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Bernstein – AI 에이전트를 위한 거버넌스 계층

개요 – Bernstein은 AI 코딩 에이전트(Claude Code, Gemini CLI, OpenAI Agents SDK 등)와 그들이 작업하는 코드베이스 사이에 위치하는 오픈소스 프레임워크입니다. 간단한 YAML 파일로 코드형 정책(policy-as-code) 워크플로우를 기술하면, 격리된 워크트리에서 에이전트를 실행하고 모든 단계를 기록하며 오프라인에서 검증 가능한 암호화 서명 영수증을 생성합니다. 즉, LLM을 조정 루프에 넣지 않고도 AI 에이전트의 결정론적이고 감사 가능한 오케스트레이션을 제공합니다.

핵심 개념

• 결정론적 스케줄러 – 플래너는 LLM이 아닌 순수 Python이므로, 동일한 YAML 계획은 항상 동일한 작업 그래프를 생성합니다.
• 사후 검증 – 저널이 모든 작업을 기록하며, 선택적인 HMAC 체인 감사 로그가 서명된 영수증을 추가합니다. 불일치가 발생하면 어느 단계에서 차이가 발생했는지 정확히 보여줍니다.
• 기본 격리 – 각 코딩 작업은 자체 Git 워크트리(또는 비코드 아티팩트를 위한 샌드박스 디렉토리)에서 실행됩니다. 공유 상태는 원자적 작업 백로그로 제한됩니다.
• 광범위한 에이전트 지원 – 50개 이상의 인기 CLI 에이전트용 내장 어댑터와 범용 --prompt 래퍼를 제공하며, 모두 SaaS를 거치지 않고 로컬에서 실행 가능합니다.

일반적인 워크플로우

1. 단계, 역할, 종속성 및 선택적 조건을 정의하는 bernstein.yaml(또는 유사 파일)을 작성합니다.
2. bernstein -g "<goal>" 또는 bernstein workflow run <plan>.yaml을 실행합니다.
3. 스케줄러가 적절한 에이전트를 생성하며, 각 에이전트는 격리된 작업 공간에서 작업합니다.
4. 노드가 완료되면 Bernstein은 선언된 아티팩트 계약(예: 테스트 통과, 파일 존재 여부)을 확인하고 서명된 계보 영수증을 기록합니다.
5. 실행 후 bernstein replay latest --verify 또는 bernstein verify receipt …와 같은 명령을 사용하여 전체 실행을 재생, 검증 또는 감사할 수 있습니다.

중요성

• 규정 준수 및 감사 가능성 – 조직은 AI가 생성한 변경 사항이 사전 승인된 정책에 따라 검토, 테스트 및 병합되었음을 증명할 수 있습니다.
• 재현성 – 조정자가 결정론적이므로 이전 실행을 재생하여 정확히 동일한 작업 그래프를 얻을 수 있으며, 이는 디버깅이나 규제 검토에 유용합니다.
• 안전성 – 격리를 통해 에이전트가 서로의 파일을 방해하는 것을 방지하며, 샌드박스 백엔드에서 네트워크나 리소스 제한을 강제할 수 있습니다.

시작하기

uv tool install bernstein   # or pipx install bernstein
bernstein init               # creates .sdd/ workspace and template files
bernstein doctor            # checks that your chosen CLI agents are installed
bernstein -g "fix the failing test in tests/test_foo.py"

설치는 pip, pipx, Homebrew, Docker 또는 오프라인 wheelhouse를 통해 가능합니다.

사용자 인터페이스

• bernstein live – 에이전트, 로그, 작업 보드를 보여주는 터미널 UI.
• bernstein gui serve – 작업 목록과 차이점 미리보기를 제공하는 웹 대시보드.
• 재생, 계보 검증, 벤치마킹 및 현지화 확인을 위한 CLI 명령.

라이선스 및 상태 – Apache-2.0, 베타 단계, 개인 유지 관리, 마이너 릴리스가 빈번함. 이 프로젝트는 활발하게 CI 테스트를 거치며, CodeQL 스캔을 포함하고 GHCR을 통해 Docker 이미지를 제공합니다.

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더 자세한 내용은 공식 문서(https://docs.bernstein.run/)를 참조하세요.