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.

EnterpriseAgentFramework (ReachAI)

무엇인가요 – ReachAI는 Java 기반 기업 애플리케이션(OA, ERP, CRM, eHR, 조달, 티켓, 계약 등)에 기존 사용자 인터페이스에 직접 AI 어시스턴트를 통합할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다. AI는 현재 페이지를 읽고, 데이터를 조회하며, 양식을 채우고, 비즈니스 작업을 트리거할 수 있지만, 사용자의 신원, 권한 및 원래 워크플로우를 존중합니다.

핵심 아이디어

아이디어	ReachAI의 구현 방식
AI 우선 리트로핏	실행 중인 Java 시스템을 스캔하여 페이지, 경로, 컴포넌트, 백엔드 API의 맵을 생성한 후, 최대 3개의 구체적인 자동화 후보를 제안합니다.
AI-코딩	각 후보를 구조화된 엔지니어링 작업(범위, 코드 컨텍스트, 제약 조건, 수용 기준)으로 변환하고, LLM 기반 코드 생성기(Codex, Claude-Code, Cursor 등)에 넘깁니다. 생성된 코드는 커밋되고, 테스트 및 검증된 후 작업이 종료됩니다.
능력 카탈로그	`@ReachCapability`로 주석이 달린 Java 메서드는 자동으로 재사용 가능하고 버전 관리되는 비즈니스 능력(읽기/쓰기, 필요 역할, 부작용 수준)으로 등록됩니다.
통제된 실행	에이전트는 자연어 요청을 해석하고, 화이트리스트에서 사전 승인된 워크플로우(GraphSpec)를 선택하여 런타임에서 실행합니다. 모든 단계는 추적(Trace)으로 기록되며, 중요한 쓰기 작업은 명시적인 사용자 확인이 필요합니다.
명시적 페이지 브리지	화면 스크래핑이나 마우스 시뮬레이션 대신, 프론트엔드는 각 페이지에 대해 읽기 가능하고 필터 가능한, 쓰기 가능한 액션을 등록합니다. AI는 타입 지정된 계약을 통해 이 액션을 호출합니다.
거버넌스 및 가시성	운영 대시보드는 에이전트, 실행, 사용자, 토큰 사용량, 리스크 항목, 비즈니스 영향을 표시합니다. RunOps, EvalOps, Automation 모듈은 자동 테스트, 버전 관리된 데이터셋, 임의 실행의 재생을 제공합니다.
오픈 생태계	능력, 도구, 워크플로우는 내부 API 마켓, MCP 허브, A2A 허브에 게시할 수 있어, 다른 서비스나 원격 에이전트가 동일한 ACL 및 감사 프레임워크 하에서 호출할 수 있습니다.

주요 구성 요소 (5개 서비스)

서비스	포트	역할
`reachai-model-service`	18601	모델 게이트웨이 – 채팅, 임베딩, 재순서, 모델 인스턴스 관리
`reachai-knowledge-service`	18602	지식 기반 – 문서, 벡터 스토어(Milvus), RAG 인덱싱(`/ai` 경로)
`reachai-control-service`	18603	공개 API / BFF – 프로젝트 및 페이지 관리, 인증, 임베드 엔드포인트
`reachai-runtime-service`	18604	런타임 호스트 – 에이전트 감독자, 워크플로우 실행자, 추적 및 RunOps
`reachai-capability-service`	18605	능력 카탈로그 – SDK 등록, 스냅샷, 차이점, 검토

일반적인 워크플로우

연결 Java 비즈니스 시스템(SDK 스타터 또는 패시브 스캔)을 연결합니다.
스캔 페이지, 경로, 컴포넌트 및 백엔드 API를 스캔 → 시스템 능력 맵 생성.
추천 최대 3개의 자동화 아이디어를 제안(읽기 전용 분석, 사실/추론 태그).
AI-코딩 작업을 생성하고, LLM이 실제 리포지토리에서 코드를 생성/수정, 테스트를 실행하고 증거를 반환합니다.
게시 새로운 @ReachCapability와/또는 에이전트가 호출할 수 있는 워크플로우(GraphSpec)를 게시합니다.
실행 사용자가 임베드된 채팅에 자연어를 입력합니다. 에이전트는 화이트리스트 워크플로우를 선택하고 실행하며, 쓰기 작업에 대해 사용자 확인을 요청하고 전체 추적을 기록합니다.
거버넌스 운영 대시보드는 사용량, 리스크, 토큰 소비, 버전 성능을 집계합니다. Automation은 주기적 실행을 스케줄링할 수 있고, EvalOps는 새 버전에 대한 A/B 실험을 실행할 수 있습니다.

누가 혜택을 받나요?

역할	혜택
개발자	자동 스캔 및 AI 생성 코드로 수동 통합 작업이 감소합니다. SDK를 통해 기존 서비스를 AI 호출 가능한 능력으로 타입 안전하게 노출할 수 있습니다.
비즈니스 사용자	UI 변경 없음. 익숙한 OA/CRM 페이지에서 "내 보류 중인 작업을 보여줘" 또는 "구매 요청을 생성해줘"와 같이 AI에게 요청할 수 있습니다.
매니저 / 운영팀	AI 채택 현황, 리스크 항목, 토큰 사용량, 비즈니스 영향의 실시간 시각화. 실제 사용 데이터를 기반으로 다음 자동화 라운드를 계획할 수 있습니다.

기술 스택

백엔드: Java 17, Spring Boot 3.4.5, Spring AI, Spring AI Alibaba 확장
에이전트/워크플로우 엔진: AgentScope 2.0, LangGraph4j 1.8, GraphSpec DSL
SDK / 페이지 브리지: JDK 8 호환 주석, Spring Boot 2 스타터, TypeScript 임베드 SDK
프론트엔드: Vue 3.5 + TypeScript, Element Plus, Pinia, Vue-Flow, Vite 6
인프라: MySQL 8, Redis 7, Milvus 2.4(벡터 스토어), 문서 인게스팅을 위한 선택적 Docling

성숙도 및 라이선스

리포지토리는 활동적으로 유지 관리 중 (README에 빠른 반복, 세부 서비스 경계, 로컬 개발 스크립트 기재).
설명된 모든 핵심 기능(스캔, AI-코딩, 능력 카탈로그, 워크플로우 스튜디오, 런타임, 거버넌스)은 구현되었지만, 일부 워크플로우 노드는 베타로 표시됨.
MIT 라이선스로, 상용 사용 및 수정을 허용합니다.

시작하기 (요약)

JDK 17, Maven, Node ≥18, Docker-Compose 설치.
cp deploy/.env.example deploy/.env → 시크릿 편집.
docker compose -f deploy/docker-compose.infra.yml up -d 실행 및 제공된 SQL 초기화 스크립트 실행.
백엔드 빌드: mvn clean install -DskipTests.
5개 서비스 실행 (IntelliJ 실행 설정 또는 위 순서로 mvn spring-boot:run).
프론트엔드: cd ai-admin-front && npm ci && npm run dev.
기본 개발 자격 증명(admin / admin123)으로 로그인.

결론

ReachAI(EnterpriseAgentFramework)는 기존 Java 기업 애플리케이션을 AI 강화된 어시스턴트로 전환하는 풀스택이며 프로덕션 중심의 프레임워크입니다. 자동 시스템 탐지, LLM 기반 코드 생성, 타입 안전한 능력 레지스트리, 안전한 워크플로우 실행, 그리고 광범위한 거버넌스 도구를 통합하여, 기업용 AI 채택에 필요한 종단 간 솔루션을 제공합니다.

w8123/EnterpriseAgentFramework