Feynman: 오픈소스 AI 리서치 에이전트

AI 연구는 논문을 읽고, 코드를 확인하고, 실험을 복제하는 과정의 반복이다. 이 과정은 시간이 많이 걸리고, 맥락을 유지하기 어렵다.

Feynman은 이 과정을 자동화하는 오픈소스 AI 리서치 에이전트다.

핵심 기능

# 간단한 리서치
$ feynman "what do we know about scaling laws"

# 멀티 에이전트 심층 조사
$ feynman deepresearch "mechanistic interpretability"

# 문헌 리뷰
$ feynman lit "RLHF alternatives"

# 논문 감사
$ feynman audit 2401.12345

# 실험 복제
$ feynman replicate "chain-of-thought improves math"

슬래시 커맨드

4가지 내장 에이전트

통합 도구

리서치

• AlphaXiv — 논문 검색, Q&A, 코드 읽기, 주석
• Web search — Gemini 또는 Perplexity
• Session search — 이전 리서치 세션 인덱싱 검색

실행

• Docker — 안전한 격리 컨테이너 실행
• Modal — 서버리스 GPU 컴퓨팅
• RunPod — 장기 실행용 영구 GPU 파드

출력

• Preview — 브라우저와 PDF 내보내기

설치

전체 설치

curl -fsSL https://feynman.is/install | bash

스킬만 설치

Codex/Pi용 스킬만 필요하면:

# 글로벌 설치
curl -fsSL https://feynman.is/install-skills | bash

# 저장소 내 설치
curl -fsSL https://feynman.is/install-skills | bash -s -- --repo

소스에서 빌드

git clone https://github.com/getcompanion-ai/feynman.git
cd feynman
nvm use || nvm install
pnpm install
pnpm start

핵심 특징

1. 출처 기반 (Source-grounded)

모든 출력에 출처가 포함된다:

• 논문 → AlphaXiv URL
• 문서 → 직접 URL
• 저장소 → GitHub 링크

2. Pi 기반

Pi 에이전트 런타임 기반. 스킬은 Markdown 명령 파일로 ~/.feynman/agent/skills/에 저장.

3. 멀티 에이전트

deepresearch 명령은:

• 병렬 리서처 투입
• 결과 종합
• 검증 수행

사용 예시

스케일링 법칙 조사

$ feynman "what do we know about scaling laws"

→ 논문과 웹을 검색하고, 인용이 포함된 리서치 브리프 생성

메커니즘 해석가능성 심층 조사

$ feynman deepresearch "mechanistic interpretability"

→ 멀티 에이전트가 병렬로 조사, 종합, 검증

RLHF 대안 문헌 리뷰

$ feynman lit "RLHF alternatives"

→ 합의점, 이견, 미해결 질문 정리

논문 감사

$ feynman audit 2401.12345

→ 논문 주장 vs 공개 코드베이스 비교

언제 유용한가

✅ 적합:

• AI 연구자의 문헌 조사
• 논문 작성 전 관련 연구 파악
• 실험 복제 시도
• 연구 트렌드 모니터링

⚠️ 주의:

• GPU 실험은 비용 발생 가능
• 심층 조사는 시간이 걸림

마치며: AI 연구를 위한 AI

Feynman은 “AI 연구를 위해 AI를 쓰는” 도구다.

핵심 가치:

• 자동화 — 논문 검색, 요약, 비교
• 출처 명시 — 모든 주장에 URL
• 실행 — 실험 복제까지

리서치 시간을 줄이고, 생각하는 시간을 늘리자.

🔗 관련 정보

• Website: https://feynman.is
• GitHub: https://github.com/getcompanion-ai/feynman
• Docs: https://feynman.is/docs
• License: MIT
• 기반: Pi, AlphaXiv