loopx

LoopX는 장기 실행 에이전트와 개인 에이전트 팀을 위한 개방형 로컬 우선 제어 플레인입니다. 세션, 재시작, 서로 다른 에이전트 런타임 전반에 걸쳐 목표, 결정, 증거, 할 일, 범위, 할당량을 지속적으로 유지합니다. 이 프로젝트는 또 하나의 에이전트 프레임워크가 아니라 에이전트 네이티브 제어 계층을 지향합니다. Codex, Claude Code, Cursor, DeepSeek Harness, KunlunCode, OpenCode, Pi, ZCode, 사용자 정의 러너 같은 런타임이 작업을 실행하고, LoopX는 지속, 소유권, 게이트, 핸드오프를 관리합니다. Personal Agent Workspace는 브라우저/PWA 대시보드(`loopx dashboard`)를 제공하여 주의가 필요한 항목, 실행 중인 작업, 예약된 감시, 기능 재정의, 산출물 파일, 지원 증거를 볼 수 있습니다. 실시간 턴 조정, 메시지 큐잉, 연결된 Lark 대화에서 오는 비동기 인박스 메시지 라우팅을 지원합니다. LoopX에는 `quota should-run`, `todo claim`, `todo update`, `refresh-state`, `quota spend-slot` 같은 작업을 위한 명령줄 인터페이스도 포함되어 사용자 정의 러너와 통합할 수 있습니다. README는 Long-Horizon Terminal-Bench(LHTB) 벤치마크 결과를 보고합니다. LoopX 1.0.3 Heartbeat는 GPT-5.6 Sol을 사용한 46개 매칭 작업에서 평균 보상 0.4948을 기록했으며, Plain Codex는 0.4218, 네이티브 Codex Goal은 0.4475였습니다. 저자들은 엄격 해결 수가 Plain Codex와 일치했고, 작업 수준 결과는 23개 작업에서 개선, 13개에서 동률, 10개에서 퇴행했다고 밝히며, 이 연구가 작업 및 모드당 하나의 유효 시행을 사용하고 런타임 예산이 동일하지 않다고 설명합니다. 추가 탐색 연구는 SWE-Marathon과 DeepSWE 행동 분석을 다룹니다. 이 프로젝트는 200시간 이상의 OpenViking 기여 시퀀스와 편집된 Auto ML 실험 궤적을 포함한 장기 실행 쇼케이스 사례, 그리고 13시간 이상의 C++ 정확도 실행, 4일 무인 실행, 7개의 병합된 PR 같은 사용자 보고 사례도 제시합니다. 설치는 PyPI를 통해 Python 3.11+ 및 Node.js 22.22.3+(Node.js 24 LTS 권장)에서 이루어집니다. 기본 사용 통계는 최초 사용 고지 후 기본적으로 켜지며 비활성화할 수 있습니다. 이 프로젝트는 Apache-2.0 라이선스이며 문서, 재현 가능한 워크스페이스 시나리오, 공개 쇼케이스 카탈로그를 제공합니다.