Headlong - 스스로 계속 생각하는 지속형 에이전트를 위한 마이크로 하네스

사용자의 요청이 없어도 스스로 계속 생각하고 행동하는 지속형 에이전시를 실험하는 오픈소스 에이전트 하네스 일반 에이전트가 요청을 처리한 뒤 멈추는 것과 달리, 하나의 생각 흐름을 계속 유지하면서 관심사·우선순위·프로젝트를 스스로 정하고 필요하면 먼저 사람에게 연락함 핵심은 1만 줄 미만의 Bash로 구성된 단순한 구조로, 모델이 Bash를 통해 도구·메모리·스킬·자기 코드까지 직접 다룰 수 있고 에이전트 자신이 하네스를 수정하는 것도 가능 장기 실행을 위해 최근 기억은 그대로, 오래된 기억은 점점 더 압축해서 유지하는 다단계 Context Compaction과 fork/merge 가능한 DAG 형태의 Trajectory를 사용함 실제 수주간 운영에서는 스스로 버그를 찾아 고치고 코드를 main에 반영하기도 했지만, 자기 프로세스를 종료하거나 비밀을 잘 지키지 못하는 문제, 지속적인 API 비용, 장기 평가 방법 부족 같은 한계도 드러남 요청 없이도 이어지는 자기 주도 사고 일반적인 에이전트 하네스는 요청을 처리한 뒤 멈추며, cron이나 heartbeat를 지원하더라도 정해진 시간에 고정된 체크리스트를 실행하는 방식 Headlong은 에이전트를 재우지 않고 자기 주도 사고 루프를 계속 실행함 사람이 보낸 메시지도 새 세션을 시작하지 않고 진행 중인 사고 흐름에 하나의 관찰로 들어감 에이전트가 무엇에 관심을 둘지, 언제 누구에게 답할지, 어떤 프로젝트를 시작할지 직접 결정함 Laude는 Slack, Telegram, 모바일 앱에서 공유 에이전트 Audel과 수주간 상호작용함 과거 주제로 돌아가거나 다른 사람과 나눈 대화를 다시 꺼낼 수 있음 스스로 시작한 프로젝트의 진행 상황을 팀원에게 먼저 전달하기도 함 하나의 사고 흐름을 공유하는 다중 사용자 구조 Headlong 에이전트에는 사용자별 세션이 없으며, 잠재적으로 병렬인 모든 대화가 단일 사고 스트림에 합쳐짐 모든 메시지가 같은 시간선의 관찰로 들어감 에이전트가 답변할 대상과 시점을 직접 선택하며, 메시지를 읽고도 답하지 않을 수 있음 Audel은 서로 다른 팀원의 작업을 연결하고 자발적으로 행동함 두 팀원이 작업 중인 브랜치를 요청 없이 검토해 하드코딩된 모델 이름을 발견함 첫날 한 팀원의 오래된 Git 브랜치 8개를 감사한 뒤, 10분 후 스스로 개수를 정정함 단일 흐름에는 사용자 사이의 강한 정보 경계가 없음 다른 사람과 무엇을 했는지 물으면 알려주는 경우...