jnMetaCode/agency-orchestrator

무엇인가요

Agency Orchestrator는 멀티 에이전트 AI 오케스트레이션 엔진입니다. 목표를 설명하는 단일 문장(예: "AI 회계 도구의 타당성 분석")을 입력하면, 전문 AI "역할" 팀을 자동으로 구성하고(시장 조사원, 재무 설계사, UX 디자이너 등 276개의 내장 페르소나 활용), 워크플로우를 설계하며, 가능한 경우 단계를 병렬로 실행하여 구조화된 완전한 결과를 제공합니다.

프로그래밍을 모르는 사용자를 위해 설계되었습니다. 간단한 CLI 명령어(ao compose "..." --run)나 시각적 웹 스튜디오(ao web)를 사용할 수 있으며, 간단한 YAML 파일을 통해 워크플로우를 수동으로 정의할 수도 있습니다.

핵심 기능

• 자동 팀 구성: AI가 프롬프트를 기반으로 276개의 중국어(및 191개의 영어) 페르소나 라이브러리에서 관련 전문가 역할을 선택합니다.
• DAG 기반 워크플로우 엔진: YAML을 파싱하여 의존성 그래프를 구축하고, 병렬 실행 가능한 단계를 자동으로 감지하며, {{variables}}를 통해 단계 간 출력을 전달하고, 실패 시 지수 백오프(exponential backoff)로 재시도합니다.
• 노코드 / 로우코드: 단일 문장을 사용하거나, 단계, 역할, 의존성이 포함된 간단한 YAML 파일을 작성합니다.
• 유연한 모델 제공업체: 20개 이상의 API와 호환됩니다. 특히 기존에 로그인된 코딩 CLI(Claude Code, GitHub Copilot, OpenAI Codex 등)를 API 키 없이 재사용할 수 있으며, 기존 키(DeepSeek, OpenAI, Gemini 등)도 사용할 수 있습니다. Ollama를 통한 로컬 모델도 지원합니다.
• 품질 게이트: 각 단계에 acceptance 기준(프롬프트에 주입)과 assert 규칙(파일 개수나 정규식 일치와 같은 기계적 검사)을 설정하여 출력 구조를 검증할 수 있습니다.
• 재개 및 피드백: 체크포인트에서 다시 실행(--resume)하거나, 특정 전문가에게 피드백을 주어 출력을 수정하도록 요청(--feedback)할 수 있습니다.
• 팀 로드아웃: 잘 구성된 역할 조합을 재사용 가능한 "팀"으로 저장하여 새로운 작업에 적용할 수 있습니다.
• 프롬프트 랩: 프롬프트를 최적화, 테스트 및 버전 관리합니다.
• 기술(Skills): 방법론 플레이북(TDD, 구조화된 코드 리뷰 등)을 특정 워크플로우 단계에 첨부할 수 있습니다.
• 통합: Cursor, Claude Code 등(19개 도구)에서 호출할 수 있으며, MCP 서버(ao serve)를 노출합니다.
• 배포: npm을 통해 설치하거나, NAS/셀프 호스팅을 위해 Docker 컨테이너로 실행할 수 있습니다.

작동 방식(간단 요약)

1. 목표를 입력(또는 YAML 파일 작성)합니다.
2. 엔진(또는 AI 작곡가)이 역할을 선택하고 단계별 계획(DAG)을 구축합니다.
3. 각 단계는 역할별 시스템 프롬프트와 작업을 사용하여 LLM을 호출합니다.
4. 의존성이 허용하는 범위 내에서 단계가 병렬로 실행되며, 출력이 연결됩니다.
5. 결과는 ao-output/ 폴더에 저장되며, DOCX/PDF로 내보내거나 독립형 HTML 보고서로 공유할 수 있습니다.

대상 사용자

Python을 작성하거나 복잡한 에이전트 프레임워크를 관리할 필요 없이 계획, 연구, 콘텐츠 제작, 코드 리뷰 또는 비즈니스 분석을 위해 "AI 전문가 팀"을 원하는 분들에게 적합합니다. 특히 방대한 중국어 역할 라이브러리가 내장되어 있어 중국어 사용자에게 매우 친숙합니다.