w8123/EnterpriseAgentFramework

ReachAI企业级智能体开发平台：快速、安全完成已有业务系统智能化改造，让 AI 在 OA、ERP、CRM 等原系统中查数据、填表单、办业务。ReachAI: Quickly and securely bring AI to existing enterprise systems, enabling AI to query data, fill out forms, and execute business tasks directly within OA, ERP, CRM, and other business applications.

ReachAI – 엔터프라이즈 에이전트 프레임워크 (w8123/EnterpriseAgentFramework)

정의 – 기존 엔터프라이즈 애플리케이션(OA, ERP, CRM, HR, 조달 등)에 AI 기반 어시스턴트를 장착할 수 있는 Java 중심 플랫폼입니다. 시스템은 레거시 웹 앱을 자동으로 스캔하고 페이지, API, 비즈니스 로직을 Capabilities로 등록한 다음, 자연어 쿼리에 응답하고 양식을 작성하고 트랜잭션을 즉시 트리거할 수 있는 AI 에이전트와 워크플로우를 생성 및 배포합니다. 원래 UI, 인증, 감사 추적은 모두 유지됩니다.

핵심 구성 요소

구성 요소	역할	주요 기술
Capability SDK / Spring-Boot 스타터	개발자는 Java 서비스 메서드에 `@ReachCapability` 주석을 달아 AI 런타임에 노출합니다.	Java 8 호환, Spring Boot 2/3
Page Embed & Bridge	기존 웹 UI에 채팅 위젯을 삽입하고 에이전트가 호출할 수 있는 명시적 페이지 작업(읽기, 필터, 쓰기)을 등록합니다.	Vue 3, TypeScript, `eafPageBridge.ts`
AI Coding 파이프라인	대상 시스템을 스캔하고 최대 3개의 구체적인 리팩터링 작업을 제안하며 LLM 기반 코드 생성기(Codex, Claude-Code 등)를 사용하여 실제 코드베이스에 구현합니다.	LLM 기반 코드 생성, 승인 기준이 있는 작업 프로토콜
Workflow Studio	AI 생성 단계와 검증된 비즈니스 API를 결합한 GraphSpec 워크플로우용 비주얼 편집기.	LangGraph4j, GraphSpec, Vue-Flow
Agent Runtime	에이전트를 실행하고 승인된 워크플로우를 선택하며 ACL/가드 정책을 적용하고 감사용 전체 추적을 기록합니다.	AgentScope, Runtime Service, MySQL + Redis + Milvus
모델 및 지식 서비스	LLM 채팅, 임베딩, RAG, 벡터 검색을 위한 중앙 집중식 게이트웨이.	Spring AI, Milvus, 여러 LLM 공급자
운영 콘솔	운영, 자동화, 평가(EvalOps), 런타임 거버넌스(RunOps)용 대시보드.	Vue UI, 추적 재생, 메트릭 집계

일반적인 업그레이드 방식

연결 Java 기반 비즈니스 시스템을 ReachAI에 연결합니다.
스캔 UI와 백엔드 API를 스캔 → capability map이 생성됩니다.
추천 최대 3개의 저위험 리팩터링 항목을 추천합니다(읽기 전용 분석).
AI Coding 선택한 항목을 구체적인 엔지니어링 작업으로 변환합니다. LLM이 코드를 작성하고 테스트를 실행하고 푸시합니다.
게시 새 Capability와 관련 워크플로우를 게시합니다. 에이전트가 이제 호출할 수 있습니다.
실행 – 사용자가 임베디드 채팅에 자연어 명령을 입력합니다. 에이전트가 검증된 워크플로우를 선택하고 capability를 호출하며 UI가 자동으로 업데이트됩니다.
거버넌스 – 모든 호출이 기록되고 쓰기에는 사용자 확인이 필요하며 RunOps 콘솔에서 재생할 수 있습니다.

어떤 부분을 누가 사용하나요?

역할	상호 작용
개발자	스캔 결과를 검토하고 AI 제안 리팩터링을 승인하며 AI Coding 작업을 모니터링하고 `@ReachCapability` 주석을 추가할 수 있습니다.
비즈니스 사용자	익숙한 OA/CRM UI에 머물며 "모니터 10대 구매 요청 생성"과 같은 요청을 입력합니다.
관리자 / 운영	에이전트 사용량, 토큰 소비, 위험 티켓, 전체 ROI를 보여주는 대시보드를 봅니다.

ReachAI가 유사 도구와 다른 점

엔터프라이즈 중심 – 멀티 테넌트 Java SaaS용으로 구축되었으며 기존 인증, 역할, 트랜잭션 경계를 존중합니다.
증거 기반 리팩터링 – 제안된 모든 변경 사항은 코드가 작성되기 전에 코드 참조와 승인 기준으로 뒷받침됩니다.
거버넌스 우선 – 명시적 ACL, 쓰기 시 사용자 확인, 불변 추적, 별도 평가 루프(EvalOps).
하이브리드 워크플로우 – LLM 생성 추론과 사전 승인된 버전 관리 비즈니스 워크플로우를 결합하여 안정성을 높입니다.

시작하기 (로컬 개발)

JDK 17, Maven, Node ≥ 20, Docker-Compose를 설치합니다.
docker compose … up -d로 MySQL, Redis, Milvus를 시작합니다.
mvn clean install -DskipTests를 실행한 다음 5개 서비스(model, knowledge, control, runtime, capability)를 시작합니다. 제공된 IntelliJ 실행 구성으로 함께 시작할 수 있습니다.
Vue 관리 UI를 시작합니다(npm ci && npm run dev). 기본 개발 자격 증명은 admin / admin123입니다.
문서에 따라 SDK로 샘플 Java 앱을 등록하고 채팅 위젯을 삽입합니다.

라이선스

MIT 라이선스 하에 오픈소스.

결론 – ReachAI는 레거시 Java 엔터프라이즈 애플리케이션을 AI 강화 어시스턴트로 전환하기 위한 풀스택, 프로덕션 지향 프레임워크로, 안전성, 감사 가능성, 점진적 AI 지원 코드 현대화에 중점을 둡니다.