gopheragent은(는) 무엇을 하나요?
Go/Golang 다중 에이전트 LLM 프레임워크 — ReAct 루프, 병렬 도구, 스트리밍, 하위 에이전트
출처: https://github.com/hung12ct/gopheragent
지난 24시간 동안 GitHub 저장소에서 푸시된 에이전트 스킬, Claude/Codex/Gemini 워크플로우, MCP 도구 및 관련 AI 에이전트 자동화 항목에서 발견되었습니다.
Go/Golang 다중 에이전트 LLM 프레임워크 — ReAct 루프, 병렬 도구, 스트리밍, 하위 에이전트
이 스킬은 Go/Golang으로 구축된 다중 에이전트 LLM 프레임워크인 gopheragent를 소개합니다. 개발자는 ReAct (Reasoning + Acting) 루프를 활용하여 에이전트가 추론하고 도구를 호출하는 워크플로우를 구현할 수 있습니다. 병렬 도구 실행, 스트리밍 출력, 하위 에이전트 생성을 지원하므로, 복잡한 작업을 분할하여 효율적으로 처리해야 하는 AI 애플리케이션에 적합합니다. 이 프레임워크는 Claude, Codex, Gemini와 같은 주요 AI 에이전트 플랫폼과의 통합을 염두에 두고 설계되었으며, Go의 성능과 동시성 이점을 활용하여 확장 가능하고 안정적인 에이전트 기반 시스템을 구축할 수 있도록 돕습니다.
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Go/Golang 다중 에이전트 LLM 프레임워크 — ReAct 루프, 병렬 도구, 스트리밍, 하위 에이전트
출처: https://github.com/hung12ct/gopheragent
지난 24시간 동안 GitHub 저장소에서 푸시된 에이전트 스킬, Claude/Codex/Gemini 워크플로우, MCP 도구 및 관련 AI 에이전트 자동화 항목에서 발견되었습니다.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.