GreyCollar AI: 인간-AI 협업을 위한 이벤트 기반 감독형 AI 에이전트 플랫폼

핵심 기술: GreyCollar는 인간의 감독 하에 지속적으로 학습하는 감독형 AI 에이전트 플랫폼으로, 이벤트 기반 아키텍처를 통해 동적이고 적응적인 AI 워크플로우를 지원합니다. 이는 환각(hallucination)을 제어하고 실시간으로 변화하는 환경에 유연하게 대응하는 것을 목표로 합니다.

기술적 세부사항:
* 감독형 학습 (Supervised Learning): 인간 감독자가 데이터 라벨링을 통해 AI 에이전트의 지식 기반을 지속적으로 업데이트하고 학습시킵니다.
* 환각 제어 (Hallucination Control): AI 에이전트는 충분한 지식이 있을 때만 응답하며, 불확실한 경우 인간 감독자에게 작업을 에스컬레이션하여 오류를 방지합니다. 이는 'Human-in-the-Loop (HITL)' 개념을 기반으로 합니다.
* 이벤트 기반 에이전트 플랫폼: 도메인 주도 설계(DDD)에서 영감을 받아, 분산되고 조정된 이벤트를 통해 작업을 오케스트레이션하는 플랫폼 계층을 사용합니다. 이는 LangChain이나 LlamaIndex와 같은 정적 흐름 프레임워크보다 유연한 AI 에이전트 구성을 가능하게 합니다.
* 핵심 구성 요소: Colleague(AI 에이전트), Supervising(인간 감독자), Knowledge(지식 베이스), Responsibility & Task(AI의 역할과 수행 업무), Team(AI 에이전트 그룹), Communication(상호작용 채널), Integration(타사 도구 연동).
* 연동성: n8n과 같은 도구와 통합되어 자동화 워크플로우에 AI를 직접 임베딩할 수 있습니다. Model Context Protocol(MCP)을 통해 Google Drive, Slack 등 다양한 타사 서비스와 양방향 연동이 가능합니다.

개발 임팩트:
* 향상된 정확도: 인간 피드백을 통해 실시간으로 AI 응답을 개선하여 오류를 줄이고 신뢰성을 높입니다.
* 지속적인 학습: AI는 지속적인 인간 입력을 통합하여 새로운 작업 및 도메인에 적응하며, 상호작용할수록 성능이 향상됩니다.
* 안전하고 책임감 있는 AI: 인간 감독을 통해 윤리적 일관성을 보장하고, 편향을 줄이며, 의도치 않거나 유해한 출력을 완화합니다.
* 운영 효율성: AI가 일상적이고 반복적인 작업을 대규모로 처리하여 인간 감독자는 더 높은 가치의 전략적 결정에 집중할 수 있습니다.
* 동적 워크플로우: 에이전트는 새로운 이메일, 센서 판독값, 사용자 상호작용 등 실시간 이벤트에 반응하여 컨텍스트에 맞는 행동을 수행합니다.
* 자율 의사 결정: 에이전트는 사전 정의된 규칙이나 학습된 행동에 따라 환경을 모니터링하고 적절한 조치를 취할 수 있습니다.

커뮤니티 반응:
GitHub를 통해 오픈소스 프로젝트로 참여를 독려하며, 인간-AI 협업의 미래를 함께 만들어갈 기여를 환영하고 있습니다.

톤앤매너: 개발자를 대상으로 하는 전문적이고 기술적인 설명으로, 플랫폼의 핵심 기능과 장점을 명확하게 전달합니다.