labsai/EDDI
Config-driven engine that turns JSON into production-grade AI agents. Multi-agent orchestration, 19+ LLM providers, MCP/A2A protocols, RAG, persistent memory, and enterprise compliance (EU AI Act, GDPR, HIPAA). Built on Quarkus.
E.D.D.I – 대화형 AI를 위한 멀티 에이전트 오케스트레이션 미들웨어
정의 – E.D.D.I (Enhanced Dialog-Driven Interface)는 사용자 및 서로 대화하는 여러 AI 에이전트를 실행, 관리, 확장할 수 있는 설정 기반의 프로덕션 준비 플랫폼입니다. 사용자(또는 비즈니스 시스템)와 대규모 언어 모델 제공자 사이에 위치하며, 코드를 작성하지 않고 라우팅, 메모리, 보안, 오케스트레이션을 처리합니다.
핵심 아이디어
- 노코드 설정 – 에이전트, 워크플로우, 그룹 토론은 JSON 파일로 설명됩니다. 파일을 변경하면 동작이 업데이트되며, Java 서비스를 다시 빌드하거나 재배포할 필요가 없습니다.
- Java 25 + Quarkus – 엔진은 최신 고성능 Java 런타임에서 실행되며, 가상 스레드를 사용하여 진정한 병렬 처리를 구현하여 일반적인 Python/Node 프레임워크보다 우수한 동시성을 제공합니다.
- Docker 우선 제공 – 단일 Docker 이미지(Red Hat 인증)에는 서버, 웹 기반 Manager 대시보드, 채팅 UI가 포함됩니다.
install.sh스크립트는 데이터베이스(선택적 Keycloak 인증, 모니터링, 로컬 LLM)를 포함한 전체 스택을 하나의 명령으로 시작할 수 있습니다. - 엔터프라이즈급 기능 – 내장된 GDPR/HIPAA 준수, 불변 감사 로그, 암호화된 시크릿 볼트, 테넌트 할당량, OpenSSF 모범 사례 배지 지원을 제공합니다.
주요 기능
| 영역 | E.D.D.I가 제공하는 것 |
|---|---|
| 멀티 에이전트 오케스트레이션 | 지능형 라우팅, 그룹 대화 스타일(원탁 토론, 토론, 협상 등), 새 에이전트의 동적 모집, 투표, 경매, 지속적인 팀 메모리. |
| LLM 통합 | 19개 제공자(OpenAI, Anthropic, Gemini, Bedrock, Ollama 등)에 연결합니다. 모델 캐스케이딩, JSON 전용 응답, 도구별 캐싱이 있는 도구 호출을 지원합니다. |
| 상호 운용성 | MCP(Model Context Protocol), A2A(Agent-to-Agent), OpenAI Chat Completions, Slack, OpenAPI, OAuth 2.0과 같은 개방형 프로토콜을 구현합니다. |
| 보안 및 규정 준수 | 봉투 암호화 볼트, SSRF 보호, HMAC-SHA256 불변 원장, GDPR/HIPAA/AI 법 대비 컨트롤, 역할 기반 액세스, 테넌트 수준 속도 제한 및 예산. |
| 관찰 가능성 | 실시간 로그, 토큰/비용 추적, Prometheus + Grafana 메트릭, 대화, 에이전트, 할당량 대시보드. |
| 배포 옵션 | Docker-Compose(Postgres, Keycloak, 모니터링, NATS, 로컬 LLM, 벡터 저장소 등 오버레이 포함) 및 Kubernetes/OpenShift에서 즉시 실행 가능. |
일반적인 워크플로우
install.sh를 실행합니다(또는 제공된 Docker-Compose 파일 사용) – 스크립트가eddiCLI 래퍼를 생성합니다.http://localhost:7070을 열고 Manager를 선택하여 양식 기반 마법사 또는 JSON 설정 업로드를 통해 에이전트를 정의합니다.- LLM 엔드포인트(예: OpenAI 또는 로컬 Ollama 모델)를 가리키는 에이전트를 배포합니다.
- 사용자는
/chat또는 Slack 스레드에서 채팅을 시작합니다. E.D.D.I는 요청을 적절한 에이전트 또는 그룹으로 라우팅합니다. - 플랫폼은 모든 단계를 기록하고, 메모리를 업데이트하고, 할당량을 적용하고, 구성된 경우 더 높은 계층의 모델로 에스컬레이션합니다.
대상
- 임시 스크립트가 아닌 관리되고 감사 가능한 AI 에이전트 계층이 필요한 기업.
- 규제 기준을 준수해야 하는 고객 서비스 봇, 내부 어시스턴트 또는 멀티 에이전트 의사 결정 지원 시스템을 구축하는 팀.
- Docker/Kubernetes 배포를 선호하고 Python 중심 런타임을 피하려는 운영 팀.
자세한 정보
- 공식 웹사이트: https://eddi.labs.ai/
- 문서: https://docs.labs.ai/
- 리포지토리의 빠른 시작 설치 스크립트(
install.sh/install.ps1). - 릴리스 노트 및 업그레이드 가이드는
docs/에 있습니다(예:upgrading-from-6.4.md).
위의 모든 정보는 리포지토리의 README에서 직접 가져온 것이며, 추가 기능은 추론되지 않았습니다.
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