pqpo/pragma

에이전트 팀을 한 번 구축하고 어디서든 사용하세요.

다양한 모델과 환경(harness) 전반에 걸쳐 이식 가능한 AI 에이전트 팀을 구축할 수 있습니다. 각 작업을 위해 적절한 모델, 도구, 컨텍스트, 워크플로우를 결합하세요. Pragma Desktop 또는 CLI를 통해 직접 실행하거나, 워크플로우를 변경하지 않고 Codex, Claude Code 및 기타 도구로 가져오거나, SDK를 사용하여 자체 AI 시스템에 통합할 수 있습니다.

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Pragma는 AI 네이티브 작업 방식을 실행 가능하고 재사용 가능한 에이전트 팀으로 전환하는 크로스-하네스 플랫폼입니다. 하나의 프롬프트뿐만 아니라 전문가(Experts), 전문가팀(ExpertTeams), 플로우(Flows), 도구(tools), 스킬(Skills), 공유 컨텍스트(shared context), 메모리(memory), 권한(permissions), 그리고 인간 검토 지점(human checkpoints)을 결합할 수 있는 팀입니다.

단일 채팅 제품이나 코딩 에이전트와 달리, Pragma는 에이전트 팀과 그 작업 방식을 이식 가능한 단위로 취급합니다. 이를 YAML DSL로 정의하고 Desktop에서 구축하거나, CLI를 통해 터미널에서 실행하거나, 동일한 팀을 SDK로 자체 애플리케이션에 임베드할 수 있습니다.

임무(Mission)가 진행되는 동안, 결정 사항, 아티팩트 또는 축적된 경험을 잃지 않고 전문가들 사이에서 작업이 이동할 수 있습니다. 같은 팀은 컨텍스트, 권한, 핸드오프(handoff), 실행을 하나의 거버넌스 모델 하에 유지하면서 여러 단계에 대해 다양한 모델과 환경을 조정할 수 있습니다.

중요 사항

Pragma는 현재 프리뷰 버전입니다. 최신 Desktop 릴리스에서는 macOS Apple Silicon 및 Intel용 빌드를 제공합니다. 설치하기 전에 패키지가 공식 릴리스에서 나온 것인지 확인하십시오.

GitHub Releases에서 Mac용 패키지를 다운로드하여 설치한 다음, 다음을 수행하세요:

• **설정(Settings)**을 열고 모델 공급자 또는 설치된 로컬 런타임을 연결합니다. - Pragma가 사용할 수 있도록 워크스페이스를 선택합니다.
• Pragma와 대화하여 자체 전문가(Expert), 전문가팀(ExpertTeam) 또는 플로우(Flow)를 만듭니다.
• 작업을 시작하고 그 결과를 마음껏 사용하세요. 임무가 누적됨에 따라, 크로스-하네스 메모리가 반복된 경험을 안정적인 지식과 재사용 가능한 스킬로 바꿉니다.

Desktop 릴리스를 여는 순서는 다음과 같습니다:

• Pragma를 평소대로 열어보세요. - 만약 macOS가 차단한다면, 시스템 설정 → 개인 정보 보호 및 보안으로 이동하여 **여전히 열기(Open Anyway)**를 선택하세요. - 그래도 여전히 열리지 않고, 해당 패키지가 공식 릴리스에서 나온 것임을 확인했다면, 앱의 격리 속성을 지우세요:

sudo xattr -r -d com.apple.quarantine /Applications/Pragma.app

전역 '다음에서 다운로드한 앱 허용(Allow apps downloaded from)' 설정을 변경할 필요는 없습니다.

데스크톱 배포 가이드에는 릴리스 내용, 체크섬 및 설치 프로세스가 설명되어 있습니다.

요구 사항: Node.js 22 이상 및 pnpm 10.12.1.

git clone https://github.com/pqpo/pragma.git
cd pragma
pnpm install --frozen-lockfile
...

개발 빌드는 기본적으로 ~/.pragma-development/를 사용하므로, 미릴리스 스토리지 마이그레이션이 설치된 데스크톱 앱의 데이터를 수정할 수 없습니다. PRAGMA_HOME을 명시적으로 설정하는 것은 작업이 의도적으로 다른 격리된 데이터 루트가 필요할 때만 합니다.

저장소에는 간략화된 API 조각 대신 실행 가능한 예제가 포함되어 있습니다:

# ContextStore 작업; 모델 자격 증명 불필요
pnpm --filter @pragma/examples example:context
# 설치 및 인증된 로컬 에이전트 CLI 사용
...

Expert 세션, 위임(delegation), ExpertTeams, Flows, 인간 검토 게이트(human review gates), MCP, Skills, 플러그인, 메모리, 복구 및 포터블 번들에 대한 예제 가이드를 참조하세요.

Experts, ExpertTeams, Flows, 서브플로우(subflows), 도구(tools) 및 인간 체크포인트(human checkpoints)를 구성할 수 있습니다. 각 단계는 작업에 맞는 모델, 에이전트 하네스(agent harness), 권한 및 컨텍스트를 바인딩할 수 있습니다. 결과로 생성된 메서드는 버전 관리, 평가, 내보내기 및 공유가 가능합니다.

Pragma는 컨텍스트를 호스트 소유의 ContextStore로 취급합니다.

하나의 채팅 제품 내에 가두는 대신입니다. 여러 작업(tasks), 하네스(harnesses), 모델에서 발생하는 이벤트가 공유 메모리 파이프라인(Memory Pipeline)으로 들어가 증거 기반 에피소드 및 의미론적 메모리가 됩니다. 이러한 동적 메모리가 축적됨에 따라, 백그라운드 작업은 이를 안정적인 지식이나 재사용 가능한 스킬(Skills)로 전환하는 정책 제어 승진 워크플로우를 자동으로 시작할 수 있습니다. 권한 있는 변경 사항은 필요한 검토 후에만 활성화됩니다.

ContextStore 계약(contract)은 확장 가능합니다. 이 저장소는 현재 인메모리(in-memory), JSON, 파일 시스템(filesystem), Mission Board, 메모리 기반 구현을 포함하고 있으며; 다른 데이터베이스나 검색 시스템은 호스트 어댑터(Host adapters)를 통해 추가할 수 있습니다.

재사용 가능한 워크플로우에는 회귀 신호(regression signals)가 필요합니다. 평가(Evaluations)는 사용자에게 중요한 작업과 기대를 포착하므로, 프롬프트, 플로우(Flow), 모델, 런타임 또는 컨텍스트 소스의 변경 사항을 단일 데모에서 판단하는 대신 시스템 수준에서 확인할 수 있습니다.

이러한 자산들은 복리 효과를 냅니다. 워크플로우는 증거를 생성하고, 메모리는 증거를 지식으로 전환하며, 평가는 다음 개정판이 실제로 더 나은지 여부를 밝혀줍니다.

각 단계마다 적절한 모델과 하네스를 사용하세요. 코딩 에이전트(coding agent), 브라우저 에이전트(browser agent) 또는 도메인 도구 내의 모델은 서로 다른 실행 능력을 가집니다. Pragma는 전체 워크플로우를 단일 공급업체에 고정하지 않고 작업을 라우팅합니다.전체 미션에 걸쳐 컨텍스트를 유지하세요. 요구 사항, 결정, 아티팩트(artifacts), 검토 결과, 작업 상태가 값(value) 또는 제어된 참조(controlled reference)로 이동합니다. 각 전문가(Expert)는 모든 기록을 재생할 필요 없이 필요한 컨텍스트를 받습니다.거버넌스를 잃지 않고 조합하세요. 전문가(Experts), 팀(Teams), 플로우(Flows)는 단계나 관리되는 도구가 될 수 있습니다. 중첩된 작업은 핸드오프, 출력, 승인, 사용, 취소 및 복구에 대한 공유 감사 추적(shared audit trail)을 가진 하나의 실행(Execution) 내에 남아 있습니다.사람이 통제권을 갖도록 하세요. 플로우는 명확화, 승인 또는 검토를 위해 일시 중지될 수 있으며, 데스크톱(Desktop)은 로컬 작업 공간 접근 및 권한 결정의 주체입니다.시스템 간 메서드를 이동시키세요. A.pragma

번들(bundle)은 포터블한 DSL과 선택된 프로젝트 에셋을 담을 수 있습니다. 데스크톱 환경에서 이를 가져와 사용할 수 있으며, 다른 호스트(Host)는 @pragma/interpreter를 통해 로드하여 컴파일된 객체를 @pragma/core를 통해 실행할 수 있습니다.

Flow = Expert + ExpertTeam + SubFlow + Human checkpoints
Expert tools = Expert + ExpertTeam + Flow

이 예시 구성에서는 UI 디자인, 요구사항, 아키텍처, 구현, 독립적인 검토에 서로 다른 전문가(specialists)가 사용됩니다. 승인된 결정과 산출물은 단계들 사이를 흐르며, 유용한 사실, 경험, 그리고 기술(Skills)은 다음 미션에도 계속 사용할 수 있습니다.

다이어그램에 있는 모델 및 런타임 이름은 예시일 뿐입니다. 라우팅은 호스트 바인딩(Host binding)이며, 재사용 가능한 메서드는 해당 제공자(providers)와 정확히 결합되어 있지 않습니다.

Pragma는 세 가지 레벨에서 여러분을 만납니다: 기능이 풍부한 데스크톱 워크스페이스, 직접적인 CLI 호출, 또는 자체 시스템에 통합되는 SDK입니다.

Pragma Desktop을 사용하여 팀을 구축하고 실행하는 가장 직관적이고 구성 가능한 방법을 사용하세요. 모델 제공자(model providers), 로컬 런타임(local runtimes), 권한(permissions), 컨텍스트(context), 메모리, 도구(tools), 평가(evaluations)를 구성하고; 스튜디오에서 전문가(Experts)와 흐름(Flows)을 생성하며; 미션을 실행하고; 결과를 검사하며; .pragma 번들을 가져오거나 내보낼 수 있습니다.

@pqpo/pragma를 설치하여 터미널에서 전문가를 발견하고, 미션을 실행하거나 재개하며, 결과와 이벤트를 검사하고, 인간 작업(HumanTask) 상호작용에 응답하며, 미션 큐를 관리할 수 있습니다. JSON 및 JSONL 출력은 스크립트 및 기타 에이전트 도구(Agent tools)를 위한 안정적인 컨테이너(envelopes)를 제공하며, CLI와 데스크톱은 동일한 로컬 호스트 애플리케이션 의미론(Local Host application semantics)을 공유합니다.

에이전트 팀(Agent Team)을 버전 관리되는 YAML DSL로 저장하고, @pragma/interpreter로 로드 및 컴파일한 다음, 이를 자체 애플리케이션에서 @pragma/core를 통해 직접 호출할 수 있습니다. 이 경로는 에이전트 팀 실행을 제품이나 AI 시스템에 임베딩하면서도 팀 정의가 포터블하고 검토 가능하도록 유지할 수 있게 합니다. 포터블 번들 예제와 DSL 아키텍처 가이드로 시작해 보세요. 실행 가능한 통합은 examples/src에 있습니다.

• 사용 가이드 (Usage guides)
• 전문가 및 세션 (Experts and sessions)
• 흐름 및 패턴 (Flows and patterns)
• 컨텍스트 (Context)
• 메모리 (Memory)
• 플러그인 (Plugins)
• 휴대용 데스크톱 번들 (Portable Desktop bundles)
• 에이전트 아키텍처 (Agent architecture)
• 제품 포지셔닝 및 차별화 (Product positioning and differentiation)

풀 리퀘스트(pull request)를 열기 전에 기여 가이드(Contributing Guide)를 읽으십시오. 재현 가능한 버그나 기능 제안은 GitHub 이슈(Issues)를 사용하고, 취약점 보고는 보안 정책(Security Policy)을 따르십시오.

Pragma는 GNU Affero General Public License v3.0에 의해서만 라이선스가 부여됩니다 (AGPL-3.0-only). Pragma를 수정하여 해당 수정 버전을 원격 네트워크 상호 작용에 제공하는 경우, AGPL-3.0은 해당 사용자들에게 대응하는 소스 코드 접근을 제공하도록 요구합니다. Pragma의 이름, 로고 및 공식적인 정체성은 상표권 정책(Trademark Policy)에 의해 별도로 관리됩니다.