신뢰할 수 있는 AI 에이전트 및 애플리케이션 구축

Apache Burr (Incubating)는 단순한 챗봇부터 복잡한 멀티 에이전트 시스템 (multi-agent systems)에 이르기까지, 의사결정을 내리는 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있도록 지원합니다. 순수 Python (Pure Python) 기반이며, 마법 같은 숨겨진 동작은 없습니다.

단순하고 강력한 Python API

깔끔하고 조합 가능한 (composable) 인터페이스를 통해 챗봇부터 멀티 에이전트 시스템까지 무엇이든 구축할 수 있습니다.

from burr.core import action, State, ApplicationBuilder
@action(reads=["messages"], writes=["messages"])
def chat(state: State, llm_client) -> State:
...

AI 애플리케이션 구축에 필요한 모든 것

Burr는 신뢰할 수 있고, 관찰 가능하며 (observable), 테스트 가능한 (testable) AI 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 빌딩 블록을 제공합니다.

단순한 Python API

애플리케이션을 일련의 액션 (actions)과 트랜지션 (transitions)으로 정의하세요. DSL도, YAML도 필요 없습니다. 오직 Python 함수와 데코레이터 (decorators)만 사용합니다.

내장된 관찰 가능성 (Built-in Observability)

Burr UI를 통해 애플리케이션의 모든 단계를 실시간으로 모니터링, 디버깅 및 추적 (trace)할 수 있습니다. 상태 변화가 일어나는 것을 즉시 확인하세요.

지속성 및 상태 관리 (Persistence & State Management)

상태를 디스크, 데이터베이스 또는 사용자 정의 백엔드 (custom backends)에 자동으로 저장합니다. 애플리케이션이 중단된 지점부터 다시 시작할 수 있습니다.

휴먼 인 더 루프 (Human-in-the-Loop)

어느 단계에서든 실행을 일시 중지하고 사람의 입력을 기다릴 수 있습니다. 승인 워크플로 (approval workflows) 및 대화형 에이전트에 완벽합니다.

분기 및 병렬 처리 (Branching & Parallelism)

액션을 병렬로 실행하고, 팬 아웃/팬 인 (fan out / fan in)을 수행하며, 복잡한 DAG (Directed Acyclic Graph)를 구축하세요. 모듈형 설계를 위해 서브 애플리케이션 (sub-applications)을 조합할 수 있습니다.

테스트 및 재생 (Testing & Replay)

과거의 실행을 재생하고, 개별 액션을 유닛 테스트 (unit test)하며, 상태 트랜지션을 검증하세요. AI 시스템에 대한 확신을 가질 수 있습니다.

사용 중인 스택과 함께 작동

Burr는 이미 사용 중인 도구 및 프레임워크와 통합됩니다. 종속성 (lock-in)이나 래퍼 (wrappers)가 없습니다.

OpenAI

LLM### Anthropic

LLM### LangChain

Framework### Hamilton

Framework### Streamlit

UI### OpenAI

LLM### Anthropic

LLM### LangChain

Framework### Hamilton

Framework### Streamlit

UI### OpenAI

LLM### Anthropic

LLM### LangChain

Framework### Hamilton

Framework### Streamlit

UI### OpenAI

LLM### Anthropic

LLM### LangChain

Framework### Hamilton

Framework### Streamlit
UI### FastAPI
Serving### Haystack
Framework### Instructor
LLM### Pydantic
Validation### PostgreSQL
Storage### FastAPI
Serving### Haystack
Framework### Instructor
LLM### Pydantic
Validation### PostgreSQL
Storage### FastAPI
Serving### Haystack
Framework### Instructor
LLM### Pydantic
Validation### PostgreSQL
Storage### FastAPI
Serving### Haystack
Framework### Instructor
LLM### Pydantic
Validation### PostgreSQL
Storage### FastAPI
Serving### Haystack
Framework### Instructor
LLM### Pydantic
Validation### PostgreSQL
Storage### FastAPI
Serving### Haystack
Trusted by engineers worldwide
전 세계 엔지니어들이 Burr를 신뢰합니다.

개발자와 팀들이 Burr에 대해 하는 말을 확인해 보세요.

“여러 난독화(obfuscating) LLM 프레임워크들을 평가한 후, 그들의 우아하면서도 포괄적인 상태 관리 솔루션은 AI 의사 결정에 의해 구동되는 로봇을 출시하는 데 강력한 해답임이 입증되었습니다.”

“모듈식 AI 애플리케이션을 구축하고 싶다면 Burr를 사용하는 것은 고민할 필요가 없습니다. 사용하기 매우 쉽고, 특히 디버깅을 식은 죽 먹기처럼 만들어주는 UI가 정말 마음에 듭니다. 그리고 언제나 도움을 줄 준비가 되어 있는 팀이 최고의 장점입니다.”

“방금 Burr를 접했는데, 와우! 이거는 여러분이 이걸 만들 때 정확히 이 필요성을 예측한 것 같아요. AI라서 생기는 이상하고 난해한 개념들이 전혀 없습니다.”

“Burr의 상태 관리 부분은 상태 스냅샷을 생성하고 디버깅을 구축하며, 리플레이(replaying)하거나 심지어 평가 케이스를 만드는 데 정말 도움이 됩니다.”

“저는 지난 몇 달 동안 Burr를 사용해 왔는데, 시장에 나와 있는 많은 에이전트형 LLM 플랫폼들(예: LangChain, CrewAi, AutoGen, Agency Swarm 등)과 비교했을 때, Burr는 복잡한 행동을 설계하기 위한 더 강력한 프레임워크를 제공합니다.”

“LangChain에서 Burr로 이동하는 것은 판도를 바꿨습니다! 제가 LangChain을 탐색하느라 며칠 또는 몇 주를 보낸 것에 비해, Burr를 시작하는 데는 단지 몇 시간이 걸렸습니다. 저는 팀원들에게 Burr를 제안했고, 저희 전체 코드베이스를 그쪽으로 전환했습니다.

“물론 [LangChain]을 사용할 수도 있습니다. 하지만 그것이 정말로 프로덕션 환경에 적합한지(production-ready), 그리고 코드에서 프로덕션까지의 시간(code-to-prod)을 단축해 주는지에 대해서는, 저희가 2년 동안 LLM 애플리케이션을 만들어 온 결과 답은 '아니오'였습니다. 솔직히 Burr를 한번 살펴보세요. 나중에 저에게 고마워하게 될 겁니다.”

“다른 여러 복잡한 LLM 프레임워크들을 평가해 본 결과, Burr의 우아하면서도 포괄적인 상태 관리 (state management) 솔루션은 AI 의사 결정에 의해 구동되는 로봇을 출시하기 위한 강력한 해답임이 증명되었습니다.”

“모듈형 AI 애플리케이션을 구축하고 싶다면 Burr를 사용하는 것은 고민할 필요도 없는 선택입니다. 구축하기가 매우 쉽고, 특히 디버깅을 식은 죽 먹기로 만들어 주는 UI가 정말 마음에 듭니다. 그리고 언제나 도움을 줄 준비가 되어 있는 팀은 금상첨화입니다.”

“방금 Burr를 접했는데, 정말 와우! 이 제품을 만들 때 여러분이 정확히 이러한 니즈를 예측한 것 같다는 생각이 들었습니다. 단지 AI라는 이유만으로 도입된 이상하고 난해한 개념들이 전혀 없습니다.”

“Burr의 상태 관리 (state management) 부분은 상태 스냅샷 (state snapshots)을 생성하고, 이를 바탕으로 디버깅, 리플레이 (replaying), 심지어 평가 케이스 (evaluation cases)를 구축하는 데 정말 유용합니다.”

“지난 몇 달 동안 Burr를 사용해 왔는데, 시중에 있는 많은 에이전트형 LLM 플랫폼들(예: LangChain, CrewAi, AutoGen, Agency Swarm 등)과 비교했을 때, Burr는 복잡한 동작을 설계하기 위한 더 견고한 프레임워크를 제공합니다.”

“LangChain에서 Burr로 전환한 것은 게임 체인저였습니다! LangChain을 익히기 위해 며칠, 몇 주를 보냈던 것에 비해, Burr는 시작하는 데 단 몇 시간밖에 걸리지 않았습니다. 저는 팀원들에게 Burr를 제안했고, 저희 전체 코드베이스를 그쪽으로 전환했습니다.”

“물론 [LangChain]을 사용할 수도 있습니다. 하지만 그것이 정말로 프로덕션 환경에 적합한지, 그리고 코드에서 프로덕션까지의 시간을 단축해 주는지에 대해서는, 저희가 2년 동안 LLM 애플리케이션을 만들어 온 결과 답은 '아니오'였습니다. 솔직히 Burr를 한번 살펴보세요. 나중에 저에게 고마워하게 될 겁니다.”

“다른 여러 복잡한 LLM 프레임워크들을 평가해 본 결과, Burr의 우아하면서도 포괄적인 상태 관리 (state management) 솔루션은 AI 의사 결정에 의해 구동되는 로봇을 출시하기 위한 강력한 해답임이 증명되었습니다.”

“모듈형 AI 애플리케이션을 구축하고 싶다면 Burr를 사용하는 것은 고민할 필요도 없는 선택입니다. 구축하기가 매우 쉬우며, 특히 디버깅(debugging)을 아주 쉽게 만들어주는 UI가 정말 마음에 듭니다. 그리고 언제나 도움을 줄 준비가 되어 있는 팀은 금상첨화입니다.”

“방금 Burr를 접했는데, 와, 여러분이 이것을 만들 때 정확히 이러한 니즈를 예측한 것 같다는 생각이 들었습니다. 단지 AI라는 이유로 난해하고 심오한(esoteric) 개념들을 도입하지 않았습니다.”

“Burr의 상태 관리 (state management) 부분은 상태 스냅샷 (state snapshots)을 생성하고, 이를 바탕으로 디버깅, 리플레이 (replaying), 심지어 평가 케이스 (evaluation cases)를 구축하는 데 정말 유용합니다.”

“지난 몇 달 동안 Burr를 사용해 왔는데, 시중에 나와 있는 많은 에이전트 기반 LLM 플랫폼들(예: LangChain, CrewAi, AutoGen, Agency Swarm 등)과 비교했을 때, Burr는 복잡한 동작을 설계하기 위한 더 견고한 프레임워크를 제공합니다.”

“LangChain에서 Burr로 전환한 것은 게임 체인저였습니다! LangChain을 파악하기 위해 며칠, 몇 주를 보냈던 것에 비해, Burr는 시작하는 데 단 몇 시간밖에 걸리지 않았습니다. 팀원들에게 Burr를 제안했고, 우리는 코드베이스 전체를 Burr로 전환했습니다.”

“물론 [LangChain]을 사용할 수도 있겠지만, 그것이 정말 프로덕션 환경에 적합한지(production-ready), 그리고 코드에서 프로덕션까지의 시간(time from code-to-prod)을 단축해 주는지에 대해서라면, 저희는 2년 동안 LLM 앱을 만들어 왔지만 대답은 '아니오'입니다. 솔직히 Burr를 한번 살펴보세요. 나중에 저에게 고마워하게 될 겁니다.”

“여러 다른 모호한 LLM 프레임워크들을 평가한 결과, Burr의 우아하면서도 포괄적인 상태 관리 (state management) 솔루션은 AI 의사 결정에 의해 구동되는 로봇을 출시하기 위한 강력한 해답임이 증명되었습니다.”

“모듈형 AI 애플리케이션을 구축하고 싶다면 Burr를 사용하는 것은 고민할 필요도 없는 선택입니다. 구축하기가 매우 쉬우며, 특히 디버깅 (debugging)을 아주 쉽게 만들어주는 UI가 정말 마음에 듭니다. 그리고 언제나 도움을 줄 준비가 되어 있는 팀은 금상첨화입니다.”

“방금 Burr를 접했는데, 와, 여러분이 이것을 만들 때 정확히 이러한 니즈를 예측한 것 같다는 생각이 들었습니다. 단지 AI라는 이유로 난해하고 심오한 (esoteric) 개념들을 도입하지 않았습니다.”

“Burr의 상태 관리 (state management) 부분은 상태 스냅샷 (state snapshots)을 생성하고 디버깅 (debugging), 재생 (replaying), 그리고 이를 기반으로 평가 케이스 (evaluation cases)를 구축하는 데 정말 유용합니다.”

“저는 지난 몇 달 동안 Burr를 사용해 왔는데, 시중에 나와 있는 많은 에이전트 기반 LLM 플랫폼들 (예: LangChain, CrewAi, AutoGen, Agency Swarm 등)과 비교했을 때, Burr는 복잡한 동작을 설계하기 위한 더 견고한 프레임워크 (robust framework)를 제공합니다.”

“LangChain에서 Burr로 전환한 것은 게임 체인저 (game-changer)였습니다! LangChain을 파악하기 위해 며칠, 몇 주를 보냈던 것에 비해, Burr를 시작하는 데는 단 몇 시간밖에 걸리지 않았습니다. 저는 팀원들에게 Burr를 제안했고, 우리는 전체 코드베이스 (codebase)를 Burr로 전환했습니다.”

“물론 [LangChain]을 사용할 수도 있습니다. 하지만 그것이 정말 프로덕션 준비가 되었는지 (production-ready), 그리고 코드에서 프로덕션까지의 시간 (time from code-to-prod)을 단축해 주는지에 대해서라면, 저희는 2년 동안 LLM 앱을 만들어 왔지만 대답은 '아니오'입니다. 솔직히 Burr를 한번 살펴보세요. 나중에 저에게 고마워하게 될 겁니다.”