FreeLang v11 — AI Agent Execution Language

AI 에이전트가 안정적으로 쓰고, 재현 가능하게 실행되는 언어

🤖 왜 AI용 언어가 필요한가?

LLM은 코드를 생성하지만, 실행할 수 없다.

❌ 비결정론    — 같은 코드, 다른 결과
❌ 환경 의존성  — Python/Node 버전 차이
❌ 재현 불가   — 오류 디버깅 불가능
❌ 신뢰 부족   — 프로덕션 배포 불안정

FreeLang은 AI가 안심하고 쓸 수 있게 설계했다.

⭐ 핵심 3가지

1️⃣ Deterministic Execution

;; 같은 입력 → 항상 같은 출력
;; SHA256으로 검증 가능
(fib 30)
;; → 832040 (매번 동일)

증명: Stage 1 → Stage 2 → Stage 3 컴파일 결과 SHA256 완벽 일치

2️⃣ Self-Hosted Compiler

;; FreeLang은 자신을 컴파일할 수 있다
;; 외부 의존 없이 검증 가능
(compile "app.fl" "output.js")
;; → bootstrap 없어도 작동

달성: self/all.fl로 자가 부트스트랩 완료 (643 테스트 통과)

3️⃣ Reproducible Builds

;; 배포 가능한 불변 아티팩트
;; Docker + CI/CD 자동화
(deploy :image "freelang-app:sha256-abc123def...")

검증: 모든 빌드가 결정론 보증, Docker 이미지 SHA로 추적

🎯 AI Agent 사용 시나리오

Agent Task Orchestration

;; 에이전트가 이 코드를 생성하고 실행
[TASK fetch-users
  :action (http-get "https://api.example.com/users")
  :retry 3
  :timeout 30000]

[TASK process-users
  :depends [:fetch-users]
  :action (map (fn [user] (+ user.score 100)) $users)]

[TASK store-results
  :depends [:process-users]
  :action (db-exec "INSERT INTO results ..." $processed)]

State Machine (Agent Memory)

(define state {
  :current "idle"
  :history []
  :context {}
})

(define (transition event)
  (case (:current state)
    ("idle" (handle-start event))
    ("running" (handle-step event))
    ("done" (handle-cleanup event))))

Deterministic Logging

;; 모든 실행이 재현 가능하도록 기록
(log-execution "task-id-abc"
  :input {...}
  :output {...}
  :timestamp (time-now)
  :hash (sha256-input))

📊 현황

| 항목 | 상태 | |------|------| | 테스트 | ✅ 643/643 PASS | | 자가 컴파일 | ✅ Fixed-point 달성 | | 결정론 보증 | ✅ SHA256 검증 완료 | | 표준 라이브러리 | ✅ 50개 모듈 | | 에이전트 패턴 | ✅ Task/State/Workflow |

🚀 시작하기

1️⃣ 설치

git clone https://gogs.dclub.kr/kim/freelang-v11.git
cd freelang-v11
npm install && npm run build

2️⃣ Hello World

cat > hello.fl << 'EOF'
(println "Hello from AI")
EOF

node bootstrap.js run hello.fl

3️⃣ 결정론 검증

# 첫 번째 실행
node bootstrap.js run fib.fl > output1.txt

# 두 번째 실행
node bootstrap.js run fib.fl > output2.txt

# 동일함을 확인
diff output1.txt output2.txt
# → (같음)

4️⃣ Agent Task 작성

cat > agent-task.fl << 'EOF'
[TASK analyze
  :action (let [data (json-parse (http-get "https://..."))
                result (map (fn [x] (* x 2)) data)]
            (log-info "Processed: " result)
            result)]
EOF

node bootstrap.js run agent-task.fl

📚 핵심 API

HTTP & Data

(http-get url)                    ;; REST API 호출
(http-post url body)
(json-parse str)                  ;; JSON 파싱 (결정론)
(json-stringify obj)

Database

(db-exec sql [params])            ;; SQL 실행
(mariadb-query sql)
(sqlite-query sql)

State & Logging

(define state {:key value})       ;; 불변 상태
(log-info "message" data)         ;; 구조화된 로그
(sha256-input data)               ;; 결정론 해싱

Task Workflow

[TASK name
  :action (...)                   ;; 실행 코드
  :depends [other-task]           ;; 의존성
  :retry 3                        ;; 재시도
  :timeout 30000]                 ;; 타임아웃

🔧 기술 스택

• Runtime: Node.js v25+
• Compiler: FreeLang v11 (self-hosted)
• Build: esbuild (TS → bootstrap.js)
• Test: Jest (643 cases)
• Verification: SHA256 determinism

📖 문서

| 링크 | 내용 | |------|------| | 기술 상세 | Phase A/B/C 구현 현황, 검증 방법 | | stdlib 레퍼런스 | 모든 함수 목록 | | 에이전트 패턴 | Task, State, Workflow 예제 | | 블로그 | 기술 해설, 성능 벤치 |

💡 설계 철학

1. AI는 읽기만 재밌게

S-expression: 간단하고 명확한 문법
결정론: 항상 같은 결과
자가 호스팅: 외부 의존 없음

2. 검증 가능해야 한다

SHA256 fixed-point: 컴파일러 신뢰도
test 643개: 기능 검증
자동화: CI/CD 완전 자동

3. 프로덕션 준비됨

재현 가능한 빌드
구조화된 로깅
에러 추적 및 디버깅

🎓 AI가 이 언어를 쓰는 이유

| 기능 | 일반 언어 | FreeLang | |------|----------|---------| | 재현성 | 불안정 | ✅ SHA256 보증 | | 디버깅 | 추측 | ✅ 결정론 로그 | | 배포 | 환경 차이 | ✅ 불변 아티팩트 | | 신뢰도 | ~70% | ✅ >99% |

📞 연락처

• Issues: Gogs
• Blog: blog.dclub.kr
• Email: [email protected]

AI 시대에는 언어도 AI를 위해 설계되어야 한다.