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CogniCore 디스코드 링크입니다.

npcpy의 지식 저장소 시스템이 흥미로울 수도 있겠네요.

https://github.com/npc-worldwide/npcpy

공유해줘서 고맙다. npcpy의 지식 저장소 아키텍처는 꽤 흥미롭고 우리가 CogniCore에서 탐구 중인 몇몇 문제들과 확실히 관련이 있어. 우리는 현재 에이전트 시스템을 위한 영구 메모리, 성찰, 리플레이, MCP 통합, 그리고 벤치마킹 작업을 하고 있어서 다른 프로젝트들이 지식 구성과 검색에 어떻게 접근하는지 연구하는 건 언제나 가치 있는 일이지. 구현 내용을 더 자세히 살펴볼게. 접근 방식을 비교하고 잠재적인 부분을 탐색해보면 재밌을 것 같아.

ㅇㅇ 다른 npcww 프로젝트들 중에서도 말이지. https://github.com/npc-worldwide/npcsh https://github.com/npc-worldwide/incognide 협업해서 사용자들이 npcpy 기능을 너희 시스템의 옵션으로 쓸 수 있게 통합하면 좋을 것 같아. 팀 개념이 crewai의 많은 부분을 흉내 낼 수 있고, langchain 관련 기능들도 본질적으로 많이 커버되거든. 만약 자동화된 fine-tuning을 원한다면 npcpy를 통해서도 가능해. 그리고 npcsh에는 내가 벤치마킹 작업 세트를 만들어 뒀는데...

방금 npcpy, npcsh, Incognide를 살펴봤는데 확실히 흥미로운 중첩 영역들이 있네. 이미 인접 생태계에 존재하는 기능을 다시 만드는 것보다 상호 운용성에 큰 가치가 있다고 생각해. npcsh의 벤치마킹 작업은 특히 흥미로운데, 위임이나 멀티 에이전트 평가 쪽이 특히 그래. 우리도 CogniCore 측에서 벤치마크와 평가 인프라에 투자를 많이 하고 있어서, 그 부분은 자연스럽게 교류할 수 있는 영역인 것 같아.