Show HN: 우리의 ERP를 오픈 소스로 공개합니다 ($500k 계약 체결, 7k 스타)

프로덕션 워크로드 (production workloads)를 위한 에이전트 하네스 (agent harness) — 상태 관리 (state management), 장애 복구 (failure recovery), 관측 가능성 (observability), 그리고 에이전트가 실제로 작동할 수 있도록 하는 인간의 감독 (human oversight).

OpenHive는 별도의 설정이 필요 없는 모델 불가지론적 (model-agnostic) 실행 하네스 (execution harness)로, 오케스트레이션 (orchestration) 보일러플레이트 (boilerplate) 없이도 복잡하고 오래 지속되는 비즈니스 워크플로우 (business workflows)를 해결하기 위해 멀티 에이전트 토폴로지 (multi-agent topologies)를 동적으로 생성합니다. 단순히 목표를 정의하기만 하면, 런타임 (runtime)이 엄격한 그래프 기반 실행 DAG (Directed Acyclic Graph)를 컴파일하여 전문화된 에이전트들이 병렬로 동시 작업을 수행할 수 있도록 안전하게 조정합니다. 프로젝트의 컨텍스트 (context)에 따라 지능적으로 진화하는 지속적인 역할 기반 메모리 (role-based memory)를 지원하는 OpenHive는, 사용자가 연결하기로 선택한 어떤 기반 LLM (Large Language Models)에서도 결정론적 결함 허용 (deterministic fault tolerance), 심층적인 상태 관측 가능성 (state observability), 그리고 원활한 비동기 실행 (asynchronous execution)을 보장합니다.

✅ 병렬 작업 실행을 위한 멀티 에이전트 조정 (Multi-Agent Coordination)
✅ 반복적이고 복잡한 프로세스를 위한 그래프 기반 실행 (Graph-based execution)
✅ 프로젝트와 함께 진화하는 역할 기반 메모리 (Role-based memory)
✅ 제로 설정 (Zero Setup) - 기술적인 구성이 필요 없음
✅ 네이티브 확장 기능을 통한 일반 컴퓨팅 사용 및 브라우저 사용 (Browser Use)
✅ 커스텀 모델 지원 (Custom Model Support)

전체 문서, 예시 및 가이드는 adenhq.com을 방문하세요.

AI에 의해 어떤 직업들이 자동화되고 있는지 확인하려면 HoneyComb을 방문하세요. 이는 우리 커뮤니티의 AI 에이전트 발전에 따라 구동되는 직업을 위한 주식 시장입니다. 특정 직업이 AI에 의해 얼마나 대체될 것이라고 생각하는지에 따라 해당 직업을 롱 (long) 또는 숏 (short) 할 수 있습니다 (실제 돈이 아닌 컴퓨팅 토큰 사용).

OpenHive_Main_Intro_mute.mp4

Hive는 AI 에이전트를 프로토타입에서 프로덕션으로 전환하려는 팀을 위한 멀티 에이전트 하네스 (multi-agent harness) 레이어입니다. Openclaw나 Cowork와 같은 단일 에이전트 (single agents)는 개인적인 업무를 꽤 잘 수행할 수 있지만, 비즈니스 프로세스를 충족할 만큼의 엄격함은 부족합니다.

다음과 같은 경우 Hive가 적합합니다:

데모가 아닌 실제 비즈니스 프로세스를 실행하는 AI 에이전트가 필요한 경우
대규모 환경에서 **상태(state), 복구(recovery), 병렬 실행(parallel execution)을 처리하는 런타임(runtime)**이 필요한 경우
시간이 지남에 따라 개선되는 **자가 치유(self-healing) 및 적응형 에이전트(adaptive agents)**가 필요한 경우
인간 참여형 제어(human-in-the-loop control), 관찰 가능성(observability), 비용 제한이 필요한 경우
가동 시간(uptime), 비용, 감사 가능성(auditability)이 중요한 **운영 환경(production)**에서 에이전트를 실행할 계획인 경우

단순한 에이전트 체인(agent chains)이나 일회성 스크립트를 실험하는 단계라면 Hive가 최적의 선택이 아닐 수 있습니다.

병목 현상이 더 이상 모델이 아니라 모델을 둘러싼 하네스(harness)에서 발생할 때 Hive를 사용하세요:

**상태 지속성(state persistence)과 충돌 복구(crash recovery)**가 필요한 장기 실행 에이전트
**비용 강제(cost enforcement), 관찰 가능성(observability), 감사 추적(audit trails)**이 필요한 운영 워크로드
오류 캡처 및 그래프 진화를 통해 **자가 치유(self-heal)**하는 에이전트
**세션 격리(session isolation) 및 공유 버퍼(shared buffers)**를 갖춘 멀티 에이전트 조정
모델의 개선에 맞서 싸우는 것이 아니라, 모델의 개선과 함께 확장되는(scales with model improvements) 프레임워크

Documentation (문서) - 완전한 가이드 및 API 레퍼런스
Self-Hosting Guide (자체 호스팅 가이드) - 귀하의 인프라에 Hive 배포
Changelog (변경 이력) - 최신 업데이트 및 릴리스
Roadmap (로드맵) - 향후 기능 및 계획
Report Issues (이슈 보고) - 버그 보고 및 기능 요청
Contributing (기여하기) - 기여 방법 및 PR(Pull Request) 제출 방법

에이전트 개발을 위한 Python 3.11 이상
에이전트를 구동할 LLM 제공업체
ripgrep (선택 사항, Windows 권장): search_files 도구는 더 빠른 파일 검색을 위해 ripgrep을 사용합니다. 설치되어 있지 않으면 Python 폴백(fallback)이 사용됩니다. Windows의 경우: winget install BurntSushi.ripgrep 또는 scoop install ripgrep을 사용하세요.

Windows 사용자: quickstart.ps1 및 hive.ps1을 통해 네이티브 Windows를 지원합니다. 이 파일들을 PowerShell 5.1 이상에서 실행하세요. WSL도 옵션이지만 필수 사항은 아닙니다.

참고: Hive는 uv 워크스페이스 레이아웃을 사용하며 pip install로 설치되지 않습니다. 저장소 루트에서 pip install -e .을 실행하면 플레이스홀더(placeholder) 패키지가 생성되어 Hive가 올바르게 작동하지 않습니다. 환경 설정을 위해 아래의 퀵스타트(quickstart) 스크립트를 사용해 주세요.

# 저장소 복제 (Clone the repository)
git clone https://github.com/aden-hive/hive.git
cd hive
...

이 과정은 다음을 설정합니다:

framework (프레임워크) - 핵심 에이전트 런타임 (agent runtime) 및 그래프 실행기 (graph executor) (core/.venv에 위치)
aden_tools - 에이전트 역량을 위한 MCP 도구들 (tools/.venv에 위치)
credential store (자격 증명 저장소) - 암호화된 API 키 저장소 (~/.hive/credentials)
LLM provider (LLM 제공자) - Hive LLM 및 OpenRouter를 포함한 대화형 기본 모델 설정
uv를 사용한 모든 필수 Python 의존성 (dependencies)
마지막으로, 브라우저에서 Hive 인터페이스가 열립니다.

팁: 나중에 대시보드를 다시 열려면, 프로젝트 디렉토리에서 hive open을 실행하세요.

홈 입력창에 구축하고 싶은 에이전트를 입력하세요. Queen(퀸)이 당신에게 질문을 던지며 함께 해결책을 찾아낼 것입니다.

"Try a sample agent (샘플 에이전트 시도하기)"를 클릭하여 템플릿을 확인해 보세요. 템플릿을 직접 실행하거나, 기존 템플릿을 기반으로 당신만의 버전을 구축할 수 있습니다.

이제 에이전트(기존 에이전트 또는 예시 에이전트)를 선택하여 에이전트를 실행할 수 있습니다. 왼쪽 상단의 Run(실행) 버튼을 클릭하거나, Queen 에이전트에게 말하면 에이전트를 대신 실행해 줄 수 있습니다.

Hive는 모델 불가지론적 (model-agnostic)이며 시스템 불가지론적 (system-agnostic)으로 설계되었습니다.

LLM 유연성 (LLM flexibility) - Hive Framework는 LiteLLM 호환 제공자를 통해 Anthropic, OpenAI, OpenRouter, Hive LLM 및 기타 호스팅 또는 로컬 모델을 지원합니다.
비즈니스 시스템 연결성 (Business system connectivity) - Hive Framework는 MCP를 통해 CRM, 지원 (support), 메시징, 데이터, 파일 및 내부 API와 같은 모든 종류의 비즈니스 시스템을 도구 (tools)로서 연결하도록 설계되었습니다.

모델이 개선됨에 따라 에이전트 (agents)가 수행할 수 있는 상한선은 높아지지만, 그 신뢰성과 프로덕션 가치 (production value)는 하네스 (harness)에 의해 결정됩니다. Hive는 일반적인 에이전트가 아닌 실제 비즈니스 프로세스를 실행하는 에이전트를 생성하는 데 집중합니다. 워크플로 (workflows)를 수동으로 설계하고, 에이전트 간의 상호작용을 정의하며, 실패에 사후 대응적으로 대처하도록 요구하는 대신, Hive는 패러다임을 뒤집습니다. 사용자가 결과 (outcomes)를 설명하면, 시스템이 스스로 구축합니다. 즉, 사용하기 쉬운 도구 (tools) 및 통합 (integrations) 세트를 통해 결과 중심적이고 적응형인 (adaptive) 경험을 제공합니다.

flowchart LR
GOAL["목표 정의"]
--> GEN["그래프 자동 생성"]
GEN --> EXEC["에이전트 실행"]
...

목표 정의 (Define Your Goal)→ 달성하고자 하는 내용을 평이한 영어로 설명합니다.
코딩 에이전트 생성 (Coding Agent Generates)→ 에이전트 그래프 (agent graph), 연결 코드, 그리고 테스트 케이스를 생성합니다.
워커 실행 (Workers Execute)→ SDK로 래핑된 노드 (nodes)들이 완전한 관측성 (observability)과 도구 접근 권한을 가지고 실행됩니다.
컨트롤 플레인 모니터링 (Control Plane Monitors)→ 실시간 메트릭 (metrics), 예산 집행 (budget enforcement), 정책 관리 (policy management)를 수행합니다.
적응성 (Adaptiveness)→ 실패 시, 시스템은 그래프를 진화시키고 자동으로 재배포합니다.

개발자 가이드 (Developer Guide)

개발자를 위한 종합 가이드
시작하기 (Getting Started) - 빠른 설정 안내
설정 가이드 (Configuration Guide) - 모든 설정 옵션
아키텍처 개요 (Architecture Overview) - 시스템 설계 및 구조

커뮤니티의 기여를 환영합니다! 저희는 특히 프레임워크를 위한 도구, 통합, 그리고 예시 에이전트를 구축하는 데 도움을 줄 분들을 찾고 있습니다 (#2805 확인). 기능을 확장하는 데 관심이 있다면 이곳이 시작하기에 완벽한 장소입니다. 가이드라인은 CONTRIBUTING.md를 참조해 주세요.

중요: PR (Pull Request)을 제출하기 전에 반드시 이슈 (issue)를 할당받으시기 바랍니다. 이슈에 댓글을 남겨 해당 이슈를 요청하면, 유지 관리자 (maintainer)가 할당해 드릴 것입니다. 재현 가능한 단계와 제안이 포함된 이슈가 우선적으로 처리됩니다. 이는 중복 작업을 방지하는 데 도움이 됩니다.

이슈를 찾거나 생성한 후 할당받기
저장소 포크 (Fork)
기능 브랜치 생성 (git checkout -b feature/amazing-feature)
변경 사항 커밋 (git commit -m 'Add amazing feature')

) - 브랜치에 푸시 (Push) (git push origin feature/amazing-feature)

) - 풀 리퀘스트 (Pull Request) 오픈

우리는 지원, 기능 요청 및 커뮤니티 토론을 위해 Discord를 사용합니다.

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채용 중입니다! 엔지니어링, 연구 및 시장 진출 (Go-to-market) 역할에서 저희와 함께하세요.

보안 관련 사항은 SECURITY.md를 참조해 주세요.

이 프로젝트는 Apache License 2.0 라이선스 하에 배포됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

Q: Hive는 어떤 LLM 제공업체를 지원하나요?

Hive는 LiteLLM 통합을 통해 OpenAI (GPT-4, GPT-4o), Anthropic (Claude 모델), Google Gemini, DeepSeek, Mistral, Groq, OpenRouter 및 Hive LLM을 포함한 100개 이상의 LLM 제공업체를 지원합니다. 적절한 API 키 환경 변수를 설정하고 모델 이름을 지정하기만 하면 됩니다. 제공업체별 구성 예시는 docs/configuration.md를 참조하세요.

Q: Ollama와 같은 로컬 AI 모델과 함께 Hive를 사용할 수 있나요?

네! Hive는 LiteLLM을 통해 로컬 모델을 지원합니다. 모델 이름 형식을 ollama/model-name (예: ollama/llama3, ollama/mistral)으로 사용하고 Ollama가 로컬에서 실행 중인지 확인하기만 하면 됩니다.

Q: Hive는 다른 에이전트 프레임워크와 무엇이 다른가요?

Hive는 단순한 오케스트레이션 (Orchestration) 프레임워크가 아닌 에이전트 하네스 (Agent harness)입니다. Hive는 세션 격리 (Session isolation), 체크포인트 기반의 장애 복구 (Checkpoint-based crash recovery), 비용 강제 (Cost enforcement), 실시간 관찰 가능성 (Real-time observability) 및 인간 참여형 (Human-in-the-loop) 제어와 같은 프로덕션 런타임 레이어를 제공하여, 에이전트가 실제 워크로드를 실행할 수 있을 만큼 신뢰할 수 있게 만듭니다. 게다가 Hive는 자연어 목표로부터 전체 에이전트 시스템을 생성하며, 에이전트가 실패할 경우 그래프를 자동으로 진화시킵니다. 견고한 하네스와 자기 개선형 생성 (Self-improving generation)의 결합이 Hive를 차별화하는 요소입니다.

Q: Hive는 오픈 소스인가요?

네, Hive는 Apache License 2.0에 따라 완전히 오픈 소스로 공개되어 있습니다. 저희는 커뮤니티의 기여와 협업을 적극적으로 권장합니다.

Q: Hive는 인간 참여형 (Human-in-the-loop) 워크플로우를 지원하나요?

네, Hive는 인간의 입력을 위해 실행을 일시 중지하는 개입 노드 (intervention nodes)를 통해 인간 참여형 (human-in-the-loop) 워크플로우를 완벽하게 지원합니다. 여기에는 구성 가능한 타임아웃 (timeouts) 및 에스컬레이션 정책 (escalation policies)이 포함되어 있어, 인간 전문가와 AI 에이전트 간의 원활한 협업이 가능합니다.

Q: Hive는 어떤 프로그래밍 언어를 지원하나요?

Hive 프레임워크는 Python으로 구축되었습니다. JavaScript/TypeScript SDK는 로드맵에 포함되어 있습니다.

Q: Hive 에이전트가 외부 도구 및 API와 상호작용할 수 있나요?

네. Aden의 SDK로 래핑된 (SDK-wrapped) 노드들은 내장된 도구 액세스를 제공하며, 프레임워크는 유연한 도구 생태계를 지원합니다. 에이전트는 노드 아키텍처를 통해 외부 API, 데이터베이스 및 서비스와 통합될 수 있습니다.

Q: Hive의 비용 제어는 어떻게 작동하나요?

Hive는 지출 한도, 스로틀 (throttles), 자동 모델 성능 저하 정책 (automatic model degradation policies)을 포함한 세밀한 예산 제어를 제공합니다. 팀, 에이전트 또는 워크플로우 수준에서 예산을 설정할 수 있으며, 실시간 비용 추적 및 알림 기능을 제공합니다.

Q: 예제와 문서를 어디에서 찾을 수 있나요?

전체 가이드, API 레퍼런스 및 시작하기 튜토리얼은 docs.adenhq.com을 방문해 주세요. 저장소(repository)의 docs/ 폴더에도 문서와 종합적인 개발자 가이드가 포함되어 있습니다.

Q: Aden에 어떻게 기여할 수 있나요?

기여를 환영합니다! 저장소를 포크 (fork)하고, 기능 브랜치 (feature branch)를 생성한 뒤, 변경 사항을 구현하고 풀 리퀘스트 (pull request)를 제출해 주세요. 자세한 가이드라인은 CONTRIBUTING.md를 참조하십시오.

San Francisco에서 🔥 열정을 담아 만들었습니다.

Show HN: 우리의 ERP를 오픈 소스로 공개합니다 ($500k 계약 체결, 7k 스타)

요약

핵심 포인트

OpenHive_Main_Intro_mute.mp4

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