| Registry | 모델·프롬프트·가드레일·MCP를 ID로 보관·관리하는 중앙 서버. 에이전트는 ID만 참조하고, 메타데이터는 런타임에 로드합니다. | Registry 기반 에이전트 |
| 에이전트 (agent) | A2A 요청을 받아 LLM·툴·가드레일·메모리를 조합해 응답하는 기본 실행 단위. 단일 에이전트로 끝나면 llamon agent, 여러 단계를 엮으면 flow나 orchestrator를 씁니다. | Registry 기반 에이전트 |
| 플로우 (flow) | 여러 노드(에이전트·비즈니스 로직·HTTP)를 한 호출 안에서 연결한 정적 그래프. flow-seq·flow-parallel·flow-route·flow-http 네 가지 템플릿이 있습니다. | 상태와 헬퍼 |
| 노드 (node) | 플로우 그래프의 한 단계. Registry 에이전트 노드, Python 비즈니스 로직 노드, HTTP 노드 등이 있습니다. | 플로우 템플릿 |
| 오케스트레이터 (orchestrator) | 여러 자식 에이전트를 contextId 기준으로 묶어 선택·실행·재개·최종 응답을 관리하고, 턴 사이에 업무 상태를 누적하는 워크플로우. | 오케스트레이터 시작하기 |
| AgenticProgram | TOML에 선언한 model·prompt·tool allowlist·호출 상한 안에서만 동작하는 bounded controller loop. 앱은 내부 executor를 직접 조립하지 않습니다. | Agentic 워크플로우 |
| rules-first / full | AgenticProgram의 적용 범위. rules-first는 OKF 고정 경로를 먼저 실행하고 나머지만 controller가 판단하며, full은 첫 의미 판단부터 controller가 맡습니다. | Agentic 워크플로우 |
| result transition | read-only 도구가 직접 반환한 exact-schema 결과에 따라 controller 재호출을 complete하거나 continue하는 순서형 규칙. FinalResponse와 output guardrail은 건너뛰지 않습니다. | Agentic 결과 정책 |
deterministic run_turn(ctx) | controller LLM 없이 호출 순서·병렬 실행·트랜잭션을 애플리케이션 코드에 명시하고, @managed_run_turn이 최종 emit을 소유하는 고급 workflow. | Deterministic 워크플로우 |
| WorkflowState | orchestrator의 턴 간 상태. remember는 덮어쓰고, reduce는 누적하며, get으로 읽습니다. flow의 한 호출 상태와 달리 턴을 넘어 유지됩니다. | 멀티턴 상태와 재개 |
state_backend | orchestrator의 WorkflowState 저장소. in_memory는 개발·데모용, postgres는 영속·멀티 워커 운영용입니다. | orchestrator.toml 설정 |
AgentCallResult / combine_results | ctx.call 자식 결과(.text · .data · .data_parts · .files)와, 여러 결과를 한 최종 응답으로 합치는 SDK 헬퍼. combine_results는 data_parts를 이어붙이고 text·files는 마지막 결과를 따릅니다. | ctx API 레퍼런스 |
| DataPart fold/compact | 오케스트레이터에서 직전 입력 DataPart와 이번 ctx.data를 합치거나, OCR·debug 같은 큰 데이터를 줄이는 순수 헬퍼. fold_data는 명시적으로 사용할 때만 동작하며 현재 입력은 항상 보존합니다. | OrchestratorContext API |
| decider | orchestrator의 run_turn 안에서 쓰는 작은 LLM 판단 유틸. 스코프 분류·중복 판정·모호 해소처럼 흐름 중간의 의미 판단만 맡고, 응답 생성은 하지 않습니다. | Agentic 워크플로우 |
| Studio | 노드·그래프·스킬·설정을 시각적으로 편집하는 UI. nodes.py·graph.py·agent_card.py·config.py 파일을 읽고 쓰며, LLM/MCP를 직접 호출하지 않습니다. | Studio AI와 OKF |
| RuntimeAdapter | 모델 출력을 검증·정규화해 output_text/output_data를 보장하는 어댑터. 구조화 출력 에이전트(agent-structured)의 핵심. | RuntimeAdapter 고급 |
| Runtime Evaluator | Agent·Flow·Orchestrator의 completed 출력에 기본 또는 custom evaluator를 적용해 0~1 Numeric score와 평가 observation을 남기는 opt-in 실행 경계. | Runtime Evaluator Framework |
| VerificationEvaluatorAdapter | ORCH evaluator에 들어오는 request DataPart 하나와 나가는 decision DataPart 하나를 모델 호출 전후에 fail-closed로 검증하는 opt-in RuntimeAdapter. | 결과 검증 루프 |
| InputContracts | 인바운드 A2A DataPart/FilePart 중 예상 스키마·형태에 일치하는 것만 골라내는 입력 계약. | 입력 선별 |
| guardrail | 입력 또는 출력이 정책을 어기는지 검사하는 경계 보호 장치. Registry 기반 가드레일, regex 규칙, prompt 기반 judge를 조합할 수 있습니다. | 에이전트 구성 |
확정 MCP 호출 (deterministic_tool) | LLM 판단 전에 규칙으로 특정 MCP tool을 확정 호출하는 데코레이터. 비용·지연 절감과 결정적 동작에 사용. | 확정 MCP 호출 |
| skip_llm | primary LLM 로드·호출을 우회하는 LLMConfig 옵션. RuntimeAdapter·가드레일·passthrough로 응답을 조립하는 에이전트에 적합합니다. | LLM 호출 우회 |
| upstream parts | 플로우에서 이전 노드가 만든 A2A parts. replace(기본)/append 정책으로 다음 노드 전달 방식을 제어합니다. | Upstream Parts 정책 |
| 도메인 에러 | 비즈니스 의미를 담은 에러를 표준 A2A 에러(domainCode·domainTitle)로 매핑하는 방식. | 도메인 오류 |