GreyCollar: 감독형 에이전트 AI 프로젝트

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• AI 개발자, DevOps 엔지니어, 기업 IT 담당자
• 중간~고급 수준의 기술 이해도 (감독형 AI 아키텍처, 인프라 통합 지식 필요)

핵심 요약

• 감독형 학습 기반 에이전트 플랫폼 – GreyCollar은 Human-in-the-Loop(HITL) 모델을 통해 AI의 오류를 줄이고 실시간 학습을 지원합니다.
• 이벤트 기반 아키텍처 – DDD(도메인 주도 설계)를 기반으로 분산된 작업을 채플린 이벤트로 조율합니다.
• MCP(Model Context Protocol) – n8n, Slack, Google Drive 등 외부 도구와의 양방향 통합을 지원합니다.

섹션별 세부 요약

1. 감독형 AI 플랫폼 개요

• HITL 모델 – AI가 지식 기반에 없는 경우 인간 감독에게 작업을 위임하여 Hallucination 제어를 실현합니다.
• 지속적 학습 – 인간 피드백을 통해 AI가 새로운 작업과 영역에 적응하며 정확도를 향상시킵니다.
• 윤리적 AI 운영 – 인간 감독이 편향 제거 및 윤리적 정렬을 보장합니다.

2. 핵심 아키텍처 구성 요소

• AI Colleague – 지정된 Responsibility와 Knowledge Base에 따라 작업을 수행합니다.
• Team Lead – 팀 내 AI 에이전트에게 작업을 위임하는 인간 역할입니다.
• Knowledge Management – 팀 내 지식 공유 및 개인별 지식 유지로 Hallucination 방지를 지원합니다.

3. 이벤트 기반 플랫폼의 특징

• 동적 워크플로우 – 이벤트(이메일, 센서 데이터, 사용자 상호작용 등)에 대응하여 실시간으로 행동을 조정합니다.
• 자율 결정 기능 – 사전 정의된 규칙 또는 학습된 행동에 따라 환경을 모니터링하고 적절한 조치를 수행합니다.
• 모듈성과 확장성 – 독립적인 에이전트가 이벤트를 통해 상호작용하며 시스템 확장이 용이합니다.

4. 통합 및 사용 사례

• MCP 프로토콜 – 외부 도구(Google Drive, Slack)와의 입력/출력 통합을 지원합니다.
• 사용 예시 –

- 고객: "스토어에 주차 공간이 있나요?"

- AI: "확인 중입니다."

- 감독: "네, 뒷부분에 주차 공간이 있습니다."

- AI: "네, 뒷부분에 주차 공간이 있습니다."

결론

• GitHub(https://github.com/GreyCollar/GreyCollar)에서 오픈소스로 제공되며, 이벤트 기반 아키텍처와 HITL 모델을 결합한 실시간 AI 워크플로우 구현을 추천합니다.
• MCP 프로토콜을 활용한 외부 도구 통합과 Team Lead 역할의 명확화가 실무 적용 시 핵심입니다.