본문으로 건너뛰기
피드

QM, 슬랙과 웹에서 쓰는 회사용 멀티 에이전트 하네스 공개

ai-ml 약 7분
vote
0
댓글
북마크

QM은 스타트업 조직 전체가 함께 쓰는 오픈소스 에이전트 하네스다. 개인별·채널별로 메모리, 파일, 권한, 샌드박스를 분리하면서도 Slack과 웹에서 같은 설정으로 협업할 수 있게 만든 게 핵심이다.

  • 1

    개인 비서형 에이전트가 아니라 조직 단위 협업 에이전트를 목표로 함

  • 2

    Pi, OpenCode, Codex, Claude Code 같은 여러 하네스와 모델을 같은 코어에서 바꿔 쓸 수 있음

  • 3

    각 사용자와 공간마다 메모리, 파일, 키체인, 권한, 크론, 샌드박스를 분리함

  • 4

    조직 설정, 보안 자세, 모델 선택, 내부 앱 배포를 관리자가 통제할 수 있음

개인 비서가 아니라 회사 전체가 쓰는 에이전트 런타임

  • QM은 ‘나만 쓰는 AI 비서’가 아니라 스타트업 조직 전체가 같이 쓰는 멀티플레이어 에이전트 하네스임

    • 직원마다 독립된 작업공간을 받고, 서로의 파일·메모리·권한을 건드리지 않게 설계돼 있음
    • 동시에 Slack 채널, 그룹 메시지, 프로젝트 안에서는 같은 에이전트와 협업할 수 있음
  • 핵심 아이디어는 범위(scope)를 아주 진지하게 다루는 것임

    • 사람마다, 방마다 메모리, 파일, 키체인 뷰, 권한, 크론, 웹 앱, 샌드박스가 따로 있음
    • 회사용 에이전트에서 “누가 뭘 볼 수 있나”가 모델 성능만큼 중요하다는 걸 전제로 깔고 감
  • Slack과 웹 앱을 둘 다 지원하지만, 정체성과 설정은 이어짐

    • Slack에서 쓰던 사용자 권한과 설정이 웹 UI에서도 같은 방식으로 적용됨
    • 웹 UI, 관리자 패널, 공개 포털은 코어 HTTP API 위에 붙는 선택 플러그인으로 설명됨

벤더에 묶이지 않게 만든 구조

  • QM은 특정 모델이나 특정 코딩 에이전트에 락인되지 않는 쪽을 강조함

    • Pi, OpenCode, Codex, Claude Code가 같은 코어를 구동할 수 있다고 밝힘
    • 하네스, 세션 저장소, 샌드박스, 메모리 같은 구성요소가 인터페이스 뒤에 있어서 배포별로 갈아끼우는 구조임
  • 내부 아키텍처는 꽤 실용적인 조합임

    • 코어는 TypeScript를 Node에서 직접 실행하고, HTTP는 Fastify를 사용함
    • Slack 플러그인은 Bolt, 웹 UI는 Vite와 Lit 기반임
    • Postgres가 세션, 메모리, 큐 같은 지속 상태를 저장함
sequenceDiagram
    participant 사용자
    participant 코어
    participant 모델하네스
    participant 샌드박스
    participant 저장소

    사용자->>코어: Slack 또는 웹에서 요청
    코어->>저장소: 범위별 메모리와 세션 조회
    코어->>모델하네스: 정책과 맥락을 포함해 실행 요청
    모델하네스->>샌드박스: 명령 실행 또는 파일 작업
    샌드박스-->>모델하네스: 실행 결과 반환
    모델하네스-->>코어: 응답 생성
    코어->>저장소: 기록과 상태 저장
    코어-->>사용자: 결과 전달

보안 모델은 ‘에이전트가 사람처럼 행동한다’에서 출발함

  • QM은 로컬 코딩 에이전트 계열의 접근을 따름

    • 에이전트가 함께 일하는 사람의 자격 증명과 권한으로 행동함
    • 대신 모든 행동은 감사 가능해야 한다는 전제를 둠
  • 조직은 하나의 보안 자세(security posture)를 고르고, 더 좁은 범위에서는 더 엄격하게만 조일 수 있음

    • Strict는 효과가 있는 도구 호출마다 사람 승인을 요구함
    • Auto는 기본값으로, 외부 데이터와 도구 결과를 모델에 넣기 전에 분류기가 검사함
    • Dangerous는 콘텐츠 검사나 도구 호출 사이의 중단이 없지만, 그래도 재귀 삭제나 파괴적 SQL 같은 명령 정책은 적용됨

중요

> “Dangerous” 모드에서도 미리 선언된 명령 정책은 남아 있음. 이름은 위험해 보여도, 완전 무제한 실행을 뜻하진 않음.

배포 방식도 꽤 독특함

  • QM은 소스 체크아웃 없이 조직 소유 배포 저장소를 만들 수 있게 함

    • npm exec --package=@yc-software/qm@latest로 초기화하고, 조직 slug와 Fly 또는 AWS 타깃을 지정하는 방식임
    • 초기화 과정에서 인프라, 웹 로그인, 커넥터 자격 증명, 선택적 Slack 접근, 배포, 실서비스 검증까지 안내함
  • 조직별 커스터마이징은 배포 디렉터리에 몰아넣는 구조임

    • 조직 설정, 샌드박스 도구와 스킬, 플러그인 이미지, 인프라가 deploy/layers/<org>/ 아래에 들어감
    • 코어를 업스트림과 byte-identical하게 유지해서 머지 비용을 줄이려는 의도임
  • 조직이 전체 코드베이스를 한곳에서 보고 싶다면 ‘GitHub Fork 버튼’이 아니라 일반 private clone을 쓰라고 못 박음

    • GitHub에서 public repo를 fork하면 private으로 만들 수 없고, 객체 네트워크를 공유해서 SHA로 접근 가능한 커밋 문제가 생길 수 있다는 설명임
    • 일반 clone은 이런 문제를 피하지만, 업스트림 CI 워크플로가 자기 계정에서 실행될 수 있으니 secrets를 넣거나 꺼야 함

기술 맥락

  • QM이 고른 핵심 선택은 에이전트를 모델 호출 API가 아니라 조직용 런타임으로 다루는 거예요. 회사 안에서는 “답변을 잘함”보다 “어떤 권한으로 어디까지 실행했는지”가 더 오래 남는 문제거든요.

  • 범위별 메모리와 샌드박스를 둔 이유는 협업과 격리를 동시에 잡기 위해서예요. Slack 채널에서 같이 일하려면 공유 맥락이 필요하지만, 개인 키체인이나 파일까지 섞이면 바로 사고로 이어질 수 있어요.

  • 모델과 하네스를 인터페이스 뒤에 숨긴 것도 운영 관점에서 꽤 현실적인 선택이에요. 특정 벤더 모델이 가격, 정책, 성능 문제로 흔들릴 때 전체 제품 구조를 갈아엎지 않고 배포 설정만 바꿀 여지를 남기는 거죠.

  • 배포 디렉터리와 private clone 전략은 오픈소스 코어와 조직별 비밀을 분리하려는 장치예요. 에이전트가 내부 도구와 인프라를 알아야 쓸모가 생기지만, 그 정보가 업스트림으로 새면 안 되니까 경계를 파일 구조와 워크플로로 강제하려는 거예요.

AI 에이전트를 회사 안에 넣을 때 제일 골치 아픈 지점은 모델 성능보다 권한, 격리, 감사 로그, 운영 경계임. QM은 이 문제를 ‘개인용 에이전트 여러 개’가 아니라 ‘조직용 런타임’으로 풀려는 시도라 꽤 흥미롭다.

댓글

댓글

댓글을 불러오는 중...

ai-ml

메타는 왜 클라우드 없이 AI 반도체에 수십조를 태우나

메타는 광고 회사에 가까운 빅테크인데도, 엔비디아 GPU와 자체 AI 반도체, 오픈소스 LLM에 엄청난 돈을 붓고 있음. AWS·Azure·GCP처럼 외부에 클라우드를 팔아 투자비를 회수하는 구조가 아니라서 리스크가 큰데, 라마와 자체 칩으로 플랫폼 종속에서 벗어나려는 승부수에 가깝다.

ai-ml

의료 AI의 다음 숙제, 벤치마크보다 현실 이해와 환각 제어

대한의료인공지능학회 워크숍에서 의료 AI의 평가, 월드 모델, 환각 제어, 데이터 도메인 적응 문제가 다뤄졌다. 핵심은 리더보드 1등보다 실제 의료 현장에서 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 만드는 쪽으로 논점이 이동하고 있다는 점이다.

ai-ml

챗GPT, 출시 3년 8개월 만에 활성 이용자 10억 명 돌파

오픈AI가 챗GPT 출시 3년 8개월 만에 활성 이용자 10억 명, 기업 고객 200만 곳을 넘겼다고 밝혔다. 페이스북이 10억 이용자까지 6년 걸린 것보다 2년 이상 빠르지만, 최근에는 구글과 앤트로픽 경쟁으로 성장세가 둔화된 흐름도 같이 보인다.

ai-ml

상급종합병원들, 임상 데이터 기반 의료 AI 플랫폼 구축 속도낸다

세브란스병원과 삼성서울병원 등 국내 상급종합병원들이 정부 과제와 계열사 협력을 등에 업고 자체 의료 AI 플랫폼을 만들고 있다. 세포치료제 평가, 신약 타깃 발굴, 흉부 엑스레이 판독 보조처럼 실제 임상 데이터가 필요한 영역으로 AI 활용이 내려오는 흐름이다.

ai-ml

미국 국무부, AI가 만든 엉터리 아프리카 지도로 국제회의에서 망신

미국 국무부가 국제 에이즈 학회 발표 자료에 AI 생성으로 보이는 잘못된 아프리카 지도를 사용했다가 논란에 휘말렸다. 나이지리아, 카메룬, 모잠비크, 우간다 등 표시된 6개 국가가 모두 실제 위치와 다르게 그려졌고, 로이터는 이미지에 오픈AI 도구 워터마크가 포함됐다고 분석했다. 국무부는 행사 직전 조급한 수정 과정에서 생긴 실수라며 책임을 인정했다.