Agent Factory

AI 에이전트 저장소를 대화를 통해 생성하는 LLM-native 메타 에이전트 + Python 라이브러리.

Claude Code 또는 Codex에서 이 폴더를 열면, LLM이 인터뷰를 진행하고, 아키텍처를 제안하고, 승인을 받은 뒤, factory.generate()를 호출하여 완성된 에이전트 저장소를 생성합니다.

사용자 ↔ LLM (인터뷰) → factory.generate() → 완성된 에이전트 저장소

빠른 시작

런처로 실행 (권장)

OS	Claude Code	Codex
macOS	launch-claude.command 더블클릭	launch-codex.command 더블클릭
Windows	launch-claude.bat 더블클릭	launch-codex.bat 더블클릭
Linux	./launch-claude.sh	./launch-codex.sh

직접 실행

# Claude Code
cd agent-factory && claude

# Codex
cd agent-factory && codex

• Claude Code는 CLAUDE.md를 자동으로 읽습니다.
• Codex는 AGENTS.md를 자동으로 읽습니다.

LLM이 아래 6단계 워크플로우를 자동으로 진행합니다:

1. Interview — 에이전트 이름, 목적, 스킬, 정책 등을 질문
2. Normalize — 답변을 spec dict로 변환
3. Architecture — 아키텍처 제안서 표시
4. Approve — 사용자가 YES 입력 (필수)
5. Generate — factory.generate() 호출, 전체 저장소 생성
6. Deliver — 결과 보고 및 사용법 안내

설치

git clone <repo-url> && cd agent-factory
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"

Python 라이브러리로 사용

import factory

spec = {
    "name": "my-bot",
    "description": "데이터를 분석하고 리포트를 생성하는 에이전트",
    "type": "single",
    "skills": ["csv-reader", "sql-executor"],
    "persona": {"tone": "professional", "language": "ko"},
    "policies": {
        "deny": ["send_email", "delete_file", "deploy"],
        "ask": ["execute_sql"],
        "allow": ["*"],
    },
    "launchers": True,  # 더블클릭 런처 파일 포함
}

approval = {
    "decision": "APPROVED",
    "timestamp": "2026-03-25T12:00:00Z",
    "user_input": "YES",
    "action_type": "architecture_approval",
    "detail": "my-bot single-agent approved",
}

result = factory.generate(
    spec=spec,
    output="./my-bot",
    approval_record=approval,
)
print(f"Generated {result.file_count} files at {result.output_path}")

CLI

python -m factory validate spec.yaml   # 스펙 검증
python -m factory skills               # 스킬 목록 (165개)
python -m factory personas             # 페르소나 목록 (4개)
python -m factory critique spec.yaml   # 아키텍처 비평 + 점수
python -m factory upgrade ./my-agent   # 에이전트 업그레이드
python -m factory version              # 버전 출력

생성 결과물

생성된 에이전트 저장소 구조:

my-agent/
├── CLAUDE.md                  # Claude Code용 시스템 프롬프트
├── AGENTS.md                  # Codex용 시스템 프롬프트
├── CODEX.md                   # → AGENTS.md 포인터
├── agent_spec.yaml            # 에이전트 사양 (기계 판독용)
├── meta.yaml                  # 생성 메타데이터
├── README.md                  # 사용 가이드
├── .env.example               # API 키 템플릿
├── personas/default.yaml      # 페르소나 정의
├── policies/
│   ├── policy.yaml            # DENY/ASK/ALLOW 정책
│   └── approval_log.jsonl     # 승인 감사 로그
├── skills/
│   ├── index.yaml             # 스킬 매니페스트
│   └── *.md                   # 스킬 인스트럭션 파일
├── docs/
│   ├── architecture.md
│   ├── policy.md
│   └── reading_order.md
├── tests/
│   ├── test-agent.md          # 동작 검증 프롬프트
│   └── test-policy.md         # 정책 검증 프롬프트
├── launch-claude.command      # macOS 런처 (Claude Code)
├── launch-codex.command       # macOS 런처 (Codex)
├── launch-claude.bat          # Windows 런처
├── launch-codex.bat           # Windows 런처
├── launch-claude.sh           # Linux 런처
└── launch-codex.sh            # Linux 런처

멀티에이전트 사양 시 추가:

├── orchestrator.md            # 오케스트레이션 규칙
├── agents/agent_role.md       # 에이전트별 역할 정의
└── architecture/topology.yaml # 토폴로지 그래프

스킬 레지스트리 (165개)

3개 소스에서 수집:

소스	수량	범위
기본 빌트인	10	sql-executor, csv-reader, file-reader, file-writer, web-search, json-parser, text-summarizer, code-reviewer, code-generator, shell-executor
everything-claude-code	125	api-design, tdd-workflow, python-patterns, rust-patterns, django-tdd, security-review, docker-patterns, autonomous-loops 등
ui-ux-pro-max-skill	7	uiux-design, uiux-brand, uiux-slides, uiux-ui-styling, uiux-ui-ux-pro-max 등
awesome-claude-code	23	cmd-commit, cmd-create-pr, cmd-pr-review, cmd-release, cmd-todo 등

정책 분포: ALLOW 130 / ASK 23 / DENY 12

페르소나 (4개)

ID	톤	설명
professional	격식, 정확	기본 비즈니스 페르소나
friendly	캐주얼, 친근	소비자 대면용
technical	디테일, 전문 용어 OK	개발자 대면용
minimal	간결, 필러 없음	효율 중심

정책 모델

레벨	의미	동작
DENY	절대 금지	실행 불가. 예외 없음.
ASK	허가 필요	사용자 확인 후 실행.
ALLOW	자유 실행	확인 없이 실행.

기본 DENY 목록: send_email, delete_file, deploy, payment, external_share, modify_meta_agent, modify_own_prompt, modify_policy_file

예시 에이전트

에이전트	유형	스킬
examples/data-analysis-bot/	싱글	sql-executor, csv-reader
examples/code-assistant/	싱글	code-reviewer, code-generator
sql-bot/	싱글	sql-executor, csv-reader
unicode0bot/	싱글	file-reader
uiux-design-helper/	멀티 (4노드 허브)	web-search, file-reader, file-writer, text-summarizer, json-parser

프로젝트 구조

agent-factory/
├── CLAUDE.md / AGENTS.md      # 메타 에이전트 워크플로우 인스트럭션
├── factory/                   # Python 라이브러리 (~1,500 LOC)
│   ├── core/                  # generator, renderer, repo_builder, packager, critique, upgrader
│   ├── approval/              # 승인 레코드 + SHA-256 해시
│   ├── schemas/               # jsonschema 검증
│   ├── registries/            # 스킬/페르소나 로더
│   └── cli/                   # 보조 CLI (validate, skills, personas, critique, upgrade)
├── templates/                 # Jinja2 템플릿 (29개)
│   ├── single_agent/          # 싱글 에이전트 템플릿
│   ├── multi_agent/           # 멀티 에이전트 템플릿
│   ├── launchers/             # OS별 런처 템플릿
│   ├── policies/, docs/, tests/  # 공유 템플릿
├── registry/                  # 165 스킬 + 4 페르소나
│   ├── builtin_skills/        # .md 스킬 파일
│   ├── builtin_personas/      # .yaml 페르소나 파일
│   └── sources/registry.yaml  # 매니페스트
├── schemas/                   # JSON Schema (agent_spec, persona, policy, skill)
├── tests/                     # 232 테스트 (unit, snapshot, smoke)
├── evals/                     # 런타임 동작 평가 시나리오
└── examples/                  # 예시 스펙 + 생성 결과물

테스트

pytest tests/ -v               # 232 테스트
ruff check factory/ tests/     # 린트
mypy factory/ --strict         # 타입 체크

기술 스택

항목	기술
언어	Python 3.10+
템플릿	Jinja2
스키마	jsonschema + PyYAML
CLI	click
패키징	zipfile (built-in)
빌드	pyproject.toml + hatchling
테스트	pytest
린트	ruff
타입	mypy (strict)

프로덕션 의존성: 4개 (click, jinja2, pyyaml, jsonschema)

라이선스

MIT