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해결하는 문제

Mission Control 은 여러 AI 에이전트와 런타임을 관리하기 위한 중앙 집중형 자체 호스팅 제어 플레인을 제공합니다. 다양한 에이전트 프레임워크를 사용할 때 가시성이 분산되어 누가 작업을 소유했는지, 무엇을 실행했는지, 어디서 오류가 발생했는지, 예산이 얼마나 사용되고 있는지를 파악하기 어려운 문제를 해결합니다.

작동 방식

에이전트 런타임의 내부 추론을 대체하는 것이 아니라 그 위에 거버넌스 레이어로 작동합니다. 로컬 SQLite 데이터베이스에 상태를 저장하고, 작업 파견, 실행 검사, 결과 검토를 위한 대시보드를 제공합니다. 에이전트는 REST API, CLI 또는 MCP 서버를 통해 자신을 등록하고, 큐에서 작업을 가져오며, 하트비트와 결과를 보고합니다.

대상 사용자

CrewAI, LangGraph, AutoGen, Claude Code 등 다양한 런타임에 걸쳐 AI 에이전트 플릿을 관리하는 운영자이며, 운영을 모니터링하고 품질 게이트를 적용하며 비용을 추적할 단일 위치가 필요한 경우.

주요 특징

• 작업 거버넌스: 인박스에서 완료까지 파이프라인을 갖춘 작업 보드이며, 수동 승인을 위한 "Aegis" 품질 게이트를 포함합니다.
• 멀티 런타임 지원: OpenClaw, CrewAI, LangGraph, AutoGen 등 다양한 프레임워크용 어댑터 제공.
• 운영 가시성: 실시간 활동 스트림, 비용 추적, 토큰 사용량 보기, cron 기반 작업 스케줄링.
• 지식 관리: 에이전트 메모리와 연결된 세션 지식을 검사할 수 있는 메모리 브라우저 및 관계 그래프.
• 확장 가능한 인터페이스: Web UI, CLI, MCP 서버 및 OpenAPI 로 정의된 REST API 로 접근 가능.