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AgentKit: 결정론적 라우팅과 MCP를 통한 풍부한 도구를 갖춘 TypeScript로 다중 에이전트 네트워크를 구축합니다.

개요

결정론적 라우팅과 풍부한 도구를 갖춘 다중 에이전트 네트워크를 MCP를 구축하세요. 문서  ·  블로그  ·  커뮤니티 AgentKit은 더 결정적이고 유연한 라우팅을 제공하며, 여러 모델 제공업체와 협력하고, 풍부한 도구를 위한 MCP를 수용하며, 끊임없이 성장하는 TypeScript AI 개발자 커뮤니티를 지원합니다. Inngest 개발 서버를 로컬에서 시작하고 오케스트레이션 엔진을 결합하여 에이전트가 클라우드에 배포될 때 내결함성을 갖추었습니다. - : 프롬프트, 도구, MCP와 결합할 수 있는 LLM 호출. - : 에이전트가 공유 상태와 협업하도록 유도하는 간단한 방법, 핸드오프 포함. - : 대화 기록과 라우팅에 사용되는 완전 타입 상태 기계를 결합합니다. - : 자율성이 존재하는 곳, 코드 기반부터 LLM 기반(예: ReAct) 오케스트레이션까지 - : 내장된 추적과 함께 로컬 및 클라우드에서 워크플로우를 디버깅하고 최적화합니다 지금 바로 저희 예제를 복제하거나 문서를 탐색하며 시작하세요. AgentKit v0.9부터 시작했습니다.

개요(AI 번역)

Build 결정론적 라우팅과 풍부한 도구를 갖춘 다중 에이전트 네트워크를 MCP.

문서  · 
블로그  · 
커뮤니티

AgentKit은 더 결정적이고 유연한 라우팅을 제공하며, 여러 모델 제공업체와 협력하고, 풍부한 도구를 위한 MCP를 수용하며, 끊임없이 성장하는 TypeScript AI 개발자 커뮤니티를 지원합니다. Inngest 개발 서버를 로컬에서 시작하고 오케스트레이션 엔진을 결합하여 에이전트가 클라우드에 배포될 때 내결함성을 갖추었습니다.

핵심 개념

  • 에이전트: 프롬프트, 도구, MCP와 결합할 수 있는 LLM 호출.
  • 네트워크: 에이전트가 공유 상태와 협업하도록 하는 간단한 방법, 핸드오프 포함.
  • 상태: 대화 기록과 라우팅에 사용되는 완전 타입 상태 기계를 결합합니다.
  • 라우터: 자율성이 존재하는 곳으로, 코드 기반부터 LLM 기반(예: ReAct) 오케스트레이션까지
  • 추적: 내장된 추적을 통해 로컬 및 클라우드에서 워크플로우를 디버깅하고 최적화합니다

지금 바로 저희 예제를 복제하거나 문서를 탐색하며 시작하세요.

시작해

참고: AgentKit v0.9부터 시작함.

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README

원문 README의 일부입니다. 원문 보기.

AgentKit

Build multi-agent networks with deterministic routing and rich tooling via MCP.

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AgentKit offers more deterministic and flexible routing, works with multiple model providers, embraces MCP (for rich tooling), and supports the unstoppable and growing community of TypeScript AI developers. Combined the Inngest Dev Server to start locally and its orchestration engine, making your Agents fault-tolerant when deployed to the cloud.

Core concepts

  • Agents: LLM calls that can be combined with prompts, tools, and MCP.
  • Networks: a simple way to get Agents to collaborate with a shared State, including handoff.
  • State: combines conversation history with a fully typed state machine, used in routing.
  • Routers: where the autonomy lives, from code-based to LLM-based (ex: ReAct) orchestration
  • Tracing: debug and optimize your workflow locally and in the cloud with built-in tracing

Get started now by cloning our examples or exploring the documentation.

Get started

npm i @inngest/agent-kit inngest

Note: Starting with AgentKit v0.9.0, you need to install inngest as a separate dependency alongside @inngest/agent-kit. This ensures proper runtime compatibility and prevents conflicts when multiple packages depend on different versions of Inngest.

MCP Agent example

Choose your favorite MCP server on Smithery (or self-host one) to build an AgentKit Agent using MCP as tools. Here is an example using the Neon database MCP server:

import {
  anthropic,
  createAgent,
  createNetwork,
  createTool,
} from "@inngest/agent-kit";
import { createServer } from "@inngest/agent-kit/server";
import { createSmitheryUrl } from "@smithery/sdk/config.js";
import { z } from "zod";

const neonServerUrl = createSmitheryUrl(
  "https://server.smithery.ai/neon/mcp?profile=bored-catshark-da8hf&api_key=123123123"
);

const neonAgent = createAgent({
  name: "neon-agent",
  system: `You are a helpful assistant that help manage a Neon account.
  IMPORTANT: Call the 'done' tool when the question is answered.
  `,
  tools: [
    createTool({
      name: "done",
GitHub에서 전체 README 보기

설치

This server does not publish a one-line install command.

Open the repository installation guide MCP 초보자라면? mcpskill.org 가이드부터 시작하세요 →