r/langchain•5개월 전•18•11
에이전트, RAG, HITL, 관측 가능성을 한 번에 해결하는 자체 호스팅 대안 플랫폼 'Heym'을 만들었습니다
We built a self-hosted alternative for teams who need agents, RAG, HITL, and observability in one runtime
핵심 요약
LangChain의 복잡한 운영 문제를 해결하기 위해 에이전트, RAG, 인간 개입 기능을 통합한 자체 호스팅 AI 워크플로우 플랫폼 'Heym'을 출시함.
- 통합 워크플로우 플랫폼 — 에이전트 구축부터 RAG, 인간 개입, 관측 가능성까지 하나의 런타임에서 지원함.
- 시각적 워크플로우 — DAG 기반의 시각적 캔버스를 통해 멀티 에이전트 파이프라인을 구축하고 관리할 수 있음.
- 안정적인 실행 엔진 — 자동 컨텍스트 압축 기능을 통해 긴 파이프라인 실행 시 발생하는 토큰 제한 문제를 해결함.
- 인간 개입(HITL) — 워크플로우 실행 중 승인 단계를 추가하여 공개 검토 링크를 생성하고 작업을 일시 중지할 수 있음.
우리는 계속 같은 문제에 부딪혔습니다: LangChain은 에이전트 로직을 구축하는 데는 강력하지만, 시각적 캔버스, 인간 검토 체크포인트, 스케줄링, 관측 가능성, 자체 호스팅 배포가 포함된 프로덕션급 런타임이 필요한 순간, 스스로 많은 조각을 조립해야 합니다.
Heym이 그에 대한 우리의 대답입니다. 자체 호스팅이 가능한 소스 공개형 AI 워크플로우 자동화 플랫폼이죠. 멀티 에이전트 파이프라인 구축을 위한 시각적 캔버스, 내장된 지식 검색, 실행을 일시 중지하고 공개 검토 링크를 생성하는 인간 개입(Human-in-the-Loop) 승인 체크포인트, 전체 LLM 추적, 그리고 모든 워크플로우를 AI 어시스턴트를 위한 호출 가능한 도구로 노출하는 MCP 서버를 갖추고 있습니다.
실행 엔진은 워크플로우 그래프에서 DAG를 빌드하고 독립적인 노드를 동시에 실행합니다. 에이전트 노드에는 자동 컨텍스트 압축 기능이 있어 컨텍스트가 커져도 장기 실행 에이전트가 조용히 실패하지 않습니다.
오늘 출시합니다. 소스 공개형입니다.
GitHub: https://github.com/heymrun/heym
