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elCanosail/skillstate

장기 실행 LLM 에이전트 스킬을 위한 명시적 실행 상태 - SKILL.state 아키텍처(arXiv:2608.26263)의 최소 stdlib 전용 구현. 협업에 열려 있습니다.

skillstate란 무엇인가요?

이 스킬은 장기적 추론이 필요한 LLM 에이전트 작업에서 실행 상태를 명시적으로 관리할 수 있도록 설계된 경량 라이브러리입니다. SKILL.state 아키텍처를 기반으로 하며, 표준 라이브러리만을 사용하여 추가 종속성 없이 동작합니다. 이를 통해 에이전트는 여러 단계에 걸친 작업을 수행할 때 중간 상태를 유지하고, 실패 시 복구하거나 이전 단계로 롤백할 수 있습니다. arXiv:2608.26263에 설명된 이론적 프레임워크를 실제 코드로 구현한 것으로, 장기 실행 에이전트 워크플로우의 신뢰성과 투명성을 크게 향상시킵니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add elCanosail/skillstate

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skillstate은(는) 무엇을 하나요?

장기 실행 LLM 에이전트 스킬을 위한 명시적 실행 상태 - SKILL.state 아키텍처(arXiv:2608.26263)의 최소 stdlib 전용 구현. 협업에 열려 있습니다.

개요

skillstate는 장기 실행 LLM 에이전트가 중간 상태를 명시적으로 관리할 수 있게 하는 가벼운 라이브러리입니다. 표준 라이브러리만을 사용하여 의존성 없는 경량화된 설계를 제공합니다.

주요 기능

  • 명시적 상태 관리: 에이전트의 실행 상태를 JSON 형식으로 명시적으로 추적
  • 장기 작업 지원: 여러 단계에 걸친 작업을 위한 상태 유지 및 복구
  • 표준 라이브러리 전용: 추가 패키지 설치 불필요
  • 오류 복구: 실패 시 이전 상태로 롤백 가능

설치

git clone https://github.com/elCanosail/skillstate.git

사용법

from skillstate import SkillState

# 상태 초기화
state = SkillState()
state.begin("my_skill")

# 상태 업데이트
state.update({"step": 1, "data": {}})

# 현재 상태 확인
current = state.current()

# 완료
state.complete()

아키텍처

이 구현은 arXiv:2608.26263에 설명된 SKILL.state 아키텍처를 따릅니다.

라이선스

MIT

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