2026년 AI 에이전트 개발, 이 오픈소스 툴킷으로 시작하세요!

SKILL.md 파일을 통해 지침, 스크립트, 리소스를 구성하여 에이전트의 역량을 확장

Addy Osmani의 agent-skills는 23개의 프로덕션(Production)급 엔지니어링 스킬(Skills)과 7개의 슬래시 명령어를 제공하며, Hyrum's Law, the Beyonce Rule, trunk-based development 등 Google 엔지니어링 문화를 반영

43.8k 스타(Stars)를 기록하며, 개발자 생산성 향상에 기여

Graph 기반 아키텍처(Graph-based Architecture)를 통해 각 단계를 노드로 구성하고, 상태를 유형화(Typed)하고 체크포인트(Checkpoint)를 지원

Deep Agents를 통해 Planning, Filesystem Tools, Sub-agents, Context Compression 등 다양한 기능을 제공하여, 에이전트 개발을 간소화

32.3k 스타(Stars)를 기록하며, LangChain 생태계 내에서 강력한 Agent Orchestration 솔루션으로 자리매김

LangGraph 기반으로 Planning, Filesystem Tools, Sub-agents, Context Compression 기능을 제공

Context Poisoning, Distraction, Confusion 문제를 해결하기 위해, 대용량 도구 출력을 가상 파일 시스템(Virtual Filesystem)에 저장하고, Sub-agents를 자체 Context Window에서 실행

Deep Agents는 23.1k 스타(Stars)를 기록하며, LangChain 생태계 내에서 강력한 코딩 에이전트 Harness로 자리매김

Unit Test 방식으로 Assertion을 작성하고, CI 환경에서 실행하여 문제 발생 전에 감지

RAG, 에이전트, 도구 사용, 멀티턴 대화(Multi-turn Conversations), 안전성(Safety) 등 50개 이상의 메트릭(Metrics)을 제공

Task Completion, Argument Correctness, Tool Correctness, Step Efficiency 등 에이전트(Agent) 관련 메트릭을 통해 성능 평가