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해결하는 문제

Veritas Kanban은 인간의 계획과 AI 에이전트 실행 사이의 격차를 메우기 위해 설계된 로컬 우선 태스크 관리 시스템입니다. 감시되지 않은 AI 에이전트의 혼란을 방지하기 위해, 진실의 소스로서 기능하는 구조화된 Kanban 보드와 함께, 에이전트의 행동을 모니터링, 제한, 승인할 수 있는 거버넌스 도구를 제공합니다.

작동 방식

이 시스템은 태스크를 Markdown 파일로, 설정을 JSON으로 저장하는 로컬 우선 접근 방식을 사용합니다. 인간이 작업을 정리할 수 있는 시각적 Kanban 인터페이스를 제공하며, OpenAI Codex 또는 HermesAgent와 같은 다양한 AI 에이전트 러너와 연결할 수 있습니다. '계층적' 아키텍처를 채택하여, 사용자는 간단한 보드에서 시작하여 CLI, 도구 접근을 위한 MCP 서버, 또는 다중 에이전트 오케스트레이션을 위한 복잡한 워크플로 엔진을 선택적으로 추가할 수 있습니다.

대상 사용자

자율적인 AI 코딩 에이전트를 사용하고 싶지만, 엄격한 제어, 감사 기록, 인간의 승인을 필요로 하는 개발자 및 팀을 위한 것입니다. 안전성과 코드 품질을 보장하기 위함입니다.

주요 기능

• 에이전트 거버넌스: 특정 도구의 허용/거부를 위한 정책 엔진, 파일 시스템/네트워크 접근을 위한 사전 설정된 사전 환경(Sandbox Presets), 행동 편차 탐지 기능을 포함합니다.
• 다중 에이전트 오케스트레이션: 한 태스크당 여러 에이전트를 시작할 수 있으며, 역할(인턴, 전문가, 리드)을 다르게 설정하고, 협업을 위한 공유 '스쿼드 채팅'을 제공합니다.
• 에이전트 기반 워크플로우: YAML 기반 워크플로 엔진을 통해 순차적 또는 병렬적인 에이전트 파이프라인을 구성할 수 있으며, 인간의 승인 게이트를 포함할 수 있습니다.
• Git 네이티브 통합: 각 태스크마다 격리된 Git worktree를 사용하여 브랜치 충돌을 방지하고, GitHub PR 및 이슈와 직접 통합됩니다.
• MCP 서버: Model Context Protocol를 통해 42개의 도구를 제공하여 에이전트가 보드와 시스템과 상호작용할 수 있도록 합니다.
• 로컬 우선 저장: 기본적으로 Markdown과 JSON 파일을 사용하여 백업이 용이하고, 무거운 인프라에 의존하지 않습니다.