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PyPI 에서 설치

Decepticon 은 Python 패키지로 배포됩니다. 코어 SDK 를 설치하세요: 
pip install decepticon              # 코어 SDK
pip install "decepticon[neo4j]"     # + 지식그래프 공격체인 도구
decepticon 은 클라이언트 SDK 이지 단독 실행 앱이 아닙니다. 에이전트 팩토리·미들웨어·도구·스킬을 담고 있지만, LLM 호출과 샌드박스 실행은 런타임 서비스로 HTTP 라우팅됩니다. 에이전트를 실제로 돌리려면 그 서비스들(Docker 스택 또는 직접 운영하는 엔드포인트)이 필요합니다.

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두 개의 tier

Tier무엇배포 방식
SDK (이 패키지)decepticon/ — 에이전트 팩토리·미들웨어·도구·backends·llm 팩토리·스킬(package data 로 동봉)PyPI wheel — pip install decepticon
런타임 서비스LiteLLM 프록시, Kali sandbox, PostgreSQL, Neo4jGHCR Docker 이미지 + docker compose
SDK 는 환경변수로 서비스에 연결됩니다:
  • DECEPTICON_LLM__PROXY_URL — LiteLLM 프록시 (기본 http://localhost:4000)
  • SAAS_SANDBOX_URL — sandbox HTTP 데몬 (예: http://localhost:9999)
턴키 로컬 스택은 빠른 시작 설치 스크립트를 쓰세요. pip 패키지는 에이전트를 당신의 서비스에 임베드하기 위한 것입니다.

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미리 빌드된 에이전트 사용

from decepticon.agents.standard.recon import create_recon_agent

agent = create_recon_agent()   # 기본 OSS 구성
16개 에이전트 팩토리 각각은 langchain 스타일 키워드 오버라이드를 받습니다 — tools=, middleware=, system_prompt=, llm= 등.

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플러그인 번들로 확장

포크 없이 상용 도구·미들웨어·프롬프트·서브에이전트를 얹으세요 — decepticon.bundles entry-point 에 PluginBundle 을 등록합니다: 
from decepticon.plugin_loader import PluginBundle

MY_BUNDLE = PluginBundle(
    bundle="mybundle",
    replaced_tools={"ask_user_question": my_ask_tool},
    prompts={"recon": {"prepend": "<MY_HEADER>..."}},
)

# 당신 패키지의 pyproject.toml
[project.entry-points."decepticon.bundles"]
mybundle = "my_pkg.bundles:MY_BUNDLE"
DECEPTICON_PLUGINS=standard,mybundle 로 활성화. 다운스트림 제품이 오픈 코어 위에 상용 기능을 얹는 방식이 정확히 이것입니다 — decepticon 에 의존할 뿐 포크하지 않습니다.

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버전 관리

pyproject.toml 에 호환 범위를 핀: 
dependencies = ["decepticon>=1.1,<2"]
전체 오버라이드 surface — 팩토리 kwargs, 선언적 PluginBundle 플러그인, 커스텀 오케스트레이터용 build_middleware(slots=...), 안전 게이트 — 는 docs/library-usage.md 에 문서화돼 있습니다.