새로운 도구/프로젝트를 발견했습니다: OpenSquilla. OpenSquilla는 토큰 효율적인 (token-efficient) 마이크로 커널 (microkernel) AI Agent입니다. 핵심은 "단순히 도구를 호출할 줄 아는 또 하나의 Agent"가 아니라, CLI, Web UI, 채팅 채널 (chat channels)을 동일한 공유 턴 루프 (shared turn loop) 안에 배치하는 것입니다. 즉, 도구 스케줄링 (tool scheduling), 재시도 (retry), 결정 로그 (decision logs)를 최대한 일관되게 유지합니다.

GitHub:
https://github.com/opensquilla/opensquilla

주요 특징:

• 저는 이를 멀티 모델 (multi-model), 멀티 엔트리 (multi-entry) 워크플로우 (workflow)에서 테스트해 볼 예정입니다: 이 프로젝트의 로컬 모델 라우터 (local model router)는 매 턴의 요청을 해당 작업을 처리할 수 있는 가장 비용이 낮은 모델로 라우팅합니다.
• 동시에 지속성 메모리 (persistent memory), 계층형 샌드박스 (layered sandbox), 웹 검색 (web search), 온디바이스 임베딩 (on-device embeddings)이 내장되어 있습니다.
• OpenRouter / OpenAI / Anthropic / Ollama / DeepSeek / Gemini / Qwen 등 다양한 프로바이더 (provider) 사이를 빈번하게 전환하며 사용하는 분들에게 적합합니다.

저는 이를 멀티 모델 (multi-model), 멀티 엔트리 (multi-entry) 워크플로우 (workflow)에서 테스트해 볼 예정입니다: 이 프로젝트의 로컬 모델 라우터 (local model router)는 매 턴의 요청을 해당 작업을 처리할 수 있는 가장 비용이 낮은 모델로 라우팅합니다.

저는 Quark Cloud Disk를 통해 「AI 전체 공략집 (지속 업데이트 중)」을 공유해 드립니다.
https://pan.quark.cn/s/c7b6691bdf5d

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