Mozaik

핵심 발상은 에이전트가 순번을 기다리지 않고 독립적으로 일한다는 것이다. 아무도 줄을 서지 않는다. 한 에이전트가 추론에서 막혀도 다른 에이전트는 런타임의 이벤트를 계속 처리한다. 멀티 에이전트 워크플로를 돌리는 팀에 처리량은 직렬 단일 루프가 아니라 병렬성에서 나온다.

참여자는 하나의 런타임에서 만나고, 여기서 이벤트가 발행되며 에이전트가 반응한다. defineRuntime으로 런타임을 정의하고, 자신의 상태 클래스로 한 번 초기화한다. 사람부터 에이전트까지 나머지 모두가 같은 공간에 참여하므로 모두가 같은 활동을 본다.

에이전트가 언제 행동할지 하드코딩하는 대신, 관심 있는 상황을 서술한다. SituationSpecification이 각 이벤트를 검사하고, 일치하는 핸들러가 프로세서를 실행한다. 그게 전부다. 퀵스타트의 WhenOthersSendAMessage 예제는 에이전트가 아닌 누군가 메시지를 보냈을 때만 반응해, 로직을 깔끔하고 읽기 좋게 유지한다.

에이전트는 다른 참여자와 주변의 런타임 상태를 이해한다. 이 인식 덕분에 눈먼 채로 움직이는 대신 적응한다. 공유 상태 예제는 고정 한도가 있는 공통 계정에서 에이전트가 답하는 모습을 보여준다. 제약은 각 에이전트의 프롬프트가 아니라 환경에 있다. 계정 하나, 한도 하나, 다수의 에이전트.

runLoop는 에이전트 턴을 하나 시작한다. 컨텍스트를 갱신하고, 추론을 돌리고, 도구를 호출하고, 답을 낸다. 가로채기 기능은 이 루프에 갈고리를 걸게 하므로, 플래너가 위험한 안을 낼 때 스트림 중간에 멈추고 더 안전한 선택으로 방향을 돌릴 수 있다.

Mozaik은 넘긴 모델 이름으로 공급자를 고른다. 주변 코드를 건드리지 않고 OpenAI, Anthropic, Gemini 모델을 바꾼다. DeepSeek 모델은 OpenAI 호환 엔드포인트로 돌아가므로, OpenAI 방식의 키와 베이스 URL을 DeepSeek에 맞춰 쓴다.

에이전트는 도구를 지니고 턴 중에 호출할 수 있으며, MCP 예제는 로컬 MCP 서버에서 도구를 찾아 주가 질문에 답하는 에이전트를 보여준다. 이미 MCP에 투자한 개발자에게 이는 기존 도구 서버가 같은 에이전트 루프에 꽂힌다는 뜻이다.

에이전트는 실시간 인터페이스를 위해 결과를 토큰 단위로 흘려보낼 수 있다. 사용자가 화면 앞에서 기다릴 때 이게 중요하다. 또는 기계가 읽을 결과가 필요할 때 엄격한 JSON 스키마에 맞는 출력을 반환한다. 구조화 출력 예제는 고정 스키마에 맞춘 투자 브리프를 반환하는데, 하위 코드가 답을 파싱해야 할 때 유용하다.