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QM: 팀원마다 격리된 작업공간을 갖는 슬랙과 웹 기반 멀티플레이어 AI 에이전트

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descriptionPyTorchKR 9bow 게시글의 핵심 내용과 실무적 의미를 원문에 근거해 정리한다.
tagsai-models, open-source, research

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출처

QM: 팀원마다 격리된 작업공간을 갖는 슬랙과 웹 기반 멀티플레이어 AI 에이전트

개요

QM은 조직에서 여러 사람이 하나의 AI 에이전트를 사용할 때 발생하는 설정·기억·자격증명·실행 환경의 충돌을 스코프(scope) 단위 격리로 다루는 오픈소스 업무용 에이전트 하니스입니다. 사용자와 대화방마다 기억, 파일, 키체인 뷰, 권한, 크론, 웹 앱, 재사용 가능한 샌드박스를 별도로 제공하면서도 Slack 채널·그룹 메시지·프로젝트에서는 에이전트와 협업할 수 있습니다. 중앙 헤드리스 코어와 Postgres를 기반으로 하며, Pi·OpenCode·Codex·Claude Code 등 여러 하니스와 모델을 선택할 수 있도록 설계되었습니다. Fly 또는 AWS 계정에 직접 배포하는 팀을 주요 대상으로 하며, v0.1.x 단계라는 점은 도입 시 고려해야 합니다.

핵심 포인트

  • 스코프 단위 격리: 개인과 대화방별로 설정, 기억, 파일, 권한, 키체인 뷰, 크론, 웹 앱, 샌드박스를 분리해 한 사용자의 작업 방식이나 자격증명이 다른 사용자에게 영향을 주지 않도록 합니다.
  • 지속형 샌드박스: 일회성 컨테이너가 아니라 스코프가 계속 사용하는 컴퓨터에 가까운 실행 환경으로, 설치한 도구가 다음 세션에도 유지됩니다.
  • 모델·하니스 교체 가능: Pi, OpenCode, Codex, Claude Code가 동일한 코어를 구동하며 특정 모델이나 공급사에 고정되지 않도록 구성되어 있습니다.
  • 중앙 코어와 플러그인 구조: 코어가 API, 신원, 정책, 스케줄러, 에이전트 루프를 담당하고, 웹 UI·관리자 패널·공개 포털·Slack 연동을 플러그인으로 연결합니다.
  • 협업 및 자동화 기능: 개인·공유 스코프, 관리자 제어, 사내용 웹 앱, 권한을 부여하는 공유 스킬, 크론·워치 기반 백그라운드 작업을 제공합니다.
  • 세 단계 보안 태세: Strict는 도구 호출마다 승인을 요구하고, Auto는 기본값으로 외부 데이터와 도구 결과를 분류·필터링하며, Dangerous는 콘텐츠 검사와 도구 호출 사이의 중지를 적용하지 않습니다. 재귀 삭제나 파괴적 SQL 등에 대한 사전 선언 명령 정책은 Dangerous에서도 적용됩니다.

왜 중요한가

개인 비서형 에이전트를 조직 전체에 공유할 때는 사용자 간 설정과 기억이 섞이고, 자격증명과 실행 환경을 공동으로 관리해야 하는 문제가 생깁니다. QM은 이를 사용자·대화방별 격리와 공유 스코프의 조합으로 해결하려 하며, Slack과 웹에서 동일한 신원과 설정으로 작업을 이어갈 수 있게 합니다. 또한 조직의 클라우드 계정에 직접 배포하고 관리자가 모델, 하니스, 보안 태세를 통제하는 구조이므로, 자체 운영을 원하는 Slack 기반 팀이 검토할 만한 설계 사례입니다. 다만 게시글 기준으로 공개 초기의 v0.1.x 단계이므로 실제 도입 전 기능과 보안 한계를 별도로 확인해야 합니다.

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원문 보존 위치

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