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해결하는 문제

Bernstein은 AI 에이전트의 거버넌스 및 조율 계층을 제공하여, 여러 에이전트를 실행할 때 재현성, 감사 가능성, 안전성의 부족을 해결합니다. LLM을 조율 루프에서 제거함으로써 "불안정한" 에이전트 동작을 방지하고, 에이전트의 행동이 검증 가능하고 격리되도록 보장하여 공유 워크스페이스를 손상시키는 것을 막습니다.

작동 방식

Bernstein은 일반 Python으로 작성된 결정론적 스케줄러를 사용하여 "정책을 코드로" 기반으로 에이전트 워크로드를 관리합니다.

1. 분해: 매니저는 목표를 특정 작업으로 분해하고 역할과 완료 신호를 할당합니다.
2. 격리: 각 코드 작업은 별도의 git worktree(비코드 아티팩트의 경우 일반 디렉터리)에서 실행되어 에이전트가 가변 상태를 공유하지 않도록 합니다.
3. 검증: "잡니터" 프로세스는 테스트 통과 또는 린팅과 같은 구체적인 신호를 검증한 후 작업이 병합되도록 합니다.
4. 감사 가능성: 시스템은 재생 저널과 라인리지 스파인을 유지합니다. 감사 모드가 활성화되면 HMAC 체인된 감사 로그와 서명된 수령증을 생성하여, 원래 환경 없이 오프라인에서 실행 중 정확히 무엇이 일어났는지 검증할 수 있습니다.

대상 사용자

보안, 준수, 작업의 검증 가능한 증거가 필요한 본격적인 환경에서 AI 에이전트(예: CLI 코드 에이전트)를 실행해야 하는 개발자 및 조직을 위한 것입니다.

주요 특징

• 결정론적 조율: 스케줄링에 LLM을 사용하지 않아 실행이 재현 가능합니다.
• 오프라인 검증: 서명된 수령증을 통해 리뷰어가 원래 환경 없이 실행의 무결성을 검증할 수 있습니다.
• 광범위한 호환성: Claude Code, Aider, Gemini CLI 등 40개 이상의 CLI 에이전트용 어댑터를 포함합니다.
• 격리된 워크스페이스: git worktree를 사용하여 메인 브랜치를 깨끗하게 유지하고 에이전트 작업을 격리합니다.
• 정책을 코드로: YAML 매니페스트를 사용하여 복잡한 에이전트 워크플로우의 단계, 역할, 의존성을 정의합니다.