. 하네스가 LLM 한테 파이프라인을 조립하게 시킴
config = HarnessConfig(
    provider="openai", model="gpt-4o-mini",
    harness_mode="autonomous",                    # ← 이 한 줄
    capabilities=["retrieval.web_search"],
)
pipeline = Pipeline.from_config(config, EventEmitter())
state = PipelineState(user_input="오늘 한국 날씨 요약해줘")

await pipeline.run(state)
print(state.final_output)

실제로 벌어지는 일 — s00_harness 가 LLM 한테 HarnessPlan 을 만들게 시키고, Plan 에 따라 필요한 Stage 만 실행, 반복 횟수도 LLM 이 결정, 매 iter 재계획(replan). 첫 답에 만족하면 done=true 로 즉시 종료.

[요청]  "오늘 한국 날씨 요약해줘"
   ↓
[s00_harness Auto]  LLM Planner — catalog 를 보고 Plan 결정
   Plan(chosen=[s01, s03, s04, s06, s07], max_iter=2, orchestrator_hint="iterative", done=false)
   ↓
[선택된 Stage 만 실행]  s01 → s03 → s04 → s06 → [main_call] → s07 → ...
   ↓
[s00 재호출 iter#2]  previous_results 보고 다음 Plan 결정
   done=true → 종료

🆕 크게 바뀐 점 (v0.11.x → v0.16.x)

구분	이전 (v0.11.x)	지금 (v0.16.x)
파이프라인	12 Stage 고정 파이프라인	11 Stage + `s00_harness` Auto 통제탑 (Planner)
실행 조립	사용자가 stage_params / active_strategies 다 설정	LLM 이 catalog 보고 자율 조립 (Stage / Strategy / params / max_iter / orchestrator)
본문 LLM 호출	`s07_llm` Stage 가 담당	`s00_harness` 가 단일 Provider 로 통제, `s07_act` 직전에 `main_call` 주입 (TransportStrategy 패턴)
반복	`HarnessConfig.max_iterations=10` 고정	Plan.max_iterations 을 LLM 이 1~50 범위에서 결정
오케스트레이션	단일 agentic loop	Plan.orchestrator_hint: `linear / iterative / plan_execute / react / dag` — 런타임에 동적 분기 (v0.16.8 OrchestratorSpec flag 기반)
도구	사용자가 `custom_tools` 로 나열	Tool Synthesis — LLM 이 도구 생성 → Sandbox 테스트 통과 → 자동 레지스트리 합류 → 다음 Plan 이 재사용
외부 확장	entry_points 9 그룹	12 그룹 (+ `orchestrators` / `phases` / `node_plugins` / `tool_sources`) + 파일시스템 자동 스캔 + NOM 단일 IR
Stage 이름 의존	Pipeline 이 `s07_llm` / `s08_judge` 리터럴을 코드에 박아둠	`Stage.role` 역할 선언 (`orchestrator_planner` / `main_actor` / `scorer`) — Pipeline 리터럴 0, 리네이밍 무서워할 필요 없음

핵심 릴리즈 요약

버전	날짜	핵심
v0.12.0	04-22	🎯 REAL HARNESS Phase 1 — `s00_harness` Planner + self-describing catalog + 13 Stage 디렉토리화 (파일 하나 → 디렉토리 하나)
v0.13.0	04-22	Iterative Planning — 단일 Provider 1 인스턴스 재활용 + 매 iter s00 재호출(replan) + `Plan.done` 조기 종료 + `previous_results` 자동 주입
v0.14.0	04-22	🎯 `s07_llm` 삭제 + 번호 시프트 — s00_harness 통제탑 승격, `TransportStrategy` (streaming/batch), `harness_mode` 3-way (`autonomous/selected/off`)
v0.15.0	04-22	🎯 재귀적 자율주행 완성 — `Plan.max_iterations` + `Plan.orchestrator_hint` + `OrchestratorRegistry` 자동 연동 + `display_name="Auto"`
v0.15.1~3	04-22	🎯 자동 연동성 9축 감사 — Phase / Transport / Capability / Provider / Tool entry_points 갭 제거 + 파일시스템 자동 스캔 + catalog `source_file` 노출
v0.16.0	04-22	🚀 자가증식 4축 전면 실증 — `Sandbox` / `NOMGraph` / `NodePlugin` / `ToolSynthesis` PASS, LLM 생성 도구가 Sandbox 통과 후 자동 합류
v0.16.1	04-22	Sandbox rlimit 하드닝 (CPU/메모리/fd/파일크기/코어덤프) + `LocalManifest` 통합 스키마 + synthesis 하드코딩 제거
v0.16.3~4	04-22	`XGEN_HARNESS_PRELOAD_MANIFEST` env 로 LocalManifest 자동 주입 + s04_tool 브릿지 (전역 tool_sources → LLM tool_definitions)
v0.16.6	04-22	🎯 Pipeline Role 체계 — Stage 이름 리터럴 12 → 0. `role="orchestrator_planner"` 선언으로 Pipeline 수정 0
v0.16.7~8	04-23	hot-fix — off 모드 본문 호출 복원 + `OrchestratorSpec` flag 기반 분기 (리터럴 0 주장 보증)

벤치 근거 (v0.11.x 누적 n=3 replay): assort 키워드 +332%, latency −37% · krra 문서 인용 2.10/turn · cascade std −½ — 상세는 bench/INFINITE-LOG.md.

실행 모드 3종 (`harness_mode`)

┌──────────────────────┬────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  autonomous (기본)   │  LLM Auto — s00_harness 가 매 iter Plan 수립, 재계획       │
│                      │  · max_iterations / orchestrator 도 LLM 이 선택            │
│                      │  · previous_results 주입, done=true 시 조기 종료           │
├──────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  selected            │  사용자가 UI 에서 핀한 Stage / Strategy / params 그대로    │
│                      │  · Plan 생성 skip, 사용자 설정 = 진실의 소스               │
├──────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  off                 │  s00_harness bypass — 11 Stage 전부 순차 (레거시 호환)     │
│                      │  · 본문 LLM 호출은 여전히 s00 내부 main_call 로 수행       │
└──────────────────────┴────────────────────────────────────────────────────────────┘

HarnessConfig(harness_mode="autonomous")  # 기본
HarnessConfig(harness_mode="selected")    # UI 핀 그대로
HarnessConfig(harness_mode="off")         # 레거시 fallback

재귀적 자율주행 — 4 Layer

사용자가 묻는 1 문장 만 있으면 LLM 이 아래 4 층을 전부 스스로 내려간다.

 L1 — 구조 파악          catalog["stages"] / ["strategies"] / ["orchestrators"] /
                        ["providers"] / ["phases"] / ["capabilities"] / ["tools"]
                        전부 런타임 레지스트리에서 생성 (리터럴 0)
                        ↓
 L2 — Stage 선택         Plan.chosen : list[stage_id]
                        "이 요청엔 s03(Prompt) + s06(RAG) + s07(Act) 만 필요"
                        ↓
 L3 — Strategy 선택      Plan.strategies : {stage_id: strategy_name}
                        "s06 은 cascade 압축, s07 의 transport 는 streaming"
                        ↓
 L4 — 파라미터 / 도구    Plan.params : {stage_id: {k: v}}
                        "s04_tool 의 force_tool_use=True, s06_context.cascade_l3=80"
                        ↓
 + 오케스트레이션        Plan.orchestrator_hint : linear / iterative / plan_execute /
                        react / dag / <외부 등록명>
 + 반복 횟수             Plan.max_iterations : 1 ~ 50
 + 조기 종료             Plan.done : 만족하면 True

Plan 은 매 iter 재생성(replan) — Planner 가 previous_results (직전 iter 의 answer 미리보기 / tool_calls / validation score / token 사용량) 를 보고 다음 조각을 재조립.

11 Stage + s00_harness Auto 통제탑

 Phase A: 준비 (ingress, order ≤4)
   s00_harness ─ Auto                     ← LLM Planner (role=orchestrator_planner)
   s01_input   ─ Input                    · Provider / model / API 키
   s02_history ─ History                  · 이전 대화 로드
   s03_prompt  ─ Prompt                   · 시스템 프롬프트 조립 + RAG + Citation
   s04_tool    ─ Tool                     · MCP / Gallery / RAG 도구 수집

 Phase B: 에이전트 루프 (loop, order ≤9)  ← 매 iter 시작에 s00 재호출 (replan)
   s05_strategy ─ Strategy                · CoT / ReAct / none / auto
   s06_context  ─ Context                 · RAG + 5-Level Cascade Compression
   [main_call]                             ← s00 이 s07_act 직전에 주입 (TransportStrategy)
   s07_act      ─ Act   (role=main_actor) · LLM tool_use 디스패치
   s08_judge    ─ Judge (role=scorer)     · 품질 평가 (LLM Judge / rule / none)
   s09_decide   ─ Decide                  · Guard 체인 + 루프 판단 (DecideStrategy)
                                           ↓
                                  계속 → s00 재계획 → s05 로 루프
                                  완료 → Phase C

 Phase C: 마무리 (egress, order ≥10)
   s10_save     ─ Save                    · DB 저장
   s11_finalize ─ Finalize                · 메트릭스 + 포맷팅

v0.14.0 — 과거 s07_llm Stage 는 삭제되고 본문 LLM 호출은 s00_harness.main_call() 로 이관. 전체 파이프라인에서 LLM 인스턴스는 1개 (state.provider 재활용). s08_execute → s07_act 로 번호 시프트.

v0.16.6 Role 체계 — Pipeline 은 Stage 이름을 몰라도 된다. 외부 기여자가 role="orchestrator_planner" 를 선언한 자기 Planner 로 s00_harness 를 교체하면 Pipeline 코드 수정 0.

Stage별 기능

#	Stage ID	표시	하는 일	대표 Strategy
0	`s00_harness`	Auto	Planner — catalog → `HarnessPlan` LLM 호출 → 매 iter replan. 본문 `main_call` 호스팅	`transport`: streaming / batch
1	`s01_input`	Input	Provider 생성, API 키 해석	default
2	`s02_history`	History	이전 대화 이력 로드	default / embedding_search
3	`s03_prompt`	Prompt	섹션 기반 프롬프트 + RAG + Citation	section_priority / simple
4	`s04_tool`	Tool	MCP / Gallery / RAG / 전역 `tool_sources` 수집 + `force_tool_use`	progressive_3level / eager_load
5	`s05_strategy`	Strategy	실행 계획 (CoT / ReAct / none)	auto
6	`s06_context`	Context	RAG 검색 + 5-Level Cascade Compression	6종: token_budget · sliding_window · microcompact · context_collapse_overlay · autocompact_llm · cascade
7	`s07_act`	Act (main_actor)	LLM tool_use 디스패치	sequential / parallel
8	`s08_judge`	Judge (scorer)	LLM Judge / Rule-based / None	llm_judge / rule_based / none
9	`s09_decide`	Decide	Guard 체인 + 루프 판단 (`DecideStrategy.decide()`)	threshold / always_pass
10	`s10_save`	Save	실행 이력 DB 저장	default / noop
11	`s11_finalize`	Finalize	메트릭스 + 포맷팅	default / format_json

구 ID 호환 — STAGE_ID_ALIASES 가 저장된 워크플로우의 s07_llm / s02_memory 등 구 id 를 자동 정규화. 이식측 수정 없이 계속 동작.

자가증식 4 축 (v0.16.0+)

하네스가 런타임에 자기 자신을 확장 하는 4 축. 각 축이 단일 진실 스키마(LocalManifest) 로 연결.

 ┌──────────────────┐   Subprocess 격리 실행. -I isolated + rlimit 5종
 │   1. Sandbox     │   CPU sec · address_space_mb · max_open_files · max_file_size · no_core_dump
 │                  │   POSIX preexec_fn 강제 (parent 영향 0)
 └──────────────────┘
          ↓ 테스트 통과한 도구만 등록
 ┌──────────────────┐   Stage / Strategy / Tool / MCP / legacy Node 를
 │   2. NOM         │   단일 IR (NOMNode/NOMGraph) 로 통일.
 │   (Node Object   │   snapshot_current_registry_as_nom() → 54 노드 그래프
 │    Model)        │   갤러리 · 샌드박스 · 컴파일러 공통 입력
 └──────────────────┘
          ↑ 매니페스트 주입
 ┌──────────────────┐   외부 pip 패키지가 자기 노드를 `NodePluginManifest` 로 선언.
 │ 3. Node Plugin   │   3 경로: Python dict / YAML·JSON 파일 / entry_points
 │                  │   (xgen_harness.node_plugins). 엔진 무침범
 └──────────────────┘
          ↑ LLM 이 생성한 도구
 ┌──────────────────┐   `SynthesizedTool` + `ToolTestCase` + `SynthesizedToolSource`
 │ 4. Tool          │   test_synthesized_tool() 이 Sandbox 로 전수 검증 →
 │    Synthesis     │   synthesize_and_register() 가 레지스트리 합류 →
 │                  │   다음 Plan 이 재사용 (자가 증식 루프)
 └──────────────────┘

Tool Synthesis 예시

from xgen_harness.tools.synthesis import (
    SynthesizedTool, ToolTestCase, synthesize_and_register,
)

tool = SynthesizedTool(
    name="slugify", description="한글/영문 문자열을 URL slug 로",
    code='def tool(args): return {"slug": args["text"].replace(" ", "-").lower()}',
    test_cases=[
        ToolTestCase(input={"text": "Harness Auto Weave"},
                     expected={"slug": "harness-auto-weave"}),
    ],
)

# Sandbox 에서 test_cases 전수 통과 → 자동 register_tool_source → 다음 Plan 이 발견
await synthesize_and_register(tool)

LocalManifest 자동 주입 (v0.16.3)

# 다른 프로세스에서 synthesize 한 결과를 env 한 줄로 주입
export XGEN_HARNESS_PRELOAD_MANIFEST=/path/to/manifest.json
python -m xgen_harness.cli  # get_tool_sources() 첫 조회 시 idempotent 로드

compile.local_manifest 가 synthesis ↔ NodePlugin ↔ gallery 3 곳을 동일 포맷으로 묶어 drift 원천 차단.

확장 통로 — 12 entry_points 그룹

외부 패키지가 자기 pyproject.toml 한 줄 추가하면 하네스 부팅 시 자동 합류. 라이브러리 본체 수정 0.

[project.entry-points."xgen_harness.stages"]            # ① Stage 추가 / swap
[project.entry-points."xgen_harness.strategies"]        # ② Stage 내부 알고리즘
[project.entry-points."xgen_harness.orchestrators"]     # ③ 실행 패턴 (v0.15.0)
[project.entry-points."xgen_harness.phases"]            # ④ Phase 경계 (v0.15.1)
[project.entry-points."xgen_harness.providers"]         # ⑤ LLM 프로바이더
[project.entry-points."xgen_harness.capabilities"]      # ⑥ 선언형 도구 바인딩
[project.entry-points."xgen_harness.tool_sources"]      # ⑦ 외부 도구 디스패치 (v0.15.2)
[project.entry-points."xgen_harness.node_adapters"]     # ⑧ 노드 카테고리 → tool_def
[project.entry-points."xgen_harness.option_sources"]    # ⑨ UI 셀렉터 데이터
[project.entry-points."xgen_harness.fan_out_strategies"] # ⑩ 멀티에이전트 분기
[project.entry-points."xgen_harness.evaluation_criteria"] # ⑪ s08 평가 기준
[project.entry-points."xgen_harness.node_plugins"]      # ⑫ Node Plugin (v0.16.0)

파일시스템 자동 스캔 (v0.15.2)

stages/sNN_xxx/ 디렉토리만 떨어뜨리면 fs_scanner 가 자동 import + register. entry_points 도 필요 없음.

my_package/
 └─ stages/
     └─ s04_tool_lotte/          ← 디렉토리 이름이 자동 발견 키
         ├─ __init__.py           ← Stage 서브클래스 export
         └─ strategies/
             └─ progressive/
                 └─ custom.py     ← register_strategy(s04_tool, progressive, custom, …) 자동

catalog["stages"][i]["source_file"] / strategies[j]["source_file"] 로 LLM 이 "이 Stage 는 어디 파일에 있는지" 직접 읽어서 판단 가능 (재귀적 자율주행 L1).

레지스트리 API — 코드로 붙이기

from xgen_harness import (
    register_stage, register_provider, register_service, register_tool_source,
    register_xgen_node_resolver,
)
from xgen_harness.core.strategy_resolver import register_strategy
from xgen_harness.core.orchestrator_registry import register_orchestrator
from xgen_harness.core.phase_registry import register_phase
from xgen_harness.capabilities import register_capability

register_stage("s99_custom", "default", MyStage)
register_strategy("s08_judge", "evaluation", "strict", StrictJudge)
register_orchestrator("my_pattern", description="...", terminates_after_first=True)
register_phase("post_egress", upper_order=9999)
register_provider("my_llm", MyLLMProvider)
register_service("documents", "http://my-rag:8000")
register_tool_source(my_tool_source)

Stage 역할 교체 (v0.16.6)

Pipeline 은 역할 이름 만 안다. 이름 리네이밍에 독립.

from xgen_harness import Stage

class MyPlanner(Stage):
    @property
    def stage_id(self) -> str: return "my_planner"
    @property
    def role(self) -> str: return "orchestrator_planner"   # ← s00_harness 자리에 꽂힘
    @property
    def order(self) -> int: return 0
    ...

register_stage("my_planner", "default", MyPlanner)
# Pipeline 수정 0 — role 기반 검색이 새 Planner 를 자동 발견

3 가지 도구 바인딩 경로 (Capability 시스템)

 ① 선언 바인딩                  ② 발견 바인딩              ③ 자동 발행
    (capabilities 필드)          (s05 natural intent)      (Adapter → Registry)
    ↓                            ↓                          ↓
 config.capabilities =          "뉴스 찾아서 요약"         워크플로우 노드
 ["retrieval.web_search"]            ↓                    → MCP/API/DB/RAG
    ↓                            Matcher 매칭              → publish_capabilities()
 s04_tool 바인딩                s04 바인딩                → ①② 사용 가능

실행 중 LLM 이 빠뜨린 필수 파라미터는 ParameterResolver 가 provided → context → llm_infer → default 순으로 자동 채움.

빠른 시작

1. 독립 실행 (어댑터 없이)

from xgen_harness import Pipeline, PipelineState, HarnessConfig, EventEmitter
from xgen_harness.core.execution_context import set_execution_context

set_execution_context(api_key="sk-...", provider="openai", model="gpt-4o-mini")

config = HarnessConfig(
    provider="openai", model="gpt-4o-mini",
    harness_mode="autonomous",
    capabilities=["retrieval.web_search"],
)
pipeline = Pipeline.from_config(config, EventEmitter())
state = PipelineState(user_input="오늘 한국 날씨 알려줘")

await pipeline.run(state)
print(state.final_output)

2. xgen-workflow 연동

from xgen_harness.adapters.xgen import XgenAdapter

adapter = XgenAdapter(db_manager=db_manager)
async for event in adapter.execute(
    workflow_data, input_data, user_id=user_id,
    user_is_admin=is_admin, user_is_superuser=is_superuser,   # v0.11.26+
):
    yield event  # xgen SSE 포맷 (그대로 프론트에 전달 가능)

3. 워크플로우 → wheel 컴파일 (v0.10.0+)

import xgen_harness as xh

result = xh.compile_workflow(
    harness_config=config,
    workflow_data={"nodes": [...], "edges": [...]},
    gallery_name="team_q_and_a",
    gallery_version="0.1.0",
    out_dir="./dist",
)
# → dist/xgen_gallery_team_q_and_a-0.1.0-py3-none-any.whl

# 받는 쪽은 한 줄로 설치 + 실행
# $ pip install xgen-gallery-team-q-and-a
# >>> from xgen_gallery_team_q_and_a import arun
# >>> await arun("안녕?")

${OPENAI_API_KEY} 같은 참조는 자동 스캔 → env.example 생성. 외부 SDK 의존성은 register_dependency_rule() 로 자동 wheel 주입. 폐쇄망(pip install --no-index --find-links wheelhouse/) 시나리오 검증됨.

4. Strategy Variant — 디폴트 건들지 않고 "복사해서 v2" (v0.10.4)

config = HarnessConfig(
    provider="openai",
    strategy_variants={
        "s06_context": [
            {
                "name": "my_compactor_v2",
                "base": "token_budget",            # 디폴트 impl 을 복사
                "params": {"budget_ratio": 0.5},   # 파라미터만 교체
                "label": "엄격 압축",
            }
        ]
    },
    active_strategies={"s06_context": "my_compactor_v2"},
)

5. 구성 저장 / 로드

builder = (PipelineBuilder()
    .with_provider("openai", model="gpt-4o-mini")
    .with_rag("docs", top_k=5)
    .with_artifact("s04_tool", "lotte")
    .disable("s05_strategy"))
builder.save("./harness.json")

loaded = PipelineBuilder.load("./harness.json")
pipeline = loaded.with_api_key("sk-...").build()

config = HarnessConfig(provider="openai", capabilities=["retrieval.web_search"])
config.save("./config.json")
config = HarnessConfig.load("./config.json")

dataclasses.fields() 자동 순회 → 새 필드 추가해도 직렬화 코드 수정 불필요. api_key 등 민감/런타임 객체는 자동 제외.

3 층 아키텍처 — Stage · Strategy · Resource

                      ┌──────────────────────────────────┐
  ┌──────────────────▶│           Resource               │
  │                   │  MCP · RAG · DB · API · Gallery  │
  │                   │  · Capability · Tool Synthesis   │
  │                   └──────────────────────────────────┘
  │                                  ▲
  │                                  │ register_service()
  │                                  │ register_tool_source()
  │     ┌────────────────────────────┴──────────────────┐
  │     │                   Strategy                    │
  │     │  Transport(streaming/batch) · ExpBackoff ·    │
  │     │  AnthropicCache · LLMJudge · RuleBased ·      │
  │     │  Progressive3Level · Threshold · AlwaysPass · │
  │     │  ContentGuard · Cascade · Microcompact · …    │
  │     │  40+ 구현체, StrategyResolver 런타임 교체     │
  │     └───────────────────────────┬───────────────────┘
  │                                 │
  │       ┌─────────────────────────┴────────────────────┐
  └───────┤                     Stage                    │
          │  s00 Auto (Planner + main_call)              │
          │  s01 Input · s02 History · s03 Prompt        │
          │  s04 Tool · s05 Strategy · s06 Context       │
          │  s07 Act · s08 Judge · s09 Decide            │
          │  s10 Save · s11 Finalize                     │
          │  12 슬롯 (Artifact 로 구현 swap)             │
          └──────────────────────────────────────────────┘

핵심 원칙

라이브러리 ≠ 인프라: 라이브러리는 URL·API 키·프로바이더 이름을 모른다 → 어댑터가 주입
Graceful skip: 미등록 자원은 에러가 아니라 자동으로 건너뜀
무침범: 새 Stage/Strategy/Tool 추가 시 기존 코드 1줄도 수정 안 함
하드코딩 0: if provider == "..." / if stage_id == "..." / if orch_hint == "linear" 같은 분기 전부 제거 (v0.16.8 OrchestratorSpec flag 기반 전환으로 마지막 2건까지 해소)
단일 진실 소스: UI 필드 · 옵션 소스 · tokenizer · orchestrator · phase 경계 전부 엔진이 결정, 이식/프론트는 받아서 렌더만. drift 감지 시 경고 로그.

확장성 · 안정성 현황 (v0.16.9)

확장 지점	방식	등급
Stage 추가	`register_stage()` + entry_points + fs_scanner (v0.15.2)	A
Strategy 교체	`StrategyResolver` + stage-local 디렉토리 스캔 (v0.15.3)	A
Strategy Variant	디폴트 복사 → 파라미터만 교체 (v0.10.4)	A
Orchestrator	`register_orchestrator()` + flag 기반 분기 (v0.15.0 / v0.16.8)	A
Phase	`register_phase()` + `xgen_harness.phases` (v0.15.1)	A
LLM 프로바이더	`PROVIDER_REGISTRY` + `count_tokens()` 확장점 (v0.11.22)	A
Capability	타입 무관 `CapabilityRegistry` + entry_points (v0.15.1)	A
Tool 소스	`register_tool_source()` + entry_points + s04 브릿지 (v0.16.4)	A
Tool Synthesis	LLM 생성 도구 → Sandbox 검증 → 자동 합류 (v0.16.0)	A
Node Plugin	`NodePluginManifest` + `LocalManifest` 통합 (v0.16.1)	A
Sandbox 격리	subprocess + rlimit 5종 하드닝 (v0.16.1)	A
Role 체계	Stage 가 자기 역할 선언, Pipeline 이름 리터럴 0 (v0.16.6)	A
UI 옵션 소스	엔진 `options_source` 단일 선언 + 이식 역매핑 (v0.11.23)	A
Decide 분기	`DecideStrategy.decide()` 로 Stage 내부 if/else 0 줄 (v0.11.1)	A
컴파일러	`xgen.compile(wf)` + `register_dependency_rule()` + 폐쇄망 (v0.10.0)	A
DAG 오케스트레이터	fan-out Strategy 레지스트리 + `DAGCycleError` 명시 실패 (v0.11.27)	A
Context Compression	5-Level Cascade + `AdvancedContextCompactor` ABC 외부 교체 (v0.11.21)	A
Tool Choice 제어	OpenAI/Anthropic/LangChain 통합 + circuit breaker (v0.11.20)	A
전체 plug-and-play 성숙도		~99%

모든 확장 지점이 레지스트리 + 팩토리 + ABC/Protocol 기반. 라이브러리 본체에 하드코딩된 프로바이더/모델/판정/오케스트레이션 분기 리터럴 0 건.

5-Level Context Compression Cascade (Claude Code 이식, v0.11.14~16)

대화가 길어져 context_window 에 근접하면 단일 압축으론 부족. Claude Code 5-Level 을 이식, 압력 구간별 단계 적용.

Level	전략	동작	`stage_params.s06_context`
L1	Tool Result Budget (내재)	50 KB 이상 tool_result → preview + `pd_stores["tool_result"]` 보존	(항상)
L2	History Snip	token_budget first + last N	`strategy="token_budget"`
L3	Microcompact	오래된 `tool_result` 블록만 placeholder 교체 (비파괴)	`strategy="microcompact"`
L4	Context Collapse Overlay	중간 메시지 → overlay 마커 + 원본 `pd_stores["history"]` 보존	`strategy="context_collapse_overlay"`
L5	Autocompact	child LLM 이 9-section 요약 생성 → [first, summary, last_N] 로 축소	`strategy="autocompact_llm"`

Cascade — 압력 자동 선택

stage_params = {
    "s06_context": {
        "strategy": "cascade",
        "cascade_l3_threshold": 80,   # baseline 동기 (조기 발동 방지)
        "cascade_l4_threshold": 90,
        "cascade_l5_threshold": 97,
    }
}

한 턴당 L3 + (L4 또는 L5) 최대 2 단계. 실행 결과는 results["cascade_applied"] = ["L3", "L5"].

RAG 주입 모드

값	설명	용도
`system_prompt` (기본)	chunk → 시스템 프롬프트 주입	빠른 응답
`tool_only`	시스템 prompt skip, `rag_search` 도구만 사용	L3 Microcompact 실전 조건
`both`	둘 다	양쪽 장점 결합

s04_tool.rag_tool_mode="tool" 이면 자동 tool_only 로 전환 (사용자 의도 존중).

외부 교체 (v0.11.21)

from xgen_harness.stages.strategies.compactor_pd import AdvancedContextCompactor
from xgen_harness.core.strategy_resolver import register_strategy

class MyCompactor(AdvancedContextCompactor):
    async def apply(self, state, stage, budget_used, results):
        ...

register_strategy("s06_context", "compactor", "my_compactor", MyCompactor)

Tool Choice 제어 (v0.11.19~20)

stage_params = {
    "s04_tool": {
        "rag_tool_mode": "tool",
        "force_tool_use": True,  # 첫 iter tool_choice="required"
    }
}

OpenAI: body["tool_choice"] = "required"
Anthropic: body["tool_choice"] = {"type": "any"}
LangChain: llm.bind_tools(tools, tool_choice="required") forward
none: Anthropic 미지원 → tools 자체 drop 으로 semantics 맞춤

Circuit Breaker — loop_iteration >= 1 부터 auto 로 자동 격하 (무한 루프 방지).

RAG 연동

# 1. Pre-search (s06)
HarnessConfig(preset="rag",
    stage_params={"s06_context": {"rag_collections": ["my_collection"]}})

# 2. Tool mode (에이전트 호출)
HarnessConfig(stage_params={"s04_tool": {
    "rag_collections": ["my_collection"],
    "rag_tool_mode": "tool",  # presearch / tool / both
}})

# 3. Citation
HarnessConfig(stage_params={"s03_prompt": {"citation_enabled": True}})
# → LLM 이 [DOC_1], [DOC_2] 형식으로 문서 인용

API 키 해석 (동시성 안전)

os.environ 쓰기 0개. contextvars 기반으로 동시 실행 시 키가 섞이지 않음.

1. ExecutionContext (contextvars)    ← 최우선
2. ServiceProvider.config.get_api_key()  ← xgen-core persistent_configs
3. os.environ (읽기 전용 폴백)

from xgen_harness.core.execution_context import set_execution_context
set_execution_context(api_key="sk-...", provider="openai", model="gpt-4o-mini")

Preset

Preset	용도	특징
`minimal`	단순 질의응답	도구/RAG/판정 없이 바로 대화
`chat`	멀티턴	이전 대화 이력 유지
`agent`	에이전트	도구 + RAG + 전략 + 판정 + 루프
`evaluator`	품질 평가	LLM Judge 엄격
`rag`	문서 검색	문서 기반 답변, 도구 없음

프로바이더

5종 빌트인 + LangChain 래핑 + 커스텀 등록.

from xgen_harness.providers import register_provider, create_provider, wrap_langchain

# 빌트인: anthropic / openai / google / bedrock / vllm
provider = create_provider("openai", api_key, "gpt-4o-mini")

# LangChain 호환
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
provider = wrap_langchain(ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-6"))

# 커스텀
register_provider("my_llm", MyProvider)

Provider tokenizer 확장점 (v0.11.22): LLMProvider.count_tokens(text) -> (tokens, source) 공식 확장. OpenAI 는 tiktoken 자동 감지. s00 usage 실패 시 자동 보정 + state.metadata["output_tokens_sources"] 출처 기록.

Stage 별 상세 — 설정, 연동, 확장

s00_harness (Auto) — v0.14.0+ 통제탑

역할 (role="orchestrator_planner"): Planner LLM 이 HarnessPlan 생성 + 본문 main_call 호스팅.

설정:

HarnessConfig(
    harness_mode="autonomous",       # autonomous / selected / off
    planner_model="gpt-4o-mini",     # Plan 생성용 모델 (기본 = provider default)
    max_iterations=10,               # Plan.max_iterations 이 이 값을 override 가능 (1~50)
)

Strategy (transport): streaming (기본) / batch — 외부에서 websocket / caching_proxy 등 추가 가능.

확장:

# 외부 Transport 추가
class MyTransport(TransportStrategy):
    async def call(self, state) -> str: ...
register_strategy("s00_harness", "transport", "websocket", MyTransport)

s01 Input

Provider 생성, API 키 해석.

stage_params = {"s01_input": {
    "provider": "openai",          # anthropic / openai / google / bedrock / vllm
    "model": "gpt-4o-mini",
    "temperature": 0.7,
}}

s02 History

이전 대화 이력 로드. interaction_id 있을 때만 동작. embedding_search 전략 시 DocumentService 미주입이면 graceful skip (v0.11.25).

s03 Prompt

섹션 기반 조립: Identity → Rules → Tools → RAG → History → Citation.

stage_params = {"s03_prompt": {
    "system_prompt": "당신은 한국어 도우미입니다.",
    "prompt_id": "...",              # v0.11.23 options_source="prompt-store"
    "citation_enabled": False,       # [DOC_1] 인용 형식
}}

Strategy (cache): anthropic_cache (기본) / no_cache.

s04 Tool

MCP / Gallery / RAG / 전역 tool_sources 도구 수집 (v0.16.4 브릿지).

stage_params = {"s04_tool": {
    "mcp_sessions": ["session-abc"],
    "rag_collections": ["my_docs"],
    "rag_tool_mode": "both",          # presearch / tool / both
    "force_tool_use": False,          # 첫 iter tool_choice="required"
    "custom_tools": [...],            # options_source="tools" (v0.11.23)
    "capabilities": [...],            # options_source="capabilities"
}}

Strategy (discovery): progressive_3level / eager_load.

s05 Strategy

실행 계획 (CoT / ReAct / none / auto). 첫 번째 루프에서만 실행.

s06 Context

RAG 검색 + 5-Level Cascade Compression. 위 Cascade 섹션 참조.

s07 Act (main_actor)

역할 (role="main_actor"): LLM 이 반환한 tool_use 를 실제로 실행. s00 의 main_call 이 이 Stage 직전 에 주입되어 응답 스트리밍 + tool 파싱.

stage_params = {"s07_act": {
    "timeout": 60,
    "result_budget": 50000,
    # main_call 설정 (s00 에서 내려옴)
    "max_tokens": 8192,
    "max_retries": 3,
    "context_limit": 500000,
    "thinking_enabled": False,
    "thinking_budget": 10000,
}}

Strategy (executor): sequential / parallel (읽기 병렬, 쓰기 순차). Strategy (router): composite / mcp / builtin.

s08 Judge (scorer)

역할 (role="scorer"): StageExit 이벤트 score 에 validation_score 노출.

stage_params = {"s08_judge": {
    "criteria": ["relevance", "completeness", "accuracy", "clarity"],
    "threshold": 0.7,
}}

Strategy: llm_judge (기본, 가중평균) / rule_based (길이/에러/키워드) / none.

s09 Decide

Stage 내부 분기 0 줄 — DecideStrategy.decide() 전적 위임 (v0.11.1).

stage_params = {"s09_decide": {
    "max_iterations": 10,
    "guards": ["iteration", "cost_budget", "token_budget", "content"],
    "cost_budget_usd": 5.0,
    "token_budget": 500000,
    "content_blocked_patterns": ["password\\s*:\\s*\\S+"],
    "content_detect_pii": True,
}}

Guard 체인: Iteration · CostBudget · TokenBudget(80% 경고 / 95% 차단) · Content(정규식 + 이메일/휴대폰/주민번호/카드 PII 실구현).

s10 Save

실행 결과 DB 저장. save_enabled=False 면 건너뜀.

s11 Finalize

메트릭스 집계 + 출력 포맷팅 (text / json / markdown).

서비스 연동

라이브러리는 범용 이름(documents, mcp, config)으로 조회 → 어댑터가 실제 URL 등록. 미등록 시 graceful skip.

register_service("config", "http://xgen-core:8000")
register_service("documents", "http://xgen-documents:8000")
register_service("mcp", "http://xgen-mcp-station:8000")

서비스	Stage	용도
`config`	s01	API 키 조회 (persistent_configs)
`documents`	s02 / s03 / s06	RAG 문서 검색 · embedding_search
`mcp`	s04 / s07	MCP 도구 디스커버리 + 실행
(DB)	s02 / s10	대화 이력 + 실행 로그 (ServiceProvider 주입)

엔진 독립성 (v0.11.24~25) — 엔진은 xgen-documents API 스키마(/api/retrieval/...) 를 더 이상 알지 않음. 호스트 노드 참조는 register_xgen_node_resolver() 공식 확장 지점으로 주입.

워크플로우 컴파일러 (v0.10.0+)

HarnessConfig + workflow_data
        ↓
  xgen.compile(wf)
        ↓
snapshot.json + env.example + cli.py + __init__.py
        ↓
  build_wheel (python -m build)
        ↓
xgen_gallery_<name>-<ver>-py3-none-any.whl
        ↓
pip install xgen-gallery-<name>
        ↓
from xgen_gallery_<name> import arun
await arun("입력")

external_inputs — 선언 + ${VAR} 자동 스캔. PROVIDER_API_KEY_MAP 경유로 secret 타입 확정.
DependencyResolver + register_dependency_rule() — 외부 SDK 의존성 자동 wheel 주입.
drift-free (v0.10.2) — 엔진이 확정한 dist_name / package_name 을 결과에 담아 이식/프론트 재조합 제거.
3 채널 배포 — 공개 PyPI / 사내 인덱스 / 로컬 wheel 모두 동일 산출물.
폐쇄망 — pip download 후 pip install --no-index --find-links wheelhouse/ 검증.
MCP 서브커맨드 — pip install xgen-gallery-<name>[mcp] 후 serve-mcp CLI.

상세: docs/harness/2026-04-20-workflow-compiler.md.

DAG 오케스트레이터

멀티에이전트 플로우를 DAG 로 표현 + fan-out / join 자동 관리. 서브 파이프라인마다 독립 HarnessConfig + ExecutionContext (API 키 격리). SSE 이벤트를 부모 스트림으로 자동 포워딩.

from xgen_harness.orchestrator import DagOrchestrator, DagNode

orchestrator = DagOrchestrator()
orchestrator.add_node(DagNode(id="search", config=search_config))
orchestrator.add_node(DagNode(id="summarize", config=summarize_config, depends_on=["search"]))

async for event in orchestrator.run(initial_input="오늘 뉴스 요약"):
    yield event

Fan-out Strategy: broadcast / round_robin / capability_match + register_fan_out_strategy() 외부 등록. 사이클 감지 (v0.11.27): Kahn 알고리즘 미처리 시 DAGCycleError raise (silent drop 방지).

디렉토리 구조

xgen_harness/
├── core/                           # 핵심 엔진
│   ├── pipeline.py                 # 3-Phase 실행 + role 기반 분기 (v0.16.6)
│   ├── stage.py                    # Stage ABC + role 체계
│   ├── planner.py                  # HarnessPlanner + HarnessPlan + PLAN_TOOL_SCHEMA
│   ├── catalog.py                  # 런타임 카탈로그 (stages/orchestrators/providers/phases/…)
│   ├── llm_call.py                 # 본문 LLM 호출 공용 헬퍼 (v0.14.0 s07_llm 에서 이관)
│   ├── orchestrator_registry.py    # OrchestratorSpec + 5 defaults + entry_points (v0.15.0/16.8)
│   ├── phase_registry.py           # Phase 경계 레지스트리 (v0.15.1)
│   ├── fs_scanner.py               # 파일시스템 Stage/Strategy 자동 스캔 (v0.15.2/3)
│   ├── sandbox.py                  # subprocess + rlimit 격리 (v0.16.0/1)
│   ├── nom.py                      # NOMNode / NOMGraph 단일 IR (v0.16.0)
│   ├── node_plugin.py              # NodePluginManifest (v0.16.0)
│   ├── state.py                    # PipelineState (ToolGroup/ValidationGroup v0.11.22)
│   ├── config.py                   # HarnessConfig + harness_mode (v0.14.0)
│   ├── service_registry.py         # 서비스 URL 레지스트리
│   ├── execution_context.py        # contextvars API 키 격리
│   ├── strategy_resolver.py        # Strategy 레지스트리 (40+)
│   ├── registry.py                 # Stage 레지스트리 (fs_scanner 위임)
│   ├── presets.py
│   ├── stage_config.py             # STAGE_ID_ALIASES + options_source (v0.11.23)
│   └── artifact.py
│
├── stages/                         # 12 Stage 디렉토리화 (v0.12.0)
│   ├── s00_harness/                # Planner + main_call (role=orchestrator_planner)
│   ├── s01_input/ ~ s11_finalize/  # 각 디렉토리에 stage.py + artifacts/ + strategies/
│   ├── interfaces.py               # Strategy ABC
│   └── strategies/                 # 공용 Strategy
│       ├── transport.py            # StreamingTransport / BatchTransport (v0.14.0)
│       ├── retry.py · parser.py · thinking.py · token_tracker.py
│       ├── tool_router.py · tool_executor.py · discovery.py
│       ├── evaluation.py · compactor.py · compactor_pd.py (AdvancedCompactor ABC)
│       ├── guard.py · _decide.py · cache.py
│
├── providers/                      # LLM 프로바이더 + count_tokens() 확장점
│   ├── anthropic.py · openai.py · google.py · bedrock.py · vllm.py
│   └── langchain_adapter.py
│
├── compile/                        # 워크플로우 → wheel
│   ├── external_inputs.py · snapshot.py · deps.py · wheel.py
│   └── local_manifest.py           # 통합 스키마 (v0.16.1)
│
├── tools/                          # 도구 시스템
│   ├── synthesis.py                # Tool Synthesis 루프 (v0.16.0/1)
│   ├── rag_tool.py · mcp_client.py · gallery.py
│
├── orchestrator/                   # DAG 멀티에이전트
├── capabilities/                   # 선언형 도구 바인딩
├── adapters/                       # XgenAdapter 등
├── integrations/                   # xgen 연동
├── events/                         # SSE 스트리밍
├── errors/                         # ErrorCategory + DAGCycleError
└── api/                            # FastAPI 라우터

외부 기여 / 확장 매뉴얼

라이브러리 소스 수정 0 — 외부 패키지 + entry_points + register_*() API 만으로 12 지점 확장.

📌 docs/harness/INDEX.md — 모든 문서 단일 진입점
docs/harness/STAGE_CONTRACT.md — Stage 1 페이지 계약서
docs/harness/EXTENSION_POINTS.md — 확장 지점 전수 매뉴얼
docs/harness/NODE_PLUGIN_SPEC.md — Node Plugin 매니페스트 규약 (v0.16.0)
docs/harness/ANTHROPIC_OPENAI_PATTERNS.md — Anthropic/OpenAI 패턴 ↔ 우리 구현 매핑
docs/harness/TOOL_GUIDE.md — 도구 패키지 작성 가이드
docs/harness/2026-04-22-autonomous-driving.md — 재귀적 자율주행 4 Layer 설계
xgen-harness-stage-sample/ — 외부 Stage 샘플 패키지 (pip install → entry_points → swap end-to-end)

버전 이력 요약

버전	주요 변경
0.16.9	`__version__` auto-sync — importlib.metadata 로 dist 버전 동적 조회 (상수 박제 제거)
0.16.8	감사 hot-fix — `Pipeline.describe` 들여쓰기 복원, `OrchestratorSpec` flag 기반 분기 (리터럴 0), providers 무로깅 except 제거
0.16.7	hot-fix — off 모드 본문 LLM 호출 복원 (Planner Stage 항상 주입)
0.16.6	🎯 Pipeline Role 체계 — `Stage.role` 선언 (`orchestrator_planner`/`main_actor`/`scorer`). Pipeline Stage 이름 리터럴 12 → 0
0.16.5	Tool result content string 정규화 — Anthropic 400 + slice TypeError 동시 수정
0.16.4	s04_tool 브릿지 — 전역 `tool_sources` → LLM `tool_definitions` 자동 전파
0.16.3	`XGEN_HARNESS_PRELOAD_MANIFEST` env 로 LocalManifest 자동 주입
0.16.1	Sandbox rlimit 5종 하드닝 + `LocalManifest` 통합 스키마 + synthesis 하드코딩 제거
0.16.0	🚀 자가증식 4축 전면 실증 — Sandbox / NOM / NodePlugin / ToolSynthesis PASS
0.15.3	Pipeline B `orchestrator_hint` 실 분기 (linear/iterative/plan_execute) + Stage-local Strategy 자동 스캔
0.15.2	파일시스템 자동 스캔 (`fs_scanner`) + Tool entry_points + catalog `source_file` 노출
0.15.1	9 축 자동 연동성 감사 — Phase / Transport / Capability / Provider entry_points 갭 3 개 제거
0.15.0	🎯 재귀적 자율주행 완성 — `Plan.max_iterations` + `Plan.orchestrator_hint` + `OrchestratorRegistry` + `display_name="Auto"`
0.14.0	🎯 s07_llm 삭제 + 번호 시프트 — s00_harness 통제탑 승격, `TransportStrategy` (streaming/batch), `harness_mode` 3-way
0.13.0	Iterative Planning — 단일 Provider 1 인스턴스, 매 iter replan, `Plan.done` 조기 종료, `previous_results` 자동 주입
0.12.0~3	REAL HARNESS Phase 1 — `s00_harness` Planner + self-describing catalog + 13 Stage 디렉토리화 + PlanningEvent SSE
0.11.24~27	감사 C+ 9건 해소 — 엔진 독립성 · API 권한 · ErrorEvent trace 차단 · s09_judge provider 주입 · DAG 사이클 명시 실패 · 집계 0 drop 버그
0.11.22~23	`count_tokens()` 확장점 + `PipelineState` 도메인 분해 + `options_source` 11 필드 단일 진실 소스
0.11.21	연결선 3 갭 해소 — `HarnessConfig` top-level forwarding + s07 output_tokens 집계 + `AdvancedContextCompactor` ABC
0.11.14~20	Claude Code 5-Level Cascade 이식 + `tool_choice` API (OpenAI/Anthropic/LangChain 통합) + `rag_ingestion_mode` + circuit breaker
0.11.0~1	Stage ID 리네이밍 + alias 하위호환 + `DecideStrategy` 실 구현 + `ContentGuard` PII 실구현
0.10.0~4	워크플로우 컴파일러 + Strategy Variants + drift-free 연동 + `PROVIDER_CONTEXT_LIMITS` 레지스트리
0.9.x	Stage 책임 재정의 (s01 축소, anthropic 하드코딩 제거)
0.8.x	Capability 시스템 + NodeAdapter + Progressive Disclosure + DocumentService 확장
0.5.x	ServiceRegistry + ExecutionContext + Plugin System
0.1.0	12 Stage 파이프라인 초기 구현

상세 변경 내역: CHANGELOG.md.

Acknowledgement

설계·UI/UX 영감 및 하네스 구성의 reference — 🎁 geny-executor by CocoRoF.

본 프로젝트의 Stage 고정 + Artifact 교체 패턴, DAG 오케스트레이터 사고, Progressive Disclosure 환경 설계는 geny-executor 에서 많은 영감을 얻었습니다.

v0.16.x 의 자가증식 Sandbox 설계는 xgen-sandbox 아이디어를 차용 (코드 카피 없음 — 스펙만 통합).

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Uploaded Apr 23, 2026 Python 3

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Size: 311.7 kB
Tags: Source
Uploaded using Trusted Publishing? No
Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.12.3

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Hashes for xgen_harness-0.18.0.tar.gz
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MD5	`02d10f67fbf3e62d08c1786436d0c4f4`
BLAKE2b-256	`bea9a17b91f911ab2e5ab3c4757e0b644550adbda8339a2e6dd6a3a479ab442e`

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Size: 348.9 kB
Tags: Python 3
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Hashes for xgen_harness-0.18.0-py3-none-any.whl
Algorithm	Hash digest
SHA256	`1dff19b5a3b202014c622c947a4efba1529b76ae3fb40c71bd8bf7a2a9dd261f`
MD5	`f6b9f3c3f7458900115cda27df9aba0e`
BLAKE2b-256	`9dd27f18bc6313d35fea9ece7b6e58564825b46b0c9be91c36ac50072c9ecfd1`

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xgen-harness 0.18.0

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xgen-harness

LLM 이 스스로 조립하는 자율주행 에이전트 실행 프레임워크

한 줄 요약

30 초 데모

🆕 크게 바뀐 점 (v0.11.x → v0.16.x)

핵심 릴리즈 요약

실행 모드 3종 (harness_mode)

재귀적 자율주행 — 4 Layer

11 Stage + s00_harness Auto 통제탑

Stage별 기능

자가증식 4 축 (v0.16.0+)

Tool Synthesis 예시

LocalManifest 자동 주입 (v0.16.3)

확장 통로 — 12 entry_points 그룹

파일시스템 자동 스캔 (v0.15.2)

레지스트리 API — 코드로 붙이기

Stage 역할 교체 (v0.16.6)

3 가지 도구 바인딩 경로 (Capability 시스템)

빠른 시작

1. 독립 실행 (어댑터 없이)

2. xgen-workflow 연동

3. 워크플로우 → wheel 컴파일 (v0.10.0+)

4. Strategy Variant — 디폴트 건들지 않고 "복사해서 v2" (v0.10.4)

5. 구성 저장 / 로드

3 층 아키텍처 — Stage · Strategy · Resource

확장성 · 안정성 현황 (v0.16.9)

5-Level Context Compression Cascade (Claude Code 이식, v0.11.14~16)

Cascade — 압력 자동 선택

RAG 주입 모드

외부 교체 (v0.11.21)

Tool Choice 제어 (v0.11.19~20)

RAG 연동

API 키 해석 (동시성 안전)

Preset

프로바이더

Stage 별 상세 — 설정, 연동, 확장

s00_harness (Auto) — v0.14.0+ 통제탑

s01 Input

s02 History

s03 Prompt

s04 Tool

s05 Strategy

s06 Context

s07 Act (main_actor)

s08 Judge (scorer)

s09 Decide

s10 Save

s11 Finalize

서비스 연동

워크플로우 컴파일러 (v0.10.0+)

DAG 오케스트레이터

디렉토리 구조

외부 기여 / 확장 매뉴얼

버전 이력 요약

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