Niranjan-008/Agentic-Decision-Cell

Agentic-Decision-Cell은(는) 무엇을 하나요?

🧠 모듈식 멀티 에이전트 프레임워크로 협업적 의사 결정을 가능하게 하여 투명성을 촉진하고 도구 증강 추론을 활용합니다.

개요

Agentic-Decision-Cell은 여러 에이전트가 협력하여 복잡한 결정을 내릴 수 있는 프레임워크입니다. 각 에이전트는 특정 역할과 도구 세트를 가지며, 투명한 의사 결정 과정을 통해 신뢰성과 설명 가능성을 보장합니다.

주요 특징

• 모듈식 아키텍처: 에이전트를 쉽게 추가, 제거 또는 수정할 수 있습니다.
• 도구 증강 추론: 에이전트는 웹 검색, 코드 실행, 데이터베이스 쿼리 등 다양한 도구를 사용하여 추론을 강화합니다.
• 투명한 의사 결정: 모든 추론 단계가 기록되어 감사 및 디버깅이 용이합니다.
• 협업 메커니즘: 에이전트 간 메시지 전달 및 합의 프로세스를 통해 더 나은 결정을 도출합니다.

지원 플랫폼

• Claude Code
• Cursor
• Codex
• 기타 AI 코딩 에이전트

사용 방법

1. 프로젝트에 agentic_decision_cell 패키지를 설치합니다.
2. 설정 파일(config.yaml)을 수정하여 에이전트 역할과 도구를 정의합니다.
3. DecisionCell 인스턴스를 생성하고 의사 결정 요청을 보냅니다.

from agentic_decision_cell import DecisionCell

cell = DecisionCell.from_config("config.yaml")
result = cell.decide("주어진 데이터를 분석하여 최적의 마케팅 전략을 제안하세요.")
print(result.decision)
print(result.reasoning_chain)

설정 예시

agents:
  - name: Researcher
    tools: [web_search, data_analyzer]
    role: 정보 수집 및 분석
  - name: Strategist
    tools: [planner, risk_assessor]
    role: 전략 수립 및 위험 평가
  - name: Validator
    tools: [fact_checker, logic_validator]
    role: 결정 검증

라이선스

MIT