🤖 Kazan Agent Hub
📌 프로젝트 개요
Kazan Agent Hub는 복잡한 소프트웨어 개발 요구사항을 수신했을 때, 역할을 세분화한 다수의 서브에이전트(기획자, 리서처, 코더, QA)에게 작업을 위임하고 상호 메시징을 통해 결과를 종합하는 자율 멀티에이전트 오케스트레이터입니다.
sequenceDiagram
autonumber
actor User as 사용자
participant Hub as Kazan Orchestrator
participant Research as 리서처 에이전트
participant Coder as 코더 에이전트
participant Reviewer as QA/리뷰어
User->>Hub: "바이브코딩 포트폴리오 웹사이트 구축해줘"
Hub->>Research: 최신 기술 스택 & UI 트렌드 조사 지시
Research-->>Hub: MkDocs Material + Blog 플러그인 리포트
Hub->>Coder: 템플릿 코드 작성 및 커스텀 CSS 빌드 지시
Coder-->>Hub: 빌드 완료 및 로컬 프리뷰 준비
Hub->>Reviewer: 링크 무결성 & 반응형 레이아웃 검증 요청
Reviewer-->>Hub: 승인 완료 (Pass)
Hub->>User: 최종 배포 결과 및 문서 전달💡 바이브코딩 프롬프트 레시피 (Prompt Recipe)
이 프로젝트를 빌드할 때 에이전트에게 전달했던 핵심 시스템 프롬프트 패턴입니다.
System Prompt Pattern
당신은 Kazan Agent Hub의 코어 오케스트레이터입니다.1. 단일 대화창에서 모든 문제를 풀려 하지 말고, 작업의 성격(탐색/구현/검증)에 따라 하위 에이전트를 선별 호출하십시오.
2. 에이전트 간의 통신은 엄격히 정의된 JSON 스키마를 준수해야 합니다.
3. 모든 산출물은 `git` 추적이 가능한 파일 형태로 영속화하십시오.
💻 핵심 아키텍처 스니펫
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Optional
@dataclass
class AgentTask:
task_id: str
role: str
instruction: str
context_files: List[str]
timeout_sec: int = 120
class KazanOrchestrator:
def __init__(self, workspace_path: str):
self.workspace = workspace_path
self.active_agents = {}
def dispatch(self, task: AgentTask) -> dict:
"""하위 전문 에이전트를 가상 샌드박스에서 구동하고 결과를 비동기 수신합니다."""
print(f"[Hub] Dispatching {task.role} for task {task.task_id}...")
# Agent execution loop
return {"status": "SUCCESS", "artifacts": ["site/index.html"]}