요약(TL;DR): open-deepthink ( https://github.com/iblameandrew/open-deepthink )는 LLM을 네트워크 내의 뉴런처럼 취급하는 오픈 소스 멀티 에이전트 시스템입니다. 계층적 순전파(layered forward passes), 페르소나에 대한 거울 하강법(Mirror Descent), 에포크 재구성(epoch reframing), 그리고 (0.1.11 버전의 신기능) 에이전트가 이전 레이어뿐만 아니라 과거 또는 인접하지 않은 뉴런을 읽을 수 있도록 하는 정성적 자기 주의 집중(qualitative self-attention)을 제공합니다. 또한 App Slot Machine (정성적 확산(Qualitative Diffusion) → 구축 가능한 앱 프롬프트)과 서버를 실행하지 않고도 Grok Build, Claude Code, Cursor 등에 가져올 수 있는 두 가지 휴대용 기술(portable skills)이 포함되어 있습니다. 릴리스: https://github.com/iblameandrew/open-deepthink/releases/tag/0.1.11 저장소: https://github.com/iblameandrew/open-deepthink

─── 0.1.11 버전의 새로운 기능

확산(Diffusion) 모드를 사용하면 midjourney 스타일의 모호한 아이디어로부터 에이전트 코더를 위한 앱을 지정할 수 있습니다: "일기 쓰기를 위한 아늑한 앱, lowfi, 사이버펑크 16가지 기능". 그러면 시스템은 16가지 기능을 오염시키는 확산 과정을 거친 후, 명확한 결과물이 나올 때까지 출력을 비판(criticize)합니다. 새로운 모델을 테스트하고 싶지만 무엇을 원하는지 전혀 모를 때, 확산을 사용하여 아이디어를 생성할 수 있습니다. 저는 이것을 "app slot machine"이라고 부릅니다.

브레인스토밍(Brainstorm) 모드는 이전에는 순수 피드포워드 QNN(pure feed-forward QNN)이었습니다: 레이어 L은 레이어 L-1만 볼 수 있었습니다. 이제 각 뉴런은 정성적 자기 주의 집중(Qualitative Self-Attention) 단계를 실행합니다.

• 비지역적 과거 뉴런 풀(non-local past neurons) 구축 (이 에포크의 이전 비인접 레이어 + 다른 에이전트의 멀티 에포크 메모리)
• 정성적 버킷(qualitative buckets)으로 쌍의 점수 산정 (강도 / 거리) — 행렬 곱셈(MatMul) 없이 언어를 매개체로 사용
• 상위-k(top-k)를 "주의를 기울인 값(attended value)" 블록으로 에이전트 프롬프트에 주입
• 엣지(edges)를 attention_edges에 저장하고 [QNN ATTEND]를 로그로 기록
  따라서 단일 에포크 내에서 에이전트는 그래프 이웃이 아닌 유용한 과거 작업에 주의를 기울일 수 있습니다.

─── 휴대용 기술 (모든 에이전트 하네스에 가져오기 가능)

일상적인 코딩을 위해 전체 서버가 필요하지는 않습니다.

두 가지 프로시저 스타일(procedure-style) 기술이 저장소(repo) 및 릴리스 zip 파일 형태로 제공됩니다:

┌───────┬──────────────────────────┬────────────────────────────────────────────────────────┬───────────────────────────────────────────┐
│ 기술 (Skill) │ 기술 (Technique) │ 사용 시점 (When to use) │ 출력 (Output) │
├───────┼──────────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────────┼───────────────────────────────────────────┤
│ /qnn │ Qualitative Neural │ 끈질긴 디버그 루프(debug loops) 또는 더 많은 전략이 필요한 기능 │ 솔루션 공간 / 전략 지도 (이후 구현) │
│ │ Network │ depth │ │ │
├───────┼──────────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────────┼───────────────────────────────────────────┤
│ /qdad │ Qualitative Diffusion │ 모호한 Midjourney 스타일의 앱 분위기 │ 구조화된 앱 빌드 프롬프트 (이후 구현) │
└───────┴──────────────────────────┴────────────────────────────────────────────────────────┴───────────────────────────────────────────┘

설치 (Grok Build 예시):

클론(clone)으로부터

mkdir -p ~/.grok/skills/qnn ~/.grok/skills/qdad
cp skills/qnn/SKILL.md ~/.grok/skills/qnn/SKILL.md
cp skills/qdad/SKILL.md ~/.grok/skills/qdad/SKILL.md

또는 Releases에서 qnn-skill-.zip / qdad-skill-.zip을 다운로드하여 호스트의 skills 루트 디렉토리에 압축을 해제하세요.

호출 방법:
/qnn explore this deadlock / performance cliff
/qdad a cozy productivity app for night writers, soft dark mode, offline-first

Grok Build, Claude Code, Cursor, Codex, 커스텀 하네스(custom harnesses)에서 즉시 사용 가능한 SKILL.md 프로시저로 작동하며, 런타임에 맞춰 도구 이름을 조정하여 사용하세요. 인덱스: skills/README.md.

─── App Slot Machine (인앱 기능) App Slot Machine은 완전한 정성적 확산 앱 디자이너 (Qualitative Diffusion App Designer, QDAD) 파이프라인입니다. 즉, 확산 (diffusion) 과정을 정성적 규모로 재구현한 것입니다:

┌─────────────────────────┬────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Classical diffusion (고전적 확산) │ QDAD (Slot Machine) │
├─────────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Noise in latent space (잠재 공간 내 노이즈) │ High-temperature qualitative noise (고온 정성적 노이즈) │
├─────────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Denoising net (디노이징 네트워크) │ Critic agents (비평 에이전트) (언어에서의 역확산 (reverse diffusion) / 점수 매칭 (score matching)) │
├─────────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Pixel / embedding basis (픽셀 / 임베딩 기저) │ Nouns × verbs (명사 × 동사) as orthogonal basis (직교 기저로서) │
├─────────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Caption → image (캡션 → 이미지) │ App vibe (앱 분위기) → buildable agentic coding prompt (구축 가능한 에이전트 코딩 프롬프트) │
└─────────────────────────┴────────────────────────────────────────────────────────────────┘

파이프라인:
기초 (Foundation) — Midjourney 스타일의 의도 그리드 (intent Grid)에서 N개의 명사와 N개의 동사를 샘플링합니다 — 명사[i] × 동사[j]에 결합된 N×N개의 FeatureAgents (특징 에이전트).
순방향 확산 (Forward diffusion) — 각 셀이 기발하면서도 연관된 하나의 특징을 발명합니다.
역확산 (Reverse diffusion) — 비평가(critics)들이 여러 단계에 걸쳐 동일한 시그니처를 따라 정제 및 날카롭게 다듬습니다.
합성 (Synthesize) — 정제된 행렬을 구조화된 # App Build Prompt (앱 구축 프롬프트)로 붕괴(collapse)시킵니다.

여러분은 모호한 아이디어 더미가 아니라, Grok-Build, Cursor, Claude Artifacts 등에 바로 전달할 수 있는 결과물을 얻게 됩니다.
UI에서는: Brainstorm과 동일한 채팅 셸을 사용하며, 그리드 크기 N, 노이즈 온도 (noise temperature), 디노이징 단계 (denoising steps), 명사/동사 온도, 선택 가능한 시뮬레이션/디버그 모드 (mock LLM, API 비용 없음)를 조절할 수 있는 노브(knobs)가 제공됩니다. 또한 실행이 시작될 때 회전하는 Diffusion Vortex 사이드 패널이 있습니다 (시각적 효과이며 재미를 위한 것입니다).
이 경로의 휴대용 쌍둥이는 /qdad입니다. 전체 엔진은 deepthink/qdad/ 아래에 위치합니다.

─── 이것이 존재하는 이유 (30초 요약)
대부분의 멀티 에이전트 설정은 다음과 같습니다: N개의 정적 페르소나 생성 → 병렬 채팅 → 하나의 합성.

한 번의 폭넓은 탐색은 얻을 수 있지만, 에이전트들이 이 문제에 대해 더 나아지지는 않습니다. open-deepthink는 깊이(depth)를 목표로 합니다: 위상(topology), 전문화(specialization), 자기 주의 집중(self-attention), Mirror Descent (페르소나 변이), 매 에포크(epoch)마다 문제를 더 어렵게 재구성(reframe), 그리고 추적 가능한 중간 상태(traceable intermediate state)를 유지합니다. 별도의 지식 증류(Knowledge Distillation) 모드는 연구를 위한 진화적 흔적(evolutionary traces) / 데이터셋을 생성하는 데 토큰 예산을 소모할 수 있습니다. 스택(Stack): FastAPI + LangGraph, OpenRouter 또는 로컬 llama.cpp. ─── 링크 • 최신 릴리스 (0.1.11): https://github.com/iblameandrew/open-deepthink/releases/tag/0.1.11 • 리포지토리 / README: https://github.com/iblameandrew/open-deepthink • 기술(Skills): https://github.com/iblameandrew/open-deepthink/tree/main/skills QSA 설계, QDAD 대 QNN, 또는 기술들이 서로 다른 하네스(harnesses)에 어떻게 매핑되는지에 대한 질문은 기꺼이 답변해 드리겠습니다. 피드백과 이슈 제기를 환영합니다. /u/causality-ai 제출 [link] [comments]