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Human-Agent-Society/reef

AI 에이전트가 실시간 트래픽을 처리하면서 스스로 모델 가중치와 행동 방식을 지속적으로 개선하는 지속 학습 인프라

설치형 도구맘대로 써도 됨 · Apache-2.0LLM 도구·RAGPython난이도
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73포크51이슈

중간맛 분석

Reef는 Python 3.10+ 기반의 지속 학습 백엔드 인프라로, OpenAI/Anthropic 호환 HTTP 엔드포인트를 제공합니다. 추론 요청을 프록시하면서 상호작용을 기록하고, 피드백 보고를 받아 RL 학습(SAO, TTTDRecipe 등 레시피 기반)을 수행한 뒤 가중치를 무중단으로 업데이트합니다. 모델 가중치뿐 아니라 에이전트 하네스(프롬프트·스킬·설정)도 진화시킬 수 있으며, reef-infra PyPI 패키지로 즉시 설치 가능합니다. GPU가 있는 환경에서 즉시 실습 가능한 SAO 예제가 포함되어 있습니다.

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • 코딩 에이전트가 버그 수정 작업을 반복하면서 피드백을 통해 점점 더 정확해지도록 만들고 싶을 때
  • OpenAI/Anthropic 호환 인터페이스를 유지하면서 자체 모델을 지속적으로 파인튜닝하는 서빙 인프라가 필요할 때
  • 모델 가중치 없이 프롬프트·스킬 풀 등 에이전트 하네스만 진화시키는 경량 자기개선 파이프라인을 구축할 때

핵심 기능

추론 서빙과 RL 학습을 단일 인프라에서 통합 처리 및 무중단 가중치 업데이트모델 가중치와 에이전트 하네스(스킬·프롬프트·설정) 모두를 진화시키는 이중 학습 표면Git LFS 기반 버전 히스토리와 플러그형 레시피(SAO·TTTD·SkillClaw 등) 시스템

대안 대비 차별점

vLLM 같은 추론 엔진이나 slime 같은 RL 프레임워크와 달리, Reef는 실시간 서빙·학습·버전 관리·무중단 업데이트·하네스 진화를 하나의 인프라로 통합 제공한다.

먹어본 사람들

실제로 차려 먹어본 손님들의 흔적이에요 — 한마디와 완주 인증 모두 검수 후 공개돼요.

시식평 · 먹어본 사람 한마디

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이 레포로 만든 것들

🖋 완주 인증하기

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이 레포, 해먹는 법

처음 오셨어요? 어렵지 않아요 — 위에서 아래로 따라 하면 내 컴퓨터에 이 레포를 차려서 바로 맛볼 수 있어요.

준비물

  • Python 3.10 이상
  • uv 패키지 매니저
  • git-lfs (아티팩트·체크포인트 기능 사용 시)
  • GPU (모델 가중치 학습 기능 사용 시)

바로 차려먹기Python (uv)

깃밥이 레포 구조를 확인하고 만든 실행 명령이에요. 터미널에 붙여넣으면 받기부터 실행까지 한 번에 진행돼요.

git clone --depth 1 https://github.com/Human-Agent-Society/reef.git &&
cd reef &&
uv sync

uv가 없다면: brew install uv · 실행 명령은 README를 확인하세요.

코드는 내 컴퓨터에서 실행돼요 — 처음 보는 레포라면 내용을 한번 훑어보고 실행하는 습관을 추천해요.

README가 안내하는 자세한 단계 보기
  1. 가상 환경 생성 및 패키지 설치
uv venv && source .venv/bin/activate
uv pip install reef-infra
  1. 설치 확인
python3 -c "import reef; print(reef.__version__)"
  1. (소스 설치 시) 저장소 클론 및 설치
git lfs install
git clone https://github.com/Human-Agent-Society/reef.git
cd reef
uv venv && source .venv/bin/activate
uv pip install -e .
  1. SAO 예제 의존성 추가 설치
uv pip install -e ".[slime]" && uv pip install --no-deps --group runtime
  1. 환경변수 설정 후 서버 실행
export MODEL_PATH="Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct"
export REEF_TOKEN="reef-local"
reef serve -c recipes/sao/examples/sao/serve.yaml --reef.model_path "$MODEL_PATH" --reef.port "8900"
  1. 서버 상태 확인
curl -f http://127.0.0.1:8900/healthz

깃밥트라이로 맛보기

받아보기 귀찮고 살짝 불안했다면 — 안전 스캔부터 설치까지 터미널 한 줄로 끝나요.

터미널에 붙여넣으면 깃밥 안전 스캔 → 격리 폴더 clone → 설치 → 실행법 안내까지 자동이에요. 처음이어도 괜찮아요 — 이 한 줄이 전부예요.

npx gitbap-try Human-Agent-Society/reef

Node.js만 있으면 설치 없이 실행돼요 · 깃밥트라이가 뭐예요? →

별 추이 · 7일

1,195+0 / 7일

활용성 · 따라 만들기 좋은가

베스트 샘플샘플 점수 64/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

🟢 최근 활동 있음 · 2026년 생성

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내 레포인가요? README에 깃밥 배지 달기
[![깃밥](https://www.gitbap.com/badge/Human-Agent-Society/reef.svg)](https://www.gitbap.com/r/Human-Agent-Society/reef)
🔌 클로드에서 바로 써보기 — 깃밥 연결하는 법

깃밥을 클로드에 연결하면 이런 레포를 클로드·커서·Codex에서 바로 찾고 체험할 수 있어요.

방법 ① 커넥터 URL

클로드 설정 → 커넥터에 이 주소를 붙여넣기.

https://www.gitbap.com/api/mcp
방법 ② 플러그인 (체험까지)

플러그인을 설치하면 /gitbap-trending·/gitbap-try 슬래시 커맨드로 레포를 그 자리에서 체험. Claude Code에서 아래 두 줄을 차례로 실행하세요.

/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork
/plugin install gitbap-cowork@gitbap
연결 방법 자세히 →

AI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기