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# Frags Frags는 데이터 검색, 변환, 추출, 집계의 복잡한 워크플로우를 실행하는 데 특화된 고급 AI/LLM 에이전트입니다. 자체 도구 및 프로세스와의 통합이 가능하도록 설계되어 높은 커스터마이저빌리티와 확장성을 제공합니다. ## 개요 Frags는 **CLI 도구**이자 Golang 프로젝트에 통합 가능한 **라이브러리** 형태로 제공됩니다. 코드 없는 신속 해결책보다는 정밀성과 집중을 우선시하는 엔지니어와 전문가를 위한 시스템입니다. ## 주요 기능 - **다중 LLM 지원:** 필요에 가장 적합한 여러 LLM 중 선택 가능합니다. - **구조화된 출력 중심:** 머신에서 완벽하게 예측 가능하며 소비할 수 있는 출력을 제공하여 고급 워크플로우에 통합하는 것을 목표로 합니다. - **오케스트레이션 시스템:** Frags는 복잡한 데이터 검색, 변환, 추출, 집계 워크플로우를 기술하여 복잡한 데이터 구조를 생성할 수 있게 합니다. - **고급 도구 통합:** 내부 도구와 외부 MCP 서버를 통합하기 위한 표준화된 시스템을 제공합니다. - **백그라운드 컨텍스트 팽창 방지:** 멀티 세션 시스템을 통해 LLM 컨텍스트에 무엇이 포함될지 세션 작업 기반으로 정의하고 조직화함으로써 초점을 개선하고 환각을 줄입니다. - **출력 분할:** 토큰 제한을 극복하고 답변 품질을 향상시키기 위해 출력을 여러 부분으로 분할합니다. - **사전/사후 처리:** 불필요한 LLM 작업을 줄여 비용을 절감하고 성능을 향상시키는 사용자 정의 사전/사후 처리 단계, 스크립트, 도구, 트랜스포머를 정의할 수 있습니다. - **모듈성:** 새로운 기능과 사용자 정의 통합으로 쉽게 확장할 수 있도록 설계되었습니다. ## 사용 사례 - **연구/논문:** 컨텍스트 축소, 초점 강화, 문서 수집, 인터넷 검색을 결합한 구조화된 연구 워크플로우 설계. - **데이터 추출:** 구조화된 예측 가능한 출력으로 문서에서 복잡한 데이터 추출 파이프라인 정의. - **데이터 변환/분석:** 인터넷, 데이터베이스 또는 MCP 도구로부터의 데이터 검색을 분석 또는 변환으로 안내. - **보고서:** 데이터 소스에 연결하고 복잡한 보고서 템플릿을 정의하여 양질의 보고서를 생산. - **노트 보강:** 노트를 완전한 기능의 문서로 확장. - **챗봇 보강:** 단순 응답 머신을 설명 엔진으로 업그레이드. - **크리에이티브 라이팅:** 사용자 정의 디자인과 함께 구조화된 창작 콘텐츠 생성. ## 문서 전체 문서는 [Frags Wiki](https://github.com/fragshq/frags/wiki)에서 확인할 수 있습니다.