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해결하는 문제

Evenfire는 기업 인프라에서 실제 작업을 수행할 수 있는 LLM 에이전트를 배포하기 위한 안전하고 자체 호스팅 가능한 플랫폼을 제공합니다. 위험한 작업에 대해 엄격한 인간의 승인 게이트를 구현함으로써 '환각'을 일으킬 수 있는 에이전트의 위험을 해결합니다. 사용자가 자체 모델 키를 제공하고 전체 시스템을 자체 Kubernetes 클러스터에 호스팅할 수 있도록 하여 데이터 프라이버시를 보장합니다.

작동 방식

이 플랫폼은 Kubernetes 커스텀 리소스(CRD)의 세트로 구축되어 있으며, 에이전트 풀(에이전트, 커넥터, 워크플로우, 정책 등) 전체를 버전 관리 가능한 구성으로 취급합니다. Model Context Protocol(MCP)을 사용하여 에이전트가 도구를 호출하고 플러그인과 상호작용할 수 있도록 합니다. 보안을 유지하기 위해 '모든 것을 거부'하는 네트워킹 접근 방식을 사용하며, 연결은 에이전트/커넥터 쌍별로만 열립니다. 위험한 명령어(쉘 실행 또는 아웃바운드 HTTP 등)는 인간이 서명 검증된 승인을 제공할 때까지 일시 중단됩니다.

대상 사용자

내부 도구와 상호작용하고 워크플로우를 자동화할 수 있는 AI 에이전트가 필요한 기업 및 팀으로, 호스팅된 어시스턴트가 제공할 수 없는 높은 수준의 거버넌스, 보안성, 감사 가능성을 요구하는 경우입니다.

주요 특징

• 인간 중심 거버넌스: 위험한 작업은 자동으로 일시 중단되어 인간의 검토와 승인이 필요합니다.
• 다중 채널 지원: 에이전트는 네이티브 데스크톱 앱, Telegram, Microsoft Teams, Slack 등 다양한 채널에서 통신할 수 있습니다.
• 인프라 as 코드: 전체 플랫폼이 Kubernetes CRD로 관리되어 GitOps 친화적입니다.
• 모델 독립성: OpenAI, Anthropic, Google 등 다양한 제공업체와 로컬 LLM을 지원하여 벤더 종속성을 방지합니다.
• 보안 격리: 에이전트별 포드와 고정된 엣지 프록시를 사용하여 네트워크 접근을 제한합니다.