Agent Pack

Agent Pack은 복잡하고 미리 구성된 Haystack 에이전트 모음이에요. 그대로 실행하거나, 커스터마이즈하거나, 여러분만의 아키텍처를 위한 청사진으로 복사할 수 있죠.

API reference: Agent Pack GitHub link: https://github.com/deepset-ai/haystack-core-integrations/tree/main/integrations/agent_pack Package name: agent-pack-haystack

출처: 문서

본문

언어 모델과 도구는 에이전트의 핵심 구성 요소예요.

하지만 견고한 에이전트를 만들려면 보통 그보다 더 많은 게 필요해요: 작업을 하위 에이전트에 나눠 맡기는 아키텍처, 컨텍스트를 작지만 집중적으로 유지하는 기법, 그리고 에이전트 루프에 영향을 주고 상호작용하는 방법 말이죠.

Agent Pack은 이런 기법들을 실제 작동하는 에이전트로 결합해 둔 것이에요. 각각은 Haystack 원시 요소(Agent, Tools, hooks, State, 파이프라인)로 만든 완전한 아키텍처이며, 단일 create_* 진입점 뒤에 노출돼 있어요.

팩에 있는 에이전트를 사용하는 방법은 세 가지입니다:

그대로 실행하기. 각 에이전트에는 바로 실행 가능한 기본 설정으로 에이전트를 만들어 주는 팩토리가 있어요. 예를 들어 create_deep_research_agent()는 질문을 받아 리포트를 만드는 에이전트를 반환하죠.
커스터마이즈하기. 각 진입점은 그 에이전트에 특화된 선택 — 어떤 LLM을 쓸지 같은 — 을 위한 파라미터를 노출해요. 도구나 훅 추가 같은 나머지는 반환된 에이전트에 clone()을 쓰면 됩니다.
복사하기. 구현을 읽고 여러분의 에이전트에 영감을 얻으세요. 이 에이전트들은 이 사용 사례를 염두에 두고 만들어져서, 개별 부분을 여러분의 것으로 적용하기 쉬워요.

즉, Agent Pack의 에이전트를 완성된 솔루션으로 쓰거나 레퍼런스 아키텍처로 쓸 수 있어요.

pip install agent-pack-haystack

각 에이전트는 추가 런타임 의존성이 있고 API 키가 필요할 수 있어요. 자세한 내용은 각 문서 페이지를 확인하세요.

Agent	Description
Deep Research Agent	웹에서 질문을 조사하고 인용이 달린 구조화된 Markdown 리포트를 만듭니다.
Advanced RAG Agent	문서 저장소 메타데이터를 검사해 Haystack 필터를 만들어 정밀하게 검색한 뒤, 인용과 함께 답합니다.

warning Agent Pack은 현재 실험 단계예요. API와 에이전트 아키텍처는 일반적인 폐기(deprecation) 정책을 따르지 않고 어떤 릴리스에서든 바뀔 수 있어요.

Agent Pack은 haystack-ai와 별도로 배포되며, 코드는 haystack-core-integrations에 있습니다.

Agentic 아키텍처는 빠르게 진화하고 있어요. haystack-ai 밖에 두는 덕분에 이 에이전트들을 신속히 개선하고, 업데이트를 독립적으로 제공하며, 이런 패턴이 자리 잡기 전에 안정성을 약속하지 않아도 됩니다.

복잡한 에이전트를 개발하는 건 Haystack에서 빠진 기능을 찾는 데도 도움이 돼요. 갭이 발견되면 먼저 팩에서 구현하고, 일반적으로 유용하다고 판단되면 다듬어 Haystack으로 옮기죠.

버그를 찾았거나 팩에 들어가면 좋을 복잡한 에이전트 아이디어가 있다면 이슈를 열어주세요.