빠른 시작

Astreus 문서에서 빠른 시작에 대해 알아보고, 에이전트 시스템을 구축하기 위한 설정 안내, API 패턴, 실용적인 예제를 확인하세요. 안정적인 Astreus 에이전트 시스템을 구축하는 데 필요한 설정 패턴, API, 실용적인 예제를 알아보세요.

5분 안에 첫 번째 Astreus 에이전트 프로젝트를 만들어보세요.

설치 방법

npx 사용 (권장)

npx create-astreus-agent my-agent

npm create 사용

npm create astreus-agent my-agent

pnpm 사용

pnpm create astreus-agent my-agent

대화형 설정

1. 프로젝트 이름

? What is your project name? my-agent

프로젝트 이름을 입력하세요. 새 디렉터리가 생성됩니다. 문자, 숫자, 대시, 밑줄만 사용할 수 있습니다.

2. 기능 선택

? Which features do you want to include?
  ◉ Memory - Persistent agent memory with vector search
  ◉ Knowledge (RAG) - Document ingestion and retrieval
  ◯ Graph Workflows - DAG-based task orchestration
  ◯ Sub-Agents - Multi-agent coordination
  ◯ Custom Plugins - Extensible tool system
  ◯ MCP Integration - Model Context Protocol support

화살표 키와 스페이스바로 기능을 선택하세요. 모든 기능은 선택 사항입니다.

3. LLM 프로바이더

? Which LLM provider do you want to use?
  ● OpenAI - GPT-4, GPT-3.5
  ○ Anthropic - Claude
  ○ Google - Gemini
  ○ Ollama - Local models
  ○ Multiple providers - Configure later

선호하는 프로바이더를 선택하거나 "Multiple providers"를 선택하여 나중에 구성할 수 있습니다.

4. TypeScript

? Use TypeScript? Yes

더 나은 개발자 경험을 위해 TypeScript를 권장합니다.

설치 후 작업

프로젝트가 생성된 후:

# 프로젝트로 이동
cd my-agent

# 의존성 설치
npm install

# 환경 변수 템플릿 복사
cp .env.example .env

# .env 파일에 API 키 입력
nano .env  # 원하는 편집기 사용 가능

# 에이전트 시작
npm run dev

예제: 첫 대화

실행되면 에이전트가 준비된 상태입니다.

import { Agent } from '@astreus-ai/astreus';
import 'dotenv/config';

const agent = await Agent.create({
  name: 'my-agent',
  model: 'gpt-4o',
  memory: true,
});

// Have a conversation
const response = await agent.ask("Hello! What can you help me with?");
console.log(response);

생성된 코드

CLI는 완전한 src/index.ts를 생성합니다.

import { Agent } from '@astreus-ai/astreus';
import 'dotenv/config';

async function main() {
  console.log('Starting Astreus Agent...\n');

  const agent = await Agent.create({
    name: 'my-agent',
    model: 'gpt-4o',
    systemPrompt: 'You are a helpful AI assistant powered by Astreus.',
    memory: true,
  });

  // Interactive loop
  const readline = await import('readline');
  const rl = readline.createInterface({
    input: process.stdin,
    output: process.stdout,
  });

  console.log('Agent ready! Type your message (or "exit" to quit):\n');

  const prompt = () => {
    rl.question('You: ', async (input) => {
      if (input.toLowerCase() === 'exit') {
        console.log('\nGoodbye!');
        rl.close();
        process.exit(0);
      }

      try {
        const response = await agent.ask(input);
        console.log(`\nAgent: ${response}\n`);
      } catch (error) {
        console.error('Error:', error instanceof Error ? error.message : error);
      }

      prompt();
    });
  };

  prompt();
}

main().catch(console.error);

요구 사항

Node.js >= 22.0.0
npm, yarn 또는 pnpm
LLM 프로바이더 API 키 (또는 로컬 모델을 위한 Ollama)

다음 단계

기능 - 각 기능에 대해 알아보기
구성 - 환경 설정

마지막 업데이트: 2026년 7월 6일

이 섹션에서

템플릿

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구성

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