AI 에이전트 협업을 위한 로컬 워크스테이션 StarNet
androoAGI/starnet
GitHubStarNet은 AI 에이전트들을 위한 로컬 데스크톱 '워크스테이션(Harness)'으로, 복잡한 업무 워크플로우를 시각화하고 실제 작업을 수행하도록 설계된 플랫폼입니다.
- 단순한 대화를 모방하는 것이 아닌, 실제 모델 호출과 도구 사용에 따른 비용 및 작업 기록 등 '실제 런타임 상태'를 기반으로 에이전트 협업을 관리합니다.
- 에이전트들을 개별 워크스페이스를 가진 독립적인 팀처럼 구성하며, 슬랙/디스코드 같은 외부 채널과 연동하여 업무 프로세스를 체계적으로 자동화할 수 있습니다.
- 모든 데이터와 작업 기록은 로컬에 보존되며, 민감한 API 키 등 보안 정보는 프론트엔드가 아닌 로컬 사이드카가 전담하여 높은 보안성을 제공합니다.
StarNet은 를 생성하고 조직화하여 시각적인 픽셀 아트 공간 스테이션에서 실제 작업을 수행하도록 설계된 로컬 데스크톱 하네스입니다. 이 시스템의 레이아웃 자체는 에이전트가 실행하는 워크플로우를 의미하며, 방(Room)은 특정 기능 범위가 지정된 팀을 나타내고 복도(Hallway)는 승인된 작업 인계 경로 역할을 합니다. StarNet은 단순한 시뮬레이션이 아닌 실제 런타임 상태를 투영하며, 에이전트들이 실질적인 모델 호출, 도구 사용, 그리고 비용까지 발생시키는 '실제 작업'을 수행하도록 관리합니다.
사용자는 개별 워크스페이스와 권한을 가진 독립적이고 구분이 명확한 에이전트를 여러 개 동시에 실행할 수 있습니다. 이 플랫폼은 에이전트들에게 고유한 클래스와 페르소나를 부여하며, 텔레그램, 디스코드, 슬랙 등 다양한 외부 채널과 연동하여 업무 프로세스를 진행할 수 있습니다. 또한, 작업 기록(Spend), 예산, 그리고 실행 이력은 로컬에 영구적으로 보존되며, (MCP) 커넥터나 e-a-key/OAuth 커넥터를 통해 에이전트가 접근 가능한 범위를 확장할 수 있습니다.
시스템의 아키텍처는 보안과 투명성을 최우선으로 합니다. 모델 호출은 로컬 Node 사이드카를 통해 스트리밍되며, 도구 작동 시에는 명시적인 기능 및 동의 확인 절차를 거칩니다. 에이전트 메모리, 작업 기록, 지출 내역 등 모든 데이터는 디스크에 영구적으로 저장됩니다. 특히 보안 측면에서 민감한 비밀 정보(Secrets)는 프론트엔드에 노출되지 않고 사이드카 또는 OS 키체인에 보관되어 로컬 권한을 유지합니다.
용어 풀이
- AI 에이전트
- 목표를 받으면 스스로 계획을 세우고 도구를 써서 여러 단계의 작업을 해내는 AI.
- Model Context Protocol
- AI가 외부 도구·데이터와 연결되는 방식을 정한 공개 표준. Anthropic이 처음 공개했어요.