Sage: 맞춤형 자가 진화 AI 에이전트 구축 플랫폼

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맞춤형, 자가 진화(self-evolving) AI 에이전트를 구축하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. Agent 패키지를 정의하고, 이를 평가한 다음, 여러 RSI 라운드를 통해 개선할 수 있습니다. 이 과정에서 버전 기록을 유지하며 원하는 버전을 채택할 수 있습니다.

RSI가 처음이신가요? 모델 API 키 없이 스크립트된 Python 워크스루로 첫 실행을 확인해 보세요.

코딩이 처음이신가요? 런타임, 호스트 호출 체인(host call chains), 소유권(ownership) 및 테스트에 대한 v2 코드 읽기 가이드부터 시작하세요.

자체 호스트 구축하기: 실행 가능한 오프라인 스타터와 함께하는 SAgents 설정 및 디버깅 가이드.

• 📦
  맞춤형 에이전트 패키지(Custom Agent packages) — sage.yaml에서 에이전트의 지침, 스킬(Skills), 도구(tools) 및 런타임 구성을 정의하세요.
  ; 데스크톱, 서버 또는 파이썬 애플리케이션에서 패키지를 재사용할 수 있습니다. - 🧬
  RSI를 통한 자가 진화(Self-evolution with RSI) — 평가(evaluation), 튜닝(tuning), 검토 에이전트(review agents)를 별도의 세션에서 사용하여 구성 가능한 라운드 동안 패키지를 테스트하고 개선합니다. 모든 반복을 유지하며 사용할 버전을 선택할 수 있습니다. - 🧩
  플러그인 기반 아키텍처(Plugin-based architecture) — 명시적인 계약과 관리되는 생명주기(managed lifecycles)를 가진 모델, 메모리, 스토리지, 도구 및 스케줄링 제공업체들을 조합합니다. - 🪟
  네이티브 스트리밍 UI (데스크톱 2.1) — Sage의 Flutter Glass 렌더러와 공식 OpenUI 파서를 사용합니다. Assistant openui

블록은 출력 도착 시 라이트/다크 테마와 31가지 네이티브 컴포넌트 유형(차트, 메트릭, 탭, 다이어그램, 리치 입력, 즉각적인 로컬 계산 등)으로 렌더링됩니다. 로컬 전용 인터페이스는 제출 버튼이나 모델 왕복 과정이 필요 없으며, 제출 버튼은 명시적으로 값을 어시스턴트에게 반환합니다. 사용자는 OpenUI를 언급하지 않고도 자연스럽게 질문할 수 있습니다. 컴포저 플러스 메뉴에서 **대화형 UI 선호(Prefer interactive UI)**를 활성화하거나, 새 채팅의 경우 설정 → 일반 → 대화형 UI 기본값으로 켜기로 설정하면 됩니다. 이를 활성화하면 도구 호출 없이도 완전한 내장 Skill이 미리 로드됩니다. 프레젠테이션은 네이티브 16:9 슬라이드로 스트리밍되며, 동일 문서에서 편집 가능한 PPTX로 내보낼 수 있습니다. 이는 상위 Web 렌더러가 아닌 지원되는 컴포넌트 하위 집합이며, 2.1.0 데스크톱 패키지에 포함되어 있습니다. 통합 세부 정보는 다음과 같습니다. - 🔄 상태 유지(Stateful), 대화형 실행 — 영속적인 세션 기록, 스트리밍 이벤트, 그리고 인간의 입력 및 승인을 통한 일시 중지/재개 기능. - 🤝 다중 에이전트 오케스트레이션 — 지시 메시지를 통해 Studio 멤버들을 조정하거나, 런타임에서 Agent Flow를 구성할 수 있습니다. - 🔌 확장 가능한 도구 생태계 — 내장된 도구, 재사용 가능한 Skill, 그리고 MCP 서비스를 동일한 에이전트 워크플로우로 가져올 수 있습니다. - 🏗️ 하나의 런타임, 여러 호스트 — SAgents v2를 데스크톱 및 서버를 통해 사용하거나, 자체 Python 애플리케이션에 임베드할 수 있습니다.

에이전트 패키지를 제공하고, 목표(goal), 라운드 횟수(round count), 그리고 편집 가능한 범위(editable scope)를 선택한 다음, 독립적인 RSI (재귀적 자가 개선, Recursive Self-Improvement) 루프를 실행합니다.

진화하는 것을 제어하세요 — 스킬만 최적화할지, 아니면 지침 안내(instruction guidance), 도구 활성화(tool enablement), 단계 예산(step budgets)까지 허용할지 결정합니다. 자체 테스트 스위트를 공급하거나 테스트-설계 에이전트(test-design agent)를 통해 생성할 수 있으며, 제한된 턴 카운트(bounded turn counts)로 단일 턴 작업과 대화를 테스트할 수 있습니다.독립적으로 평가하고 검토하세요 — 별도의 감사 세션(audit Session)에서 목표 실행 전에 테스트 스위트가 승인된 목표와 일치하는지 확인합니다. 이후 평가 및 후보 의미론적 검토(candidate semantic review)는 개별 세션에서 완료 여부, 암기, 그리고 목표 이탈(goal drift)을 점검합니다. 기준선 평가 전에는 독립적인 최종 스위트가 봉인됩니다.모든 반복 과정을 검사하세요 — 원본 패키지, 모든 반복 과정의 전체 패키지, 테스트 응답, 평가 결과, 및 검토 결과를 보존합니다. 데스크톱(Desktop)은 백그라운드 진행 상황과 RSI 실행 기록을 보여줍니다. 에이전트 설정에서는 저장되고 적용된 구성 버전들이 별도로 유지되며, 미적용 후보들은 해당 RSI 실행에 남아 있습니다.채택할 것을 선택하세요 — 최적화는 설정을 대체하지 않는 후보들을 생성합니다. 비교를 검사하고, 버전을 선택하며, 데스크톱이 이를 적용하기 전에 명시적으로 확인해야 합니다. 더 나은 후보가 나타나지 않으면 원본을 유지하세요.See the RSI workflow guide. Python API를 통해 AgentPackageOptimizer를 사용하거나, 데스크톱 에이전트 설정에서 RSI를 열 수 있습니다. 데스크톱 RSI는 현재 단순한 에이전트와 네이티브 도구를 지원하며, 설치 프로그램의 가용성은 각 릴리스 노트에 따릅니다.

2026-10-13 — 스트리밍 UI: 답변에서 네이티브 인터랙티브 인터페이스로 — 라이브 생성, 로컬 계산, 프로세스 패널 수정 및 편집 가능한 PPTX 내보내기 기능이 데스크톱 2.1에 추가되었습니다.2026-10-12 — MCP 도구는 표시되지만 호출 실패: 5단계 진단 절차를 거쳤습니다.2026-10-12 — RSI(Agent 패키지 최적화): 다중 라운드 에이전트 패키지 최적화, 테스트 스위트 정렬 감사, 독립적인 최종 테스트 및 의미론적 검토 기능에 더하여 데스크톱 진행 상황과 에이전트 레벨 버전 기록을 제공합니다. Python API · 데스크톱 가이드2026-10-11 — OpenRouter 무료 모델: 선택 및 제한 사항2026-10-11 — MCP 엔지니어링 리소스: 프로토콜, SDK, 테스트 및 보안2026-10-11 — Sage를 통한 읽기 전용 MCP 스모크 테스트

• macOS(arm64/x86_64), Windows(x86_64), 또는 Linux(arm64/x86_64)용 Sage 2.1.0을 다운로드하세요.
• Sage를 설치하고 실행하세요. Python과 백엔드는 번들로 제공되므로, 저장소 체크아웃, 시스템 Python, 또는 Flutter가 필요하지 않습니다. Linux의 경우 GTK와 bubblewrap이 여전히 필요합니다.
• 설정(Settings) → 에이전트 구성(Configure an Agent) → 대화 시작을 통해 모델을 추가하세요. 사용 중인 모델 서비스에 따라 사용 요금이 부과될 수 있으니, 데스크톱 가이드를 참조하세요.
• macOS 패키지는 Notarized되지 않았으며, Windows 설치 프로그램은 코드 서명(code-signed)되지 않았습니다. 패키지 세부 정보는 릴리스 노트를 참조하세요.

**Python 3.12+**와 Dart ^3.12.2를 사용하는 Flutter 및 데스크톱 지원이 필요합니다.

macOS의 경우:

git clone https://github.com/ZHangZHengEric/Sage.git
cd Sage
python3.12 -m venv .venv
...

모델 추가 → 에이전트 구성 → 대화 시작 또는 프로젝트 열기.

앱은 로컬 백엔드를 자동으로 시작합니다. 설정 및 세션 데이터는 ~/sage/runtime에 저장되며, 기본 작업 공간(default workspace)은 ~/sage/agent_workspace입니다.

Windows 및 Linux 설정은 Desktop 가이드를 참조하세요. Sage 2.1 패키지와 릴리스 경계는 v2.1.0 릴리스 노트에 문서화되어 있습니다. GitHub Actions를 사용하면 임베디드 Python 런타임과 함께 Flutter v2 설치 프로그램이 빌드되며, 레거시 Tauri 설치 프로그램은 v1에 속합니다.

Python 3.12+, MySQL, 그리고 **Node.js 22.12+**가 필요합니다. 체크아웃 루트에서 Python 환경을 활성화한 후 다음 명령어를 실행하세요:

python -m pip install -e '.[server-v2]'
cp app/v2/server/.env.example app/v2/server/.env

.env 파일에 MySQL 연결, JWT secret, 초기 관리자 자격 증명을 설정한 다음 다음을 실행하세요:

cd app/v2/server/web
npm install
npm run build
...

localhost:8090을 엽니다. 채팅을 시작하려면 모델과 에이전트를 추가하거나, ** /studio**를 열어 에이전트 패키지를 관리하세요.

설정은 Server 가이드를 참조하세요. 서버 v2는 현재 **단일 워커(one worker)**만 지원하며, MySQL 영속성은 수평적 확장(horizontal scaling)을 활성화하지 않습니다.

하나의 Python 파일; sage.yaml 파일 불필요. 위의 Python 설정을 마친 후 quickstart.py로 저장하고 your-model을 사용 가능한 모델로 대체하세요:

"""MODEL_API_KEY를 설정하고 아래 your-model을 대체하세요. sage.yaml 파일은 필요하지 않습니다."""
import asyncio
from uuid import uuid4
...

export MODEL_API_KEY="your-api-key"
python quickstart.py

loads()는 YAML 텍스트를 구문 분석하고, build()는 매니페스트 객체를 직접 받습니다. 이는 파일이나 셸 도구 없이 이벤트와 최종 상태를 출력합니다. 더 많은 구성 옵션 →

flowchart TB
desktop["Desktop v2<br/>Flutter workspace"]
server["Server v2<br/>Web & Agent Studio"]
...

• 📦 에이전트 패키지(Agent package)— 에이전트가 무엇을 할 수 있는지 정의합니다.
• 💬 세션(Session)— 실행 간 대화 기록을 유지합니다.
• ⚡ 실행(Run)— 실시간 진행 상황과 상호 작용으로 작업을 실행합니다.

사용자 애플리케이션이 UI, 인증 및 자격 증명을 소유합니다. 내장된 런타임 구성은 단일 프로세스 또는 호스트를 대상으로 하며, 로컬 프로세스 실행은 컨테이너 격리가 아닙니다.

런타임을 탐색하세요 → · 아키텍처 읽기 →

첫 PR을 환영합니다! 문서화, 번역, 예제, 테스트, 버그 수정, 모델/도구 통합 등 모든 것이 Sage 성장에 도움이 됩니다. 작고 집중된 개선 사항을 환영하며, 유용하고 잘 테스트된 기여가 병합될 수 있도록 함께 작업하게 되어 기쁩니다.

설정, 컴포넌트 검사 및 PR 체크리스트를 위한 기여 가이드를 시작해 보세요. 열린 이슈를 둘러보거나, 더 큰 변경 사항을 구축하기 전에 이슈를 열어 논의할 수 있습니다. 작은 문서 수정만으로도 바로 PR로 제출할 수 있습니다.

런타임은 sagents/v2/,
데스크톱 앱은 app/v2/desktop/,
웹 플랫폼은 app/v2/server/를 탐색해 보세요.