SenteLabsAI/OpenExecutive

AI-powered virtual executive team — a single coherent executive persona backed by 8 specialist Claude agents (FastAPI + Next.js).

Open Executive – AI 기반 가상 경영진 팀

무엇인가요 – 기업이 일관된 '경영진' 캐릭터와 대화할 수 있는 자체 호스팅 애플리케이션입니다. 경영진은 8개의 전문 에이전트(CSO, CFO, CHRO, 일반법무, COO, CMO, CPO, 이사회 커뮤니케이션 책임자)에 의해 뒷받침됩니다. 각 전문가는 내장된 MBA 지식베이스와 사용자가 업로드한 회사 문서 양쪽에서 관련 정보를 추출한 후, 오케스트레이터가 통합된 응답을 생성합니다.

핵심 기능

통합 경영진 음성 – 비즈니스 전략 질문을 하면 하버드 MBA 수준의 고위 경영진이 답변한 것처럼 느껴지는 답변을 받을 수 있습니다.
전문 에이전트 – 8개의 도메인 전문 에이전트가 병렬로 작동하며, 기본적으로 Anthropic Claude 모델(claude-sonnet-4-6)을 사용하고, 더 깊은 추론에는 claude-opus-4-7을 활용합니다.
RAG 및 내장 지식 – 이중 레이어 검색: (1) Git 추적된 Markdown 지식베이스를 로컬 ChromaDB 벡터 스토어에 초기화, (2) 회사 자체 문서(피치데크, 재무 모델, 계약서 등)도 ChromaDB에 인덱싱됩니다.
에피소드 기억 – 각 대화 후 백그라운드에서 Claude-haiku 프로세스가 결정 사항을 추출해 SQLite에 저장합니다. 다음 세션은 <past_decisions> 블록을 포함해 이전 조언을 기억합니다.
스케줄러 – 작업 실행기로 후속 작업을 추적하고, UPDATE … RETURNING을 사용해 중복 실행을 방지합니다. 의도적으로 단일 인스턴스로 제한됩니다.
다중 채널 UI – 웹 UI(Next.js 15 + Tailwind), Slack, Discord, Telegram, Google Chat, 이메일, CLI.
확장성 – 새로운 전문 에이전트는 Python 클래스, 프롬프트, 등록 항목을 추가해 추가 가능하며, 리포지토리에는 문서화된 절차가 포함되어 있습니다.

아키텍처 개요

사용자 → 경영진 오케스트레이터 (Claude-sonnet-4-6) → 병렬 전문가 호출
      │                                            │
      │                                            └─ 각 전문가가 ChromaDB에서 관련 컨텍스트 검색
      │
      └─ 내장된 MBA 지식 + 업로드된 회사 문서
                ↓
        통합된 경영진 응답 (캐시된 프롬프트 블록)

오케스트레이터는 어떤 전문가를 호출할지 결정하고 출력을 통합합니다.
검색은 전문가 호출마다 수행되며, 검색된 청크는 타ーン에 삽입되지만 시스템 프롬프트에 저장되지 않습니다.
프롬프트 캐싱은 정적 포즈/시스템 프롬프트와 동적 컨텍스트를 분리해, 몇 번의 타ーン 후 약 85%의 캐시 히트율을 달성합니다.
메모리 및 스케줄러는 동일한 FastAPI 프로세스 내에서 백그라운드 작업으로 실행됩니다.

기술 스택

계층	선택
LLM 백본	Anthropic Claude API (기본 `claude-sonnet-4-6`; 심층 추론용 `claude-opus-4-7`)
백엔드	Python 3.11, FastAPI, `uv` 패키지 매니저
벡터 스토어	ChromaDB (임베디드, 로컬)
에피소드 기억	SQLite
스케줄러 / 알림	SQL 행 수준 잠금을 사용하는 커스텀 작업 실행기
웹 UI	Next.js 15 (App Router) + Tailwind
배포	Fly.io (단일 인스턴스 API, 상태 없는 UI, 선택적 Honcho 메모리 서비스)
CI / 테스트	GitHub Actions, pytest, LLM-as-judge 평가 스위트
라이선스	Apache 2.0

시작하기 (로컬 개발)

git clone https://github.com/SenteLabsAI/OpenExecutive.git
cd OpenExecutive
cp .env.example .env            # Anthropic API 키 추가
make dev                         # FastAPI를 :8000, Next.js를 :3000에서 시작

처음 실행 시 ChromaDB 인덱스 생성(약 90MB 임베딩 모델 다운로드)에 몇 분이 소요되며, 이후 시작은 매우 빠릅니다.

로컬 모델 사용 – LOCAL_MODELS_ENABLED=true로 설정하고 LOCAL_BASE_URL를 OpenAI 호환 서버(Ollama, vLLM 등)로 지정하면 Claude를 어떤 도구 사용 가능 모델(예: llama3.3)로 교체할 수 있습니다. UI는 활성화된 로컬 모델을 자동으로 목록화해 하이브리드 설정(경영진: Claude, 개별 전문가: 로컬 모델)을 가능하게 합니다.

배포 – 리포지토리는 dev와 QA용 Fly.io 구성 파일을 포함합니다. 스케줄러가 행 수준의 클레임 세마틱스에 의존하므로 API 앱은 단일 인스턴스로 유지되어야 합니다. 시크릿(Anthropic 키, 통합 토큰, 공유 시크릿 헤더)은 Fly secrets를 통해 주입되며, UI는 Google 로그인과 허용 목록으로 보호됩니다.

일반적인 사용 사례

전략적 계획 – 시장 포지셔닝, M&A 아이디어, OKR 설정에 대해 경영진에게 문의.
재무 모델링 – 현금 흐름 예측, 자금 조달 프레젠테이션, 단위 경제 분석을 얻기.
인사 및 문화 – 보상 구조, 채용 계획, 직원 참여 설문 초안 작성.
법무 기초 – 계약 조항 생성, 지적 재산 체크리스트, 준수 리마인더.
운영 확장 – SOP 설계, 벤더 관리 프로세스, 물류 워크플로우.
마케팅 및 제품 – GTM 전략, 제품 로드맵, 이사회용 프레젠테이션 구축.

제한 사항 / 주의사항

검색된 회사 문서 스니펫은 LLM 제공자에게 전송됩니다. 데이터는 프롬프트의 일부로만 호스트 외부로 나갑니다.
스케줄러는 단일 인스턴스입니다. API를 확장하면서 스케줄러를 비활성화하지 않으면 중복 작업이 발생할 수 있습니다.
심층 추론 에이전트(claude-opus-4-7)는 비용이 높고 지연 시간이 더 큽니다.
로컬 모델 지원은 웹 검색 및 Anthropic 전용 프롬프트 캐싱 기능을 비활성화합니다.
내장된 MBA 지식은 정적 Markdown입니다. 최신 상태를 유지하려면 수동 편집이 필요합니다.

커뮤니티 및 기여 – 리포지토리는 완전한 CI 파이프라인, 29개 시나리오 테스트 평가 스위트, 새로운 전문 에이전트 추가 가이드라인을 포함합니다. 기여에는 구현, 단위 테스트, 평가 시나리오 추가가 필수입니다.

위 모든 정보는 리포지토리의 README에서 직접 가져왔으며, 외부 가정은 추가되지 않았습니다.