galdor
Go 네이티브 프레임워크로, AI 에이전트를 구축, 오케스트레이션 및 관찰할 수 있으며 네이티브 OpenTelemetry 관찰 가능성과 자체 호스팅 대시보드를 제공합니다.
galdor
galdor란?
galdor 사용 방법
- 1코어 모듈과 프로바이더를 설치합니다: go get github.com/YasserCR/galdor@v1.0.0
- 2프로바이더(예: anthropic)와 에이전트 패키지를 임포트합니다.
- 3API 키로 프로바이더를 생성합니다.
- 4agent.Run()으로 에이전트를 실행합니다.
- 5선택적으로 CLI를 사용하여 관찰 가능성을 확인합니다: galdor ui --db ./traces.db
galdor 주요 기능
- 내장 SQLite 트레이스 저장소 및 대시보드를 갖춘 네이티브 OpenTelemetry 옵저버빌리티
- 리플렉션 기반 JSON 스키마를 사용한 타입 안전 도구
- 내장된 멀티 에이전트 감독(Supervisor 및 Swarm 패턴)
- MCP 클라이언트 및 서버(stdio, SSE, Streamable HTTP)
- A2A 프로토콜 지원(Google 스펙)
- 기록된 픽스처로부터 결정론적 재생
- InterruptBefore 및 Resume을 통한 인간-인-더-루프
- HTTP를 통한 자체 호스팅 임베딩
- 프로덕션 강화: 재시도/백오프, 타임아웃, 패닉 복구
- Anthropic, OpenAI, Google Gemini, AWS Bedrock 프로바이더
galdor 사용 사례
- Go로 단일 또는 멀티 에이전트 AI 애플리케이션 구축
- 텔레메트리 및 재생을 통한 감사 가능한 에이전트 워크플로우
- MCP를 통해 Claude Desktop 및 기타 클라이언트에 도구 노출
- 에이전트 간 A2A 통신
- 자체 호스팅 옵저버빌리티가 필요한 규정 준수 또는 에어갭 배포
galdor 가격 및 무료 크레딧
galdor의 가격 모델은 무료입니다.
galdor 장점과 단점
장점
- 내장 대시보드를 갖춘 완전한 자체 호스팅 옵저버빌리티
- Go 네이티브, 단일 바이너리 배포
- 제네릭 및 리플렉션을 통한 강력한 타입 안전성
- 내장된 멀티 에이전트 패턴 및 프로토콜 지원(MCP, A2A)
- 테스트 및 디버깅을 위한 결정론적 재생
단점
- LangChain Python에 비해 작은 생태계
- 일부 대안에 비해 제한된 프로바이더 범위(4개 LLM 프로바이더)
- 상대적으로 새로운 프로젝트로 커뮤니티가 작음
galdor은 어떤 용도에 가장 적합한가요?
- 프로덕션 등급 AI 에이전트를 구축하는 Go 개발자
- 자체 호스팅, 감사 가능한 에이전트 프레임워크가 필요한 팀
- Go에서 MCP 서버 또는 A2A 상호 운용성이 필요한 프로젝트
- 규정 준수 또는 에어갭 제약이 있는 환경
galdor 자주 묻는 질문
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