kemalefee8/sral-framework

sral-framework은(는) 무엇을 하나요?

🛠️ SRAL 프레임워크로 에이전트 AI 아키텍처를 평가하며, 상태 관리를 통해 추론, 행동 및 학습 효율성을 향상시킵니다.

개요

SRAL(State-based Reasoning, Action, Learning) 프레임워크는 에이전트 AI 시스템을 평가하고 최적화하기 위한 종합적인 접근법입니다. 이 프레임워크는 상태 관리를 핵심 원칙으로 삼아 에이전트의 추론, 행동, 학습 능력을 체계적으로 분석합니다.

주요 기능

• 상태 기반 평가: 에이전트가 시간이 지남에 따라 상태 정보를 어떻게 유지하고 활용하는지 평가합니다.
• 추론 분석: 의사 결정 과정과 문제 해결 전략을 검사합니다.
• 행동 모니터링: 환경과의 상호작용 및 선택한 작업의 효과를 추적합니다.
• 학습 효율성: 경험으로부터의 적응 속도와 새로운 지식 통합 능력을 측정합니다.

사용 방법

1. 저장소를 클론합니다: git clone https://github.com/kemalefee8/sral-framework.git
2. .sral.yml 설정 파일에서 평가 매개변수를 구성합니다.
3. SRAL CLI 도구를 실행하여 아키텍처를 평가합니다: sral eval --config config.yml
4. 생성된 보고서를 검토하여 개선 영역을 식별합니다.

설정 예시

state:
  memory_type: "episodic"
  retention_period: "session"
reasoning:
  depth: 3
  strategy: "tree-of-thought"
action:
  feedback_loop: true
  exploration_rate: 0.1
learning:
  adaptation_rate: 0.05
  transfer_enabled: true

출력 이해하기

평가 출력은 각 주요 구성 요소에 대한 점수와 권장 사항이 포함된 구조화된 보고서를 제공합니다. 점수 범위는 0에서 100까지이며, 점수가 높을수록 더 나은 성능을 나타냅니다.

지원 플랫폼

• Cursor
• Claude Code
• 기타 주요 AI 에이전트 플랫폼

라이선스

MIT