HKUDS, 멀티 에이전트 런타임 공개

홍콩대학교 데이터 인텔리전스 연구실(HKUDS)이 OpenOPC를 공개했다. 이는 단일 에이전트의 문맥 한계와 인간 조율의 비효율성을 해결하기 위해, 목표 입력 시 필요한 역할과 보고 체계를 담은 조직도를 자동으로 생성하고 AI 직원을 배치하여 작업을 수행하는 런타임이다.

핵심 동작 원리

OpenOPC는 자체 구성(Self-Built), 자체 운영(Self-Run), 자체 성장(Self-Grown)의 세 축으로 작동한다.

• 자체 구성: 목표에서 필요한 역할과 의존 관계를 그래프로 도출해 조직도를 만들고, 기존 직원 재사용 또는 신규 채용을 결정한다.
• 자체 운영: 작업 항목(Work Item) 상태 기계를 통해 실행, 위임, 검토, 통합, 재작업의 5가지 모드로 협업을 관리한다. 독립적인 작업은 병렬로, 의존성이 있는 작업은 대기 상태로 처리한다.
• 자체 성장: 실행 기록을 역할별 교훈으로 증류(Distillation)하여 개인 경험 프로필에 저장하고, 반복되는 교훈은 공유 플레이북으로 승격한다.

기술적 특징 및 활용

• 호환성: Python 3.10 이상에서 동작하며, Codex, Claude Code, Cursor 등 외부 코딩 에이전트 CLI를 역할별로 지정할 수 있다. LiteLLM 및 OpenRouter를 통해 특정 모델 제공자에 종속되지 않는다.
• UI 및 승인 정책: 터미널 명령과 브라우저 기반 Office UI를 제공한다. 셸 명령 실행 시 위험도를 분류하여 파괴적 명령은 항상 사람에게 상신하고, 중간 위험도는 LLM 검토를 거치는 등 보안 장치를 마련했다.
• 적합 대상: 여러 단계가 서로를 기다리는 긴 작업을 반복적으로 수행해야 하며, 과정을 시각적으로 추적하고 개입할 여지를 남기고 싶은 팀에 적합하다. 단, 현재 CLI 기능은 UI 대비 제한적일 수 있으므로 주의가 필요하다.