네비게이션 가이드
LibrAgent의 내부 구조(UI 경로)를 기능과 매핑하여, 매번 작업장 안에서 어떻게 이동하는지 이해하는 데 도움을 드립니다.
LibrAgent는 React로 구축된 단일 페이지 애플리케이션이지만, 전통적인 웹사이트처럼 명확한 "라우트"로 기능을 구성합니다. 이 구조로 에이전트 워크플로의 특정 측면에 집중할 수 있습니다.
🤖 에이전트 작업장
LibrAgent의 핵심은 AI 어시스턴트와 상호작용하는 것입니다.
/agent
주요 채팅 인터페이스 LibrAgent를 실행하면 여기에서 시작합니다. 실시간 채팅 인터페이스가 제공되며, 프롬프트를 제출하고, 에이전트의 사고 과정을 관찰하며, 웹 서핑이나 터미널 명령 실행과 같은 도구를 실행하는 모습을 볼 수 있습니다.
/agent/draft
샌드박스 새 에이전트 상호작용을 구성하는 스크래치패드입니다. 특정 모델을 선택하거나 특수 playbooks를 첨부하기 위해 지속 세션에 커밋하기 전에 설정하려면 여기에서 수행합니다. 첫 메시지를 보내면 이 초안이 활성 세션으로 전환됩니다.
/agent/:sessionId
지속 세션 LibrAgent는 컨텍스트를 기억하도록 설계되었습니다. 대화를 시작할 때마다 고유한 sessionId가 생성됩니다. 이 경로에서 안전하게 벗어나 나중에 돌아올 수 있습니다. 에이전트의 메모리, 터미널 상태, 브라우저 컨텍스트는 떠날 때와 exactly 같습니다.
👥 관리 & 구성
에이전트를 진정으로 강력하게 만들기 위해서는 그들의 동작과 기능을 관리해야 합니다.
/assistants
어시스턴트 프로필 모든 작업이 동일한 접근 방식을 필요로 하지는 않습니다. 이 경로에서 사용자 정의 "어시스턴트"를 생성하고 관리할 수 있습니다. 고유한 시스템 프롬프트를 정의하고, 특정 AI 모델(Claude 또는 GPT-4 등)을 선택하며, 각 프로필에 다른 도구 세트를 활성화할 수 있습니다. 예를 들어, Python 디버깅에 특화된 어시스턴트와 창의적인 글쓰기에 중점을 둔 다른 어시스턴트를 가질 수 있습니다.
/playbooks
워크플로우 템플릿 Playbooks는 재사용 가능한 동작 스니펫과 구조화된 워크플로우 템플릿입니다. 에이전트에게 동일한 작업 시퀀스를 반복해서 요청하게 되면, Playbook을 생성할 수 있습니다. 이 경로에서 이러한 템플릿을 정리하여 향후 세션에서 쉽게 배포할 수 있습니다.
/history & /history/search
세션 아카이브 LibrAgent 세션은 지속적이므로 지난 작업을 찾을 방법이 필요합니다. /history 경로는 모든 지난 에이전트 상호작용의 시간순 뷰를 제공합니다. /history/search 하위 경로는 키워드를 기반으로 특정 대화를 빠르게 찾을 수 있게 해줍니다.
⚙️ 시스템 설정 & 통합
이 경로들은 LibrAgent의 기본 메커니즘을 제어합니다.
/settings
어플리케이션 구성 제어 센터입니다. 여기에서 선호하는 LLM 공급자(Anthropic, OpenAI, Gemini)의 API 키를 구성하고, UI 기본설정(다크 모드 등)을 조정하며, 시스템 전체 설정을 관리합니다.
/mcp-servers
확장 (Model Context Protocol) LibrAgent는 오픈 Model Context Protocol(MCP)을 지원합니다. 이 경로에서 LibrAgent를 외부 도구 및 데이터 소스에 연결합니다. 로컬 파일 시스템 서버나 사용자 정의 데이터베이스 커넥터를 연결하든, 여기서 통합을 관리하여 에이전트의 기능을 확장합니다.
/scheduled-tasks
자동화 수동으로 작업을 실행할 필요가 없습니다. 이 경로에서 에이전트들을 위한 크론 기반 일정을 설정할 수 있습니다. 특정 어시스턴트가 지정된 시간에 Playbook을 실행하도록 구성하여, LibrAgent를 백그라운드 자동화 엔진으로 전환할 수 있습니다.