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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
ABI 프레임워크는 로컬 환경에서 AI 서비스 오케스트레이션, 시맨틱 벡터 스토리지, 그리고 GPU 능력 보고를 위한 Rust 기반의 개발 도구입니다. 이 프레임워크는 클라우드 백엔드를 선택 사항으로 하며, 사용자의 기기 자율성을 강조합니다. CLI와 TUI 기능을 통해 로컬 AI 시스템의 운영 진단 및 테스트가 가능합니다.
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원문 바로가기한계 없는 지능 — 로컬 런타임.
에이전트 오케스트레이션, WDBX 시맨틱 스토리지, 그리고 클레임-정직(claim-honest) 능력 보고를 위한 나이틀리 Rust 프레임워크. 사용자의 기기에서 검사 가능합니다.
ABI는 로컬 AI 서비스 오케스트레이션, 시맨틱 벡터 스토리지, 클레임-정직 GPU 능력 보고 및 런타임 프리미티브를 위한 나이틀리 Rust 프레임워크입니다. abi는 런타임/WDBX 쌍이며; Abbey는 원장(ledger)이 증명할 수 없는 것을 주장하지 않을 동반자입니다. 클라우드 백엔드는 선택 사항입니다. 브라우저 자율성은 현재 아닙니다. docs/brand.md를 참조하세요.
프로젝트 사이트: https://donaldfilimon.github.io/abi/ — main에서 소스가 변경될 때 GitHub Pages Actions 워크플로우를 통해 site/에서 배포됩니다 (site/README.md 참조); 벤치마크 대시보드는 측정값이 아닌 합성 샘플 데이터를 렌더링합니다.
동반자 인터페이스: abbey — 클레임 원장을 갖춘 한계 없는 지능.
./tools/cargo.sh --version # tools/cargo.sh를 통한 rustup nightly (절대 bare cargo 사용 금지)
./tools/check.sh # 주요 검증 게이트
./tools/cargo.sh build -p abi-cli # target/debug/abi
...
호환성: ./build.sh check → ./tools/check.sh. Zig 트리는 제거되었으며, 포팅 기록은 RUST-REWRITE-PLAN.md를 참조하세요.
크로스 타겟(Cross targets)은 해당 툴체인들이 설치되면 표준 Rust cargo 타겟 트리플을 통해 사용할 수 있습니다 (rustup target add …). 스모크 빌드(smoke builds)에는 ./tools/cargo.sh build -p abi-cli --target <triple> 사용을 선호하세요.
CLI를 빌드한 다음, 라이브 네트워크 자격 증명 없이 로컬 기능을 테스트합니다:
./tools/cargo.sh build -p abi-cli
ABI=./target/debug/abi
$ABI backends
...
abi scheduler status는 일회성 스케줄러 프로브를 실행하고 태스크/메모리 카운터를 보고합니다. abi help --json [command] [subcommand]는 자동화를 위해 타입이 지정된 명령어/하위 명령과 단축키 및 완성 셸 메타데이터를 방출하며, abi help --completion <bash|zsh|fish>은 메타데이터 기반의 셸 완성 기능을 방출합니다. abi dashboard / abi tui는 운영 진단 스냅샷을 렌더링합니다. abi --tui는 동일한 대시보드 단축키입니다. TTY가 아닌 stdin 또는 --once와 함께 사용하면 한 프레임 후에 종료되고, 실제 TTY에서는 q/Esc까지 원시 모드 새로고침 상태로 진입합니다. 초기 페인을 선택하려면 --pane <pane>, 로그 안전 스타일링을 위해 --plain/--no-color, 선택된 페인만 렌더링하려면 --compact, 강제 일회성 렌더링을 하려면 --once, 새로고침 간격(100-60000ms)은 --interval <ms>, 기계가 읽을 수 있는 스냅샷을 원하면 --json, 페인 메타데이터를 얻으려면 --list-panes를 사용합니다. JSON 스냅샷에는 레이아웃 메타데이터(compact, 색상, 표시된 페인, 페인 제목/단축키)가 포함됩니다. abi agent plan, train, multi, 및 spawn은 로컬 스케줄러 기반의 AI 헬퍼 표면을 사용합니다. abi agent tui는 /status 세션 원격 측정을 제공하고 검증된 인쇄 가능한 모델 ID를 가진 대화형 REPL입니다. abi agent browser는 검토된 로컬 계획과 로컬 플래너 출력만을 방출하며, ABI는 브라우저를 임베드하거나 실행하지 않으며 실제 탐색은 외부 MCP 통합 단계로 남아 있습니다. abi complete 및 abi agent train CLI 경로는 MCP의 ai_complete, ai_train, 및 ai_learn과 함께 구성된 WDBX 스토어, 또는 기본적으로 $HOME/.abi/wdbx를 시도합니다. 운영자는 ABI_WDBX_PERSIST=0 또는 ABI_WDBX_PATH=:memory:로 옵트아웃할 수 있습니다. 누락되거나, 사용할 수 없거나, 실패한 지속성은 조작되지 않고 보고됩니다. 별도의 최상위 abi train 명령어는 요청된 훈련 구성만 검사하며 WDBX를 열지 않습니다.
wdbx query <path> [text] [persona]는 store-stats, 하이브리드 의미 검색(hybrid semantic search), 또는 페르소나 격리 검색(persona-isolated retrieval)을 저장하지 않습니다. cluster serve/compute info/secure demo는 네트워크화된 합의 RPC(consensus RPC), 가속기 선택, 그리고 보안 데모를 단일 호스트/참조 범위 표면으로 투명하게 노출합니다 (현재/부분/제안 매핑은 docs/spec/wdbx-north-star.mdx 참조). 클러스터 RPC는 ABI_WDBX_CLUSTER_TOKEN을 통한 공유 비밀 프레임과 선택적 노드 허용 목록(node allowlist)인 ABI_WDBX_CLUSTER_PEERS를 지원합니다. 비루프백 바인드는 토큰 없이는 시작을 거부합니다. complete --model <id>는 카탈로그 표준 ID(예: fable-5 -> claude-fable-5)를 기록하며, 인식되지 않은 ID는 stderr 경고를 출력하고 통과시킵니다. complete --live는 명시적인 라이브 전송(explicit live transport)을 통해 anthropic 제공업체 모델을 서비스하므로 저장된 자격 증명(ABI_AUTH_TOKEN=… abi auth signin anthropic)이 필요합니다.
MCP 스모크 테스트를 위해 서버를 빌드하고 MCP 클라이언트를 통해 동일한 계약 도구(contract tools)를 호출합니다:
./tools/cargo.sh build -p abi-mcp
# @loader_path가 arm64 macOS의 바이너리 옆에 있는 libabi_fm_shim.dylib에서 해결되도록 mcp/launcher.sh를 선호하거나 (또는 리포지토리 루트에서 실행)
...
계약이 적용된 MCP 도구 이름은 ai_run, ai_complete, ai_train, ai_learn, wdbx_query, scheduler_stats, scheduler_info, connector_test, gpu_status, plugin_list, wdbx_stats, 그리고 plugin_run입니다. wdbx_query는 구성된 WDBX 스토어에서 로컬 하이브리드 순위 매칭을 반환합니다. connector_test는 결정론적(deterministic) 로컬 커넥터 경로를 사용하며 라이브 네트워크 디스패치를 수행하지 않습니다.
rust-toolchain.toml)를 대상으로 하며, ./tools/check.sh로 검증합니다.POST /message 호환 모드(스트림 가능한 HTTP 아님)를 유지하는 선택적 사용자 정의 루프백 HTTP 호환 리스너가 있습니다.CLAUDE.md, GEMINI.md, 그리고 AGENTS.md에서 Rust 생명주기를 설명합니다../tools/check.sh는 정책 테스트를 실행하고, ./tools/cargo.sh xtask ci verify (judo #817), Abbey 코퍼스(Python + ./tools/cargo.sh xtask abbey verify), 크기 제한, fmt, clippy (-D warnings), 워크스페이스 빌드/테스트, 그리고 문서를 실행합니다.abi-model-runtime은 주체(principal), 외부 스토리지 루트, 장치 선택을 받아 정확한 레지스트리 모델이 필요합니다. 생성된 임시 픽스처는 CPU 및 로컬에서 테스트된 작은 abi-bigram-v1 Candle 경로와 Metal을 증명하며, 이는 Gemma, 품질, 배치, 속도 향상 또는 CUDA-runtime 주장이 아닌 런타임 기반의 증거입니다.abi-worker는 유한한 임대(lease), 협력적 취소, 재생성 저항성 및 검증 가능한 결과를 갖춘 인증된, 청중 제한형, 유한 오프라인 입/제어 계약을 제공합니다. 게이트웨이 mTLS 구성을 재사용하지만, 리스너, 스케줄러, 모델 실행, 프로덕션 클러스터 또는 별도 호스트 배포를 주장하지는 않습니다.accelerated=false**로 설정하고 기능 테이블과 선호 백엔드를 보고합니다. 벡터 연산은 결정론적 CPU SIMD 폴백을 사용합니다. CUDA/Vulkan/ANE 커널은 주장이 아닙니다.crates/abi-plugins/plugins/ 아래에 컴파일된 mod.rs/stub.rs 쌍으로 assert_plugin_parity!와 함께 배포됩니다.순수 abi_ai::complete는 저장소 독립적입니다. abi complete 및 abi agent train CLI 경로는 구성된/기본 영속성 저장소를 시도하며, 이는 ABI_WDBX_PERSIST=0 또는 ABI_WDBX_PATH=:memory:로 영속성이 비활성화되지 않은 경우에 해당합니다. 최상위 abi train은 WDBX를 열지 않습니다. 성공적인 쓰기는 쿼리/응답 벡터, 메타데이터 및 블록체인 항목을 기록합니다. 스케줄러 기반의 완성(completion), 학습(training) 및 에이전트 도우미는 실시간 작업/메모리 관찰 가능성을 제공합니다.
docs/spec/abbey-core-identity.mdx에 있습니다. 로컬 프로필 출력은 모델 품질이나 분산 AI 주장이 아닌 결정론적 템플릿 생성입니다..live 전송, TwiML/폼 이스케이핑, 그리고 ConversationRelay 페이로드 별칭을 로컬/실시간 디스패치 전에 검증합니다.FoundationModels Swift shim은 온디바이스 브릿지일 뿐입니다 (일반적인 Swift 제품 스택이 아님). docs/contracts/external-claims-audit.mdx를 참조하십시오.아키텍처(architecture), 공개 API 계약(public API contracts), 온보딩(onboarding), 개발 가이드(development guides)는 docs/index.mdx를, 릴리스 노트 스타일의 현대화 하이라이트(modernization highlights)는 CHANGELOG.md를 참고하세요.