Antigravity Agent
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에이전트 8종(대화형/프로그래머 C·S/디자이너/설계자/기획자/QA/PD/PM)에게 [공통 기본 능력 + 롤별 Specialty] 2층으로 지식을 주입하기 위한 재분류. 문서 내용·포맷은 무수정, 폴더 이동만 (6,372개 문서 수 보존 확인). - Topic_Programming → Domain_Programming (내부 구조 보존) - Topic_Graphic → Domain_Design - Topic_Business → Domain_Product - Topic_General → Domain_General - _Common 신설: Math(구 Topic_Math_Specialty), Reasoning(구 General/From_Thinking & Reasoning), Reasoning_Creativity(구 General/From_창의성), Communication(Poetic_Blog_Writing + From_writing) - 타 도메인의 From_* 폴더는 유지 (출처 표기일 뿐, 이미 도메인에 맞게 분류된 문서) - 빈 폴더 정리 (memory/procedures) - 에이전트→폴더 매핑은 workspace의 .astra/agent-knowledge-map.json (9개 에이전트) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
3.2 KiB
3.2 KiB
type, title, generated_at, sources
| type | title | generated_at | sources | |
|---|---|---|---|---|
| digest | 소화 노트: (두뇌 루트) | 2026-07-02T18:00:44.348Z |
|
소화 노트: (두뇌 루트)
⚙️ 자동 생성 (sleep-time 사전 소화) — 원문이 항상 우선입니다. 소스가 바뀌면 자동 재생성되며, 이 파일은 삭제해도 안전합니다.
예상 질문과 답
- Q: ASTRA의 '주간 성장 사이클'은 어떤 과정으로 진행되나요? — A: 매주 지정된 요일/시각에 [평가(검색 평가)
\rightarrow학습 큐 갱신(Need Engine)\rightarrow지식 노약 점검\rightarrow성장 리포트\rightarrow승인된 학습 자동 실행(Research Agent)] 순서로 진행됩니다. [ASTRA 기능 인연토리] - Q: 'Sleep-time Digest' 기능은 무엇을 수행하나요? — A: 매일 지정된 시각(유휴 시간)에 최근 7일 내 변경된 두뇌 지식을 폴던별 '소화 노트'(
<두뇌>/Digests/)로 변환하는 기능입니다. [ASTRA 기능 인벤토리] - Q: 데일리 브리핑은 어떤 정보를 제공하나요? — A: 평일(월~금) 지정된 시각에 오늘의 캘린더 일정과 Google Tasks(마감/기한 경과/조건부 대기 항목)를 정리하여 텔레그램으로 발송합니다. [ASTRA 기능 인벤토리]
- Q: Astra의 메모리 시스템은 어떻게 구성되어 있나요? — A: 3단계 계층형 메모리 주입 방식을 사용합니다: 단기(최근 대화 메시지), 중기(최근 저장된 채팅 세션), 장기(관련 Second Brain 마크다운 파일) [ASTRA 기능 인벤토리]
- Q: 텔레그램 봇 설정 시 고려해야 할 사항은 무엇인가요? — A:
telegram.enabled활성화, 허용된 Chat ID(allowedChatIds) 설정, 그리고 답변 범위를 제한할 에이전트(defaultAgent) 지정이 필요합니다. [ASTRA 기능 인벤토리]
핵심 사실
- 문서 성격: 이 문서는 소스 코드(
package.json)에서 기계적으로 생성된 것으로, 버전 변경 시 수동 편집 없이 덮어씌워집니다. [ASTRA 기능 인벤토리] - 주요 자동화 프로세스:
- 성장 사이클: 주간 단위로 평가와 학습을 자동 수행하며,
growthCycle.autoRunApproved설정 시 승인된 항목은 Research Agent가 직접 실행합니다. [ASTRA 기능 인연토리] - 지식 관리:
sleepDigest를 통해 지식을 정기적으로 소화(Digest)하여 문서화합니다. [ASTRA 기능 인벤토리]
- 성장 사이클: 주간 단위로 평가와 학습을 자동 수행하며,
- 기술적 특징:
- Multi-Agent Workflow(
multiAgentEnabled) 지원 (Planner\rightarrowResearcher\rightarrowWriter). - LM Studio 및 Ollama와 연동하여 로컬 모델 사용 가능.
mapReduce기법을 통해 컨텍스트 창을 초과하는 대형 메시지를 처리하는 기능 포함. [ASTRA 기능 인벤토리]
- Multi-Agent Workflow(
문서 간 연결
- 기능적 통합: 이 문서는 ASTRA의 '사용자 명령(명령어)'과 이를 자동화하기 위한 '설정값(Configuration)' 사이의 관계를 설명합니다.
- 상호 의존성: 사용자의 명령어(
Astra: ...)는 설정된 자동화 규칙(growthCycle,dailyBriefing등)에 따라 실행 결과와 알림 방식이 결정되는 구조입니다.