Jork 에이전트 프레임워크, Claude로 구축, 400만 달러 해커톤에서 톱 10에 랭크

한 개발자가 Claude와 GLM 모델을 사용해 Jork라는 에이전트 프레임워크를 구축한 경험을 공유했는데, 이 프로젝트는 최근 400만 달러 규모 해커톤에서 2000개 이상의 응모작 중 상위 10위 안에 들었습니다. 이 프로젝트는 완전 자율 에이전트를 만들려는 초기 실패한 시도에서 발전한 것입니다.
Jork가 구축한 것
이 프레임워크는 여러 기능적 도구를 자율적으로 개발했습니다:
- 솔라나 런치패드에서의 런치를 추적하고, 유망한 것을 식별하며, 그 성과를 모니터링하는 레이더
- 자신이 구축한 것들이 얼마나 잘 수행되고 있는지 평가하기 위한 신호 성능 측정 시스템
- 작동하는 단어 찾기 게임 (게시물 작성 약 2시간 전에 구축됨)
개발자는 에이전트가 구축한 것의 약 절반이 쓸모없어 완전히 제거해야 했지만, 일부 구성 요소는 진정으로 유용한 것으로 입증되었다고 언급합니다.
기술적 구현
이 시스템은 Claude와 GLM 5/5.1 모델을 모두 사용하며, 사고 루프 재귀는 3시간으로 설정되어 있습니다. 개발자는 다양한 간격을 실험했습니다: 처음에는 5분, 그 다음 6시간, 그리고 현재의 3시간 주기로 결정했습니다.
에이전트는 인프라 변경을 제안하여 비용을 월 120달러(디지털오션 드롭렛 100달러 + MongoDB 20달러)에서 16GB RAM과 자체 호스팅 MongoDB를 갖춘 EU 제공업체로 이동함으로써 월 30달러로 줄이는 실용적인 최적화 능력을 보여주었습니다.
개발 경험
개발자는 에이전트와의 지속적인 상호작용을 설명하며, 토큰이 부족하거나 429 오류가 발생할 때 자주 도움을 주었다고 말합니다. 그들은 이 프레임워크가 특정 목적에 맞게 맞춤화할 때 잘 작동한다고 강조하며, 현재 다른 아이디어로 모델을 훈련시키기 위해 두 번째 인스턴스를 설정 중이라고 언급합니다.
이 프로젝트는 해당 분야의 다른 옵션에 비해 상대적으로 작은 프레임워크로 GitHub에서 이용 가능합니다.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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