API와 MCP를 지원하는 로컬 에이전트 인프라를 구축했습니다

처음에는 단순히 Ollama를 사용할 때 메모리 레이어(memory layer)를 추가하는 방법(mem0 Python 라이브러리 사용법)을 배우고 싶었지만, 더 큰 규모로 확장하기로 결정했습니다.

첫 아이디어 단계부터, 어떤 추론 엔진(inference engine)을 사용하더라도 API, MCP를 지원하고 메모리 레이어를 갖춘 모듈형 시스템을 만들기로 했습니다.
그 결과, 로컬에서 작동하며 LLM에 종속되지 않는(LLM-agnostic) 에이전트 프레임워크인 Pessoa를 구축했습니다.
저는 이 프로젝트를 모듈형 시스템 설계에 도움을 주는 ponytail 플러그인(https://github.com/DietrichGebert/ponytail)과 함께 Claude Code를 사용하여 제작했습니다.

주요 기능:

• 프론트엔드(Frontend): Streamlit을 사용하여 ChatGPT와 유사한 프론트엔드를 제작했습니다.
• 메모리(Memory): 모델과 독립적으로 작동하는 장기 기억을 위해 mem0 + Qdrant를 사용합니다.
• 도구(Tools): 도구 호출(tool calling)을 위한 FastAPI 래퍼(wrapper)와 MCP (Model Context Protocol) 서버를 포함합니다.
• 기술(Skills): 시스템 지침을 주입하기 위해 마크다운(markdown) 기반 패턴을 사용합니다 (Claude의 기술과 유사).

이 프로젝트는 무료이며 오픈 소스입니다!
GitHub: https://github.com/tiagomonteiro0715/pessoa
submitted by /u/Last-Risk-9615
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