Micro AGI

문서를 읽고 Lua 도구를 생성해 런타임에 등록하고 활성 세션에 로드하는 에이전트를 살펴봅니다.

분류: 참조 구현 해설. 코드 조각은 게시된 wippy/micro-agi 모듈을 설명하지만 의도적으로 완전한 소스 트리가 아닙니다. 구현을 실행하려면 Hub 모듈을 사용하고, 독립적으로 빌드하려면 LLM 에이전트 튜토리얼을 사용하세요.

패키지가 보여 주는 기능

다음 기능을 갖는 터미널 에이전트입니다.

LLM의 답변을 스트리밍합니다.
API를 찾기 위해 Wippy 문서를 검색합니다.
기존 기능을 찾기 위해 레지스트리를 검사합니다.
필요한 기능이 없으면 도구를 만들고 로드합니다.
컨텍스트 제한에 가까워지면 대화 기록을 압축합니다.

flowchart LR
    User -->|prompt| Agent
    Agent -->|step| LLM[Configured model]
    LLM -->|tool_calls| Agent
    Agent -->|funcs.call| Tools
    Tools -->|result| Agent
    Agent -->|text| User

    subgraph Tools
        doc_search
        registry_list
        registry_read
        create_tool
        load_tool
    end

아키텍처

에이전트는 레지스트리에 접근할 수 있는 Wippy 프로세스로 실행됩니다. LLM이 보유하지 않은 기능이 필요하다고 판단하면 다음 자기 수정 루프를 사용합니다.

sequenceDiagram
    participant U as User
    participant A as Agent
    participant L as LLM
    participant R as Registry

    U->>A: "what time is it?"
    A->>L: step(conversation)
    L->>A: tool_call: doc_search("lua/core/time")
    A->>A: execute doc_search
    A->>L: step(conversation + tool result)
    L->>A: tool_call: create_tool(name, source, schema)
    A->>R: apply namespace denylist + changeset create
    R->>A: ok
    A->>L: step(conversation + tool result)
    L->>A: tool_call: load_tool("app.generated:current_time")
    A->>A: ctx:add_tools() + reload agent
    A->>L: step(conversation + tool result)
    L->>A: tool_call: current_time()
    A->>A: execute new tool
    A->>L: step(conversation + tool result)
    L->>A: text: "The current time is..."
    A->>U: stream response

도구는 레지스트리 엔트리입니다. 에이전트는 인라인 Lua 소스를 data.source에 담은 function.lua 엔트리를 작성하여 도구를 만듭니다. 런타임은 그 엔트리를 컴파일하고 로드합니다.

게시된 패키지 구조

패키지는 다음 파일을 모두 소유합니다. 이 페이지는 doc_search.lua와 아키텍처에 중요한 계약을 재현하지만 레지스트리 헬퍼, 변경 집합 처리, 동적 로더 헬퍼, 에이전트 루프는 축약합니다. 특히 create_tool, load_tool, agent.lua 섹션은 그대로 복사할 수 있는 파일이 아니라 발췌본입니다. registry_list와 registry_read의 완전한 레지스트리 정의도 게시된 모듈에만 있습니다.

micro-agi/
├── .wippy.yaml
├── wippy.lock
└── src/
    ├── _index.yaml
    ├── README.md
    ├── agent.lua
    └── tools/
        ├── _index.yaml
        ├── doc_search.lua
        ├── registry_list.lua
        ├── registry_read.lua
        ├── create_tool.lua
        └── load_tool.lua

인프라

패키지는 다음 .wippy.yaml 구성을 사용합니다.

version: "1.0"

logger:
  encoding: console

엔트리 정의

다음 src/_index.yaml 엔트리 일부는 인프라, 보안 정책, 모델, 에이전트, 프로세스를 보여 줍니다.

version: "1.0"
namespace: app

entries:
  - name: definition
    kind: ns.definition
    readme: file://README.md
    meta:
      title: Micro AGI
      description: Self-modifying development agent that builds its own tools at runtime
      depends_on: [wippy/llm, wippy/agent]

  - name: os_env
    kind: env.storage.os

  - name: processes
    kind: process.host
    lifecycle:
      auto_start: true

  - name: __dep.llm
    kind: ns.dependency
    component: wippy/llm
    version: "*"
    parameters:
      - name: env_storage
        value: app:os_env
      - name: process_host
        value: app:processes

  - name: __dep.agent
    kind: ns.dependency
    component: wippy/agent
    version: "*"
    parameters:
      - name: process_host
        value: app:processes

  - name: __dep.security
    kind: ns.dependency
    component: wippy/security
    version: "*"

wippy/security는 LLM 모듈의 백그라운드 서비스가 실행되는 정책 그룹 wippy.security:process를 제공합니다. 이것이 없으면 해당 서비스는 시작되지 않습니다.

보안 정책

두 security.policy 엔트리가 애플리케이션 수준 네임스페이스 거부 목록을 구성합니다.

  - name: deny_core_ns
    kind: security.policy
    policy:
      actions: "*"
      resources: "app:*"
      effect: deny
    groups:
      - agent_security

  - name: deny_tools_ns
    kind: security.policy
    policy:
      actions: "*"
      resources: "app.tools:*"
      effect: deny
    groups:
      - agent_security

create_tool은 이 정책들을 명명된 범위(app:agent_security)로 로드합니다. 헬퍼는 app:*(핵심 엔트리, 모델, 에이전트 정의) 또는 app.tools:*(기본 제공 도구)에 대한 명시적 deny를 거부하지만, 일치하지 않는 app.generated:*의 undefined 결과는 자체 필터에서 통과시킵니다. 이것은 Wippy 런타임 권한 부여가 아닙니다. 보호되는 연산에는 아래 보안 모듈 연산과 changes:apply() 내부의 registry.apply를 포함하여 실행 컨텍스트의 명시적 allow가 필요합니다.

세 번째 정책은 프로세스 자체에 레지스트리 접근 권한을 부여합니다. 보안 컨텍스트 없이 시작된 프로세스는 모든 레지스트리 읽기가 거부되므로, agent 명령은 이 정책을 자체 스코프로 지닙니다:

  - name: agent_policy
    kind: security.policy
    policy:
      actions: "*"
      resources: "*"
      effect: allow

정책 평가에 대한 자세한 내용은 보안 모델을 참조하세요.

모델

서로 다른 목적에 두 모델을 사용합니다.

  - name: gpt-5.1
    kind: registry.entry
    meta:
      name: gpt-5.1
      type: llm.model
      title: GPT-5.1
      comment: Reasoning model
      capabilities: [generate, tool_use, structured_output, vision, thinking]
      class: [reasoning]
      priority: 210
    max_tokens: 400000
    output_tokens: 128000
    pricing:
      input: 1.25
      output: 10
    providers:
      - id: wippy.llm.openai:provider
        options:
          reasoning_model_request: true
        provider_model: gpt-5.1

  - name: gpt-4.1-nano
    kind: registry.entry
    meta:
      name: gpt-4.1-nano
      type: llm.model
      title: GPT-4.1 Nano
      comment: Compression model
      capabilities: [generate, tool_use, structured_output]
      class: [fast]
      priority: 100
    max_tokens: 1047576
    output_tokens: 32768
    pricing:
      input: 0.1
      output: 0.4
    providers:
      - id: wippy.llm.openai:provider
        provider_model: gpt-4.1-nano

GPT-5.1은 추론과 도구 사용을 처리하고 GPT-4.1 Nano는 컨텍스트 압축을 처리합니다.

에이전트 정의

  - name: dev_assistant
    kind: registry.entry
    meta:
      type: agent.gen1
      name: dev_assistant
      title: Dev Assistant
      comment: Wippy development assistant
    prompt: |
      Self-modifying Wippy development agent. You run inside Wippy runtime
      with access to docs, registry, and dynamic tool creation.

      Rules:
      - NEVER fabricate, guess, or hallucinate facts. If you need real data,
        use or build a tool to get it. Only state what a tool actually returned.
      - Maximum 2-3 sentences per response. No bullet lists. No disclaimers.
      - Never say "I can't" or "I don't have". Build the tool and do it.
      - Act first, explain only if asked.

      To gain new capabilities: doc_search the API, create_tool with Lua source,
      load_tool, call it. All in one turn.      
    model: gpt-5.1
    thinking_effort: 10
    max_tokens: 2048
    tools:
      - "app.tools:*"

프롬프트는 에이전트에 세 가지 운영 규칙을 부여합니다.

검색한 데이터 사용 — 외부 사실에는 도구를 사용합니다.
누락된 기능 생성 — 허용된 기능이 없으면 도구를 만듭니다.
행동 우선 — 설명하기 전에 요청된 작업을 수행합니다.

프로세스

  - name: agent
    kind: process.lua
    meta:
      command:
        name: agent
        short: Start dev assistant
        security:
          actor:
            id: app:agent
          policies:
            - app:agent_policy
    source: file://agent.lua
    method: main
    modules: [io, json, funcs, registry, time, security]
    imports:
      prompt: wippy.llm:prompt
      agent_context: wippy.agent:context
      compress: wippy.llm.util:compress

프로세스는 터미널 명령으로 실행됩니다. meta.command.security는 프로세스가 실행되는 액터와 스코프를 부여합니다 — 이것이 없으면 registry.get이 not allowed to access entry로 실패하고 에이전트가 로드되지 않습니다. 쓰기에 대한 보안 강제 적용은 agent_security 정책 그룹을 로드하고 쓰기 전에 평가하는 create_tool 내부에서 발생합니다.

prompt — 대화 빌더
agent_context — 에이전트 로딩과 동적 도구 관리
compress — 컨텍스트 관리를 위한 LLM 기반 텍스트 압축

도구

다섯 도구를 포함하는 src/tools/_index.yaml을 만듭니다.

doc_search

wippy.ai/llm API를 통해 Wippy 문서를 가져옵니다. 경로로 페이지 가져오기와 쿼리 검색, 두 모드를 지원합니다.

local http_client = require("http_client")
local json = require("json")

local BASE_URL = "https://wippy.ai/llm"
local MAX_CHARS = 8000

local function fetch_page(path)
    local url = BASE_URL .. "/path/en/" .. path
    local resp, err = http_client.get(url, {
        headers = { ["User-Agent"] = "wippy-agent/1.0" },
    })
    if err then
        return nil, tostring(err)
    end
    if resp.status_code ~= 200 then
        return nil, "HTTP " .. resp.status_code
    end

    local body = resp.body or ""
    if #body > MAX_CHARS then
        body = body:sub(1, MAX_CHARS) .. "\n... (truncated)"
    end
    return body, nil
end

local function search_docs(query)
    local url = BASE_URL .. "/search?q=" .. http_client.encode_uri(query)
    local resp, err = http_client.get(url, {
        headers = { ["User-Agent"] = "wippy-agent/1.0" },
    })
    if err then
        return { error = tostring(err) }
    end
    if resp.status_code ~= 200 then
        return { error = "HTTP " .. resp.status_code }
    end

    local body = resp.body or ""
    if #body > MAX_CHARS then
        body = body:sub(1, MAX_CHARS) .. "\n... (truncated)"
    end

    return { results = body }
end

local function handler(input)
    if input.path then
        local content, err = fetch_page(input.path)
        if err then
            return { error = err }
        end
        return { path = input.path, content = content }
    end

    if input.query then
        return search_docs(input.query)
    end

    return { error = "provide either 'path' or 'query'" }
end

return { handler = handler }

create_tool

이 도구는 패키지의 네임스페이스 거부 목록을 평가한 뒤 인라인 Lua 소스를 갖는 function.lua 레지스트리 엔트리를 만듭니다.

생성된 엔트리의 modules 필드는 도구가 요구할 수 있는 전역이 아닌 런타임 모듈을 제어합니다. 모든 실행 가능한 Lua 엔트리에서 process 모듈은 전역이므로 이를 생략하는 것은 보안 경계가 아닙니다. 프로세스 연산에는 여전히 런타임 보안 정책이 적용됩니다.

local registry = require("registry")
local json = require("json")
local security = require("security")

local NAMESPACE = "app.generated"
local MAX_SOURCE_LEN = 16000
local MAX_NAME_LEN = 64

local ALLOWED_MODULES = {
    time = true, json = true, http_client = true, expr = true,
    text = true, base64 = true, yaml = true, crypto = true,
    hash = true, uuid = true,
}

거부 목록 평가 — create_tool은 agent_security 명명 범위를 로드합니다. 범위가 deny를 반환하면 app:* 또는 app.tools:* 쓰기를 거부하지만, 일치하지 않는 app.generated:* 대상은 undefined를 반환하여 이 애플리케이션 필터를 통과합니다.

local actor = security.new_actor("service:agent", { role = "agent" })
local scope, scope_err = security.named_scope("app:agent_security")
if scope_err then
    return { error = "failed to load security scope: " .. tostring(scope_err) }
end

local result = scope:evaluate(actor, action, id)
if result == "deny" then
    return { error = "policy denied: " .. action .. " on " .. id }
end

이 검사는 레지스트리 변경에 권한을 부여하지 않습니다. 현재 명령에는 보안 모듈 호출과 registry.apply를 명시적으로 허용하는 런타임 액터 및 범위도 필요합니다.

레지스트리 쓰기 — 엔트리는 data.source의 소스와 허용된 모듈만 사용해 작성됩니다.

local entry = {
    id = id,
    kind = "function.lua",
    meta = {
        type = "tool",
        title = input.name,
        comment = input.description,
        input_schema = schema,
        llm_alias = input.name,
        llm_description = input.description,
    },
    data = {
        source = input.source,
        modules = modules,
        method = "handler",
    },
}

local snap = registry.snapshot()
local changes = snap:changes()
if existing then
    changes:update(entry)
else
    changes:create(entry)
end
local _, apply_err = changes:apply()
if apply_err then
    return { error = "failed to apply registry change: " .. tostring(apply_err) }
end

생성된 도구는 소스 파일에 쓰이지 않고 레지스트리에 저장됩니다.

load_tool

엔트리가 도구인지 검증하고 에이전트 루프에 다시 로드하라는 신호를 보냅니다.

local function handler(input)
    local entry, err = registry.get(input.id)
    if err then
        return { error = tostring(err) }
    end
    if not entry then
        return { error = "not found: " .. input.id }
    end
    if not entry.meta or entry.meta.type ~= "tool" then
        return { error = "not a tool (meta.type != 'tool'): " .. input.id }
    end

    return {
        loaded = true,
        id = entry.id,
        alias = entry.meta.llm_alias or input.id,
        description = entry.meta.llm_description or "",
    }
end

에이전트 루프는 결과의 loaded = true를 감지하고 ctx:add_tools(id)에 이어 ctx:load_agent()를 호출하여 새 도구와 함께 에이전트를 다시 컴파일합니다.

에이전트 루프

src/agent.lua의 에이전트 루프는 스트리밍, 도구 실행, 동적 로딩, 컨텍스트 압축을 처리합니다.

스트리밍

LLM 에이전트 튜토리얼과 같은 코루틴 및 채널 패턴을 사용합니다.

coroutine.spawn(function()
    local response, err = session.runner:step(session.conversation, {
        stream_target = {
            reply_to = process.pid(),
            topic = STREAM_TOPIC,
        },
    })
    done_ch:send({ response = response, err = err })
end)

도구 실행

도구는 funcs.call()로 호출합니다. pcall은 발생한 Lua 오류를 포착하고 funcs.call()의 정상적인 두 번째 반환값은 호출 오류를 전달합니다.

local ok, result, call_err = pcall(funcs.call, tc.registry_id, args)
if not ok then
    results[tc.id] = { error = tostring(result) }
elseif call_err then
    results[tc.id] = { error = tostring(call_err) }
else
    results[tc.id] = result
end

동적 도구 로딩

load_tool이 loaded = true를 반환하면 에이전트가 자신을 다시 로드합니다.

flowchart TD
    A[load_tool returns loaded=true] --> B[ctx:add_tools id]
    B --> C[ctx:load_agent]
    C --> D[New runner with added tool]
    D --> E[Conversation preserved]
    E --> F[Next LLM step sees new tool]

local function handle_tool_loading(tool_calls, results)
    local reload_needed = false
    for _, tc in ipairs(tool_calls) do
        if tc.name == "load_tool" then
            local result = results[tc.id]
            if result and result.loaded then
                session.ctx:add_tools(result.id)
                reload_needed = true
            end
        end
    end
    if reload_needed then
        reload_agent()
    end
end

대화는 러너가 아닌 프롬프트 빌더에 있으므로 다시 로드해도 유지됩니다.

컨텍스트 압축

프롬프트 토큰이 30만(40만 컨텍스트 창의 75%)을 초과하면 GPT-4.1 Nano로 대화를 압축합니다.

if response.tokens and response.tokens.prompt_tokens
    and response.tokens.prompt_tokens > PROMPT_TOKEN_LIMIT then
    try_compress()
end

압축은 메시지 콘텐츠를 추출하고 compress.to_size()를 호출해 4000자를 목표로 만든 뒤 대화를 요약으로 교체합니다.

local summary, compress_err = compress.to_size(COMPRESS_MODEL, full_text, COMPRESS_TARGET)
if compress_err then
    return nil, compress_err
end
session.conversation = prompt.new()
session.conversation:add_system("Conversation summary:\n\n" .. summary)

보안 모델

애플리케이션 거부 목록과 모듈 수준 접근 제어가 생성된 도구를 제한하지만 런타임 권한 부여를 대체하지는 않습니다.

flowchart TD
    LLM[LLM generates tool] --> P{Application Namespace Denylist}
    P -->|scope:evaluate| Check{Target namespace?}
    Check -->|app.generated:*| OK[No deny match]
    Check -->|app:* or app.tools:*| Deny[Policy Denied]

    OK --> M{Non-ambient Module Allowlist}
    M -->|only listed non-ambient modules| R[Registry write]
    M -->|unknown module requested| Err[Rejected]
    R --> A[Ambient process API remains available]

네임스페이스 거부 목록

정책	리소스	효과
`deny_core_ns`	`app:*`	deny
`deny_tools_ns`	`app.tools:*`	deny

create_tool은 agent_security 정책 그룹을 로드하고 대상 엔트리 ID를 평가합니다. 애플리케이션 수준 필터에서는 의도적으로 undefined를 "거부되지 않음"으로 처리합니다. Wippy의 보호된 권한 부여는 그렇지 않으며 명시적 allow가 있어야만 연산을 허용합니다. 이 코드를 실행하는 컨텍스트에는 여전히 필요한 런타임 권한이 있어야 합니다.

따라서 에이전트는 다음을 수행할 수 없습니다.

자신의 프롬프트 또는 에이전트 정의(app:dev_assistant) 수정
기본 제공 도구(app.tools:*) 덮어쓰기
인프라 엔트리(app:processes 등) 변경

모듈 접근 제어

생성된 도구는 data.modules에 전역이 아닌 기능을 선언하며 create_tool은 ALLOWED_MODULES의 이름만 허용합니다. 선언하지 않은 비전역 모듈은 요구할 수 없습니다. 런타임은 생성된 도구를 포함한 모든 실행 가능한 Lua 엔트리에 여전히 process를 주입하므로 data.modules에서 process를 생략하는 대신 보안 정책으로 프로세스 연산을 제한해야 합니다.

이 튜토리얼은 process.spawn 또는 process.exec 정책을 정의하지 않습니다. 따라서 생성된 도구는 완전한 샌드박스가 아닙니다. 신뢰할 수 없는 도구 소스를 허용하기 전에 전역 프로세스 연산에 대한 런타임 정책을 추가하세요.

실행과 현재 패키지 제한

게시된 산출물은 Hub 모듈입니다. wippy.lock이 없는 새 빈 디렉터리에서 시작하세요. Hub 부트스트랩은 관련 없는 잠금 또는 다중 루트 잠금을 거부합니다. 첫 실행에서 배포 잠금을 만들며 이후에는 같은 디렉터리에서 일치하는 잠금을 재사용합니다.

mkdir micro-agi-deploy
cd micro-agi-deploy
wippy run wippy/micro-agi agent

명령은 선택된 모듈 버전을 다운로드하고 선언된 의존성을 해석한 뒤 agent 명령을 호출합니다.

해당 모듈이 기대하는 제공자 자격 증명과 모델 구성, Hub 다운로드 및 문서 검색을 위한 레지스트리/네트워크 접근도 필요합니다. 이 페이지는 로컬 복제본이나 잠금 파일을 제공하지 않으므로 재현 가능한 소스 빌드를 주장하지 않습니다.

검토한 릴리스에서 wippy/micro-agi v0.3.1은 agent에 meta.command.security 컨텍스트를 선언하지 않습니다. 기본 엄격 모드에서는 funcs.call, 레지스트리 읽기/쓰기, 문서 검색 HTTP 요청을 포함한 보호된 도구 경로가 필요한 명시적 허용을 받지 못합니다. 따라서 위 도구 및 자기 수정 흐름은 기본 엄격 모드에서 성공하는 실행이 아니라 참조 설계입니다. 신뢰할 수 없는 코드 생성기를 작동시키기 위해 엄격 모드를 비활성화하지 마세요. 먼저 패키지가 필요한 작업에 대한 최소 권한 명령 범위를 추가해야 합니다.

다음 단계

LLM 에이전트 — 기본 에이전트를 처음부터 만들기
에이전트 모듈 — 에이전트 프레임워크 참조
레지스트리 — 레지스트리 개념
보안 모델 — 선언적 보안 정책
엔트리 종류 — 사용 가능한 엔트리 유형