4개의 키워드.
그것이 프레임워크 전부.
provider tool agent workflow — 프로덕션 AI 에이전트 구축에 필요한 모든 것.
import "http"
provider openai {
api_key: env("OPENAI_API_KEY")
model: "gpt-4o"
}
tool get_weather(city: string) -> string {
"""Get the current weather for a city."""
resp, err = http.get("https://wttr.in/${city}?format=j1")
if err != nil { return "Failed to fetch." }
data = resp.json()
current = data["current_condition"][0]
return "${city}: ${current["temp_C"]}°C"
}
agent Assistant {
provider: openai
system: "You are a helpful assistant."
tools: [get_weather]
memory: conversation(max_turns: 10)
}
@post("/chat")
workflow Chat(message: string) -> stream {
return Assistant.stream(message)
}
fn main() {
http.Server([Chat]).listen(8080)
}Provider
모든 LLM에 연결 — OpenAI, Anthropic, Azure, Ollama 또는 모든 OpenAI 호환 API. SDK 가져오기 불필요.
Tool
에이전트에 기능 부여. 컴파일러가 강제하는 문서와 타입 검사된 함수.
Agent
도구, 메모리, 시스템 프롬프트를 가진 에이전트 선언. 클래스 상속 없음. 프레임워크 마법 없음.
Workflow
에이전트를 HTTP 엔드포인트로 노출. 스트리밍, 폼, 파일 업로드 — 모두 내장. 단일 바이너리로 배포.
필요한 모든 것.
불필요한 건 없음.
단일 바이너리로 컴파일
Haira는 Go로 컴파일된 후 네이티브 바이너리가 됩니다. 인터프리터 없음, VM 없음, node_modules 없음. 파일 하나로 어디서나 실행.
에이전트 중심 설계
provider, tool, agent, workflow는 일급 언어 키워드 — Python 클래스에 붙인 데코레이터가 아닙니다.
컴파일 타임 타입 안전성
정적 타입, 패턴 매칭, 열거형, 구조체, 파이프 연산자, 에러 처리. 프로덕션에 도달하기 전에 버그를 포착.
내장 스트리밍 & UI
-> stream으로 SSE 스트리밍. 모든 워크플로에 자동 생성 채팅 UI. ARP 프로토콜을 통한 리치 컴포넌트.
멀티 에이전트 핸드오프
전문 에이전트 간 자동 라우팅. 프론트 데스크에서 빌링, 기술 지원으로 — 설정 필드 하나, 글루 코드 제로.
배터리 포함 표준 라이브러리
HTTP, JSON, Postgres, Excel, Slack, GitHub, 벡터 검색, 정규식, 시간, 파일 시스템 — 모두 내장, 컴파일 시 트리 셰이킹.
에이전트가 인터페이스를 렌더링.
에이전트가 풍부한 UI 컴포넌트를 반환 — 테이블, 차트, 상태 카드, 확인 대화상자 — 텍스트만이 아닙니다. 프론트엔드 불필요.
import "ui"
tool show_metrics() -> string {
"""Show system metrics dashboard."""
ui.status_card(
title: "API Health",
value: "99.9%",
status: "success"
)
ui.table(
headers: ["Service", "Status", "Latency"],
rows: [
["Auth", "Healthy", "12ms"],
["DB", "Healthy", "3ms"],
["Cache", "Warning", "89ms"],
]
)
ui.chart(
type: "line",
title: "Requests / min",
data: get_request_data()
)
return "Metrics displayed."
}기술 스택 전체를 대체.
프레임워크, SDK, YAML의 취약한 조합 대신 하나의 언어.
- Python + LangChain + FastAPI
- 에이전트당 300줄 이상의 보일러플레이트
- pip install 47개 패키지
- Docker + requirements.txt + .env
- 프로덕션에서의 런타임 타입 에러
- 수동 메모리 관리
- 별도의 프론트엔드 구축 필요
- 하나의 .haira 파일
- 동일한 에이전트를 30줄로
- 외부 의존성 제로
- 단일 바이너리 — 복사해서 실행
- 컴파일 타임 타입 체크
- 내장 대화 메모리
- 자동 생성 UI 포함
챗봇에서
엔터프라이즈 워크플로까지.
내부 도구
데이터 탐색기, 관리 대시보드, 생성형 UI가 있는 운영 도구. 테이블, 차트, 상태 카드 — 에이전트가 렌더링.
고객 지원
멀티 에이전트 핸드오프, 대화 메모리, 세션 지속성. 분류에서 빌링, 기술 지원으로 — 자동으로.
워크플로 자동화
n8n, Make, Zapier를 타입 안전한 컴파일된 워크플로로 대체. 웹훅, 트리거, 병렬 실행 내장.
RAG 파이프라인
표준 라이브러리에 벡터 검색, Postgres, 문서 처리. 글루 코드 없는 검색 증강 에이전트.
DevOps & 인시던트 대응
헬스 체크, 로그 조회, 티켓 생성, 팀 알림 에이전트 — 모두 단일 채팅 인터페이스에서.
멀티 제공자 에이전트
추론에 GPT-4o, 분석에 Claude, 프라이빗 데이터에 Ollama — 같은 앱에서. 한 줄로 전환.