무료 오픈 소스 도구 Archon을 사용하면 대시보드를 조작하는 것만큼이나 쉽게 AI 에이전트를 만들 수 있습니다.

Archon 는 AI 에이전트를 구축, 최적화 및 관리하기 위한 프로젝트로, 세계 최초의 '에이전티어', 즉 다른 AI 에이전트를 자율적으로 구축, 개선 및 최적화할 수 있는 AI 에이전트라고 합니다. 다음은 리포지토리에 대한 자세한 설명입니다:

프로젝트 개요

• 핵심 기능Archon은 에이전트 추론, 도메인 지식 통합, 확장 가능한 아키텍처라는 최신 AI 개발의 세 가지 핵심 원칙을 시연하는 것을 목표로 합니다. 개발자를 위한 실용적인 도구로 사용하거나 에이전트 시스템 개발을 시연하기 위한 교육 프레임워크로 사용할 수 있습니다.
• 버전 반복이 프로젝트는 반복적인 개발 접근 방식을 취하며, 간단한 Pydantic AI 에이전트로 시작하여 모든 프레임워크를 사용하여 다른 AI 에이전트를 구축할 수 있는 LangGraph를 사용한 전체 에이전트 워크플로로 진행합니다.

현재 버전(V4)

• 특수성V4 릴리스에서는 Streamlit UI가 대대적으로 개편되어 Archon 관리를 위한 종합적인 대시보드 인터페이스를 제공합니다.
• 중요 업데이트환경 변수 시스템이 획기적으로 개선되어 더욱 직관적으로 바뀌었으며, LLM과 임베디드 제공업체를 위한 별도의 섹션으로 나뉘어 제공업체 간 전환과 프로필 관리가 쉬워졌습니다.

프로젝트 구조

• 홈 디렉토리(웹사이트의): 주요 런타임 스크립트를 포함합니다(예 run_docker.py), 종속성 파일(예 요구 사항.txt) 및 UI 스크립트( streamlit_ui.py).
• archon/ 디렉토리(컴퓨터 하드 드라이브에 있음)다음과 같은 핵심 기능 코드 포함 crawl_pydantic_ai_docs.py 를 사용하여 Pydantic AI 문서를 크롤링하고 처리합니다.pydantic_ai_coder.py Pydantic AI 에이전트를 구현하는 데 사용할 수 있는 코딩 로직입니다.
• streamlit_pages/ 디렉토리(컴퓨터 하드 드라이브에 있음): Streamlit UI의 다양한 페이지가 포함되어 있습니다. agent_service.py,chat.py,database.py 등 다양한 기능 모듈에 해당합니다.
• 반복/ 디렉토리(컴퓨터 하드 드라이브에 있음)다음과 같은 다양한 프로젝트 반복의 코드가 포함되어 있습니다. v1-single-agent,V2-에이전트-워크플로우,V3-MCP-SUPPORT 노래로 응답 V4-streamlit-UI-점검.
• mcp/ 디렉토리(컴퓨터 하드 드라이브에 있음)MCP(멀티 컨테이너 플랫폼) 관련 코드 및 구성이 포함될 수 있습니다.

데이터베이스 설정

• SQL 파일::utils/site_pages.sql 노래로 응답 iterations/v2-agentic-workflow/ollama_site_pages.sql PostgreSQL 데이터베이스를 만들고 구성하기 위해 pgvector 확장, 생성 사이트_페이지 테이블에 인덱스를 추가하고 검색 기능을 정의하는 등의 작업을 수행합니다.

도커 지원

• 스크립트::run_docker.py 노래로 응답 iterations/v4-streamlit-ui-overhaul/run_docker.py MCP 컨테이너 및 마스터 Archon 컨테이너 빌드, 환경 변수 처리, 기존 컨테이너가 이미 실행 중인 경우 중지 및 삭제 등 Archon을 빌드하고 실행하기 위한 Docker 컨테이너입니다.

데이터 구조

• 채팅 메시지 닮은: in Archon/iterations/v1-single-agent/streamlit_ui.py 에 정의되어 있습니다. 역할,타임스탬프 노래로 응답 콘텐츠 필드.
• 처리된 청크 닮은다음과 같은 여러 문서에 정의되어 있습니다. Archon/archon/crawl_pydantic_ai_docs.py,Archon/iterations/v1-single-agent/crawl_pydantic_ai_docs.py 등을 포함하는 처리된 문서 블록을 나타내는 데 사용됩니다. URL,청크_번호,title,요약,콘텐츠,메타데이터 노래로 응답 임베딩 필드.

빠른 시작

사전 조건

• 도커(선택 사항이지만 권장)
• Python 3.11+
• 슈퍼베이스 계정(벡터 데이터베이스용)
• 네이티브 대규모 언어 모델링을 위한 OpenAI/Anthropic/OpenRouter API 키 또는 Ollama

설치 단계

• 도커 방식(권장)::
  1. 복제 창고:git clone https://github.com/coleam00/archon.git && cd archon
  2. Docker 스크립트를 실행합니다:파이썬 실행_도커.py
  3. Streamlit UI에 액세스합니다:http://localhost:8501
• 로컬 Python 설치::
  1. 복제 창고:git clone https://github.com/coleam00/archon.git && cd archon
  2. 가상 환경을 만들고 종속 요소를 설치합니다:python -m venv venv && source venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt
  3. 스트림릿 UI를 시작합니다:streamlit 실행 streamlit_ui.py
  4. Streamlit UI에 액세스합니다:http://localhost:8501

중요 링크

• V4 문서::V4 문서
• 커뮤니티 포럼::아르콘 커뮤니티
• 깃허브 칸반::GitHub 칸반 보드