AI가 직접 브라우저를 조작한다 — OpenBot, 오픈소스 AI 에이전트 플랫폼 해부 (github.com)

한줄 요약

AI 에이전트가 독립된 컴퓨터를 받아 실제 업무를 처리하고, 모든 행동이 감사 로그로 남는 오픈소스 플랫폼.

무엇이 달라지나?

오픈소스 AI 에이전트 플랫폼인 OpenBot은 기존 챗봇·자동화 도구와 근본적으로 다른 접근법을 취한다. 핵심 차이는 격리된 실행 환경이다. 각 에이전트(OpenBot에서는 'Bot'이라 부른다)는 자체 Chromium 브라우저, 독립된 파일 시스템, 그리고 명시적으로 허가된 도구만 사용할 수 있는 격리된 컨테이너를 할당받는다. 한 에이전트가 다른 에이전트의 컨텍스트나 자격 증명에 접근하는 구조적 허점이 없다.

두 번째 차별점은 행동 전 결정, 행동 후 기록 원칙이다. 에이전트가 어떤 툴 호출을 시도하든 중앙 게이트웨이를 통과해야 하고, 이 게이트웨이는 정책에 따라 허용 여부를 결정한 뒤 PostgreSQL에 감사 로그를 남긴다. 거부된 경우엔 어떤 규칙에 의해 차단됐는지도 명시된다. 자동화 시스템에서 흔히 발생하는 "AI가 무슨 짓을 했는지 모르겠다"는 불투명성 문제를 구조적으로 해결하려는 설계다.

세 번째는 AG-UI 프로토콜 기반의 프레임워크 독립성이다. OpenBot은 특정 AI 프레임워크에 종속되지 않는다. LangGraph, Mastra, CrewAI, Pydantic AI, Google ADK 등 AG-UI 프로토콜을 구현한 에이전트라면 어떤 것이든 OpenBot 환경에 연결할 수 있다. 거버넌스 로직은 프레임워크가 아니라 프로토콜 레이어에 위치하기 때문에 에이전트 교체나 혼용이 자유롭다.

예시로 제공되는 에이전트는 General Assistant, Knowledge, Risk Analyst 세 가지이며, 이들은 코드가 아닌 agents.yaml 설정 파일로 정의된다. 새로운 에이전트 추가도 YAML 편집이나 UI에서 처리 가능하다.

실무에서 어떤 의미인가?

현장에서 AI 자동화를 검토해온 팀들이 공통적으로 부딪히는 장벽은 크게 두 가지다. 첫째는 접근 권한 위임 문제다. 에이전트에게 시스템 접근권을 줬을 때 그게 어디까지 행사될지 제어하기 어렵다는 불안감이다. OpenBot의 게이트웨이 + 경계(Boundaries) 설계는 이 문제에 직접 답한다. /admin/boundaries에서 deny 규칙을 설정하면 그 이후 에이전트의 해당 행동은 차단된다.

둘째는 **감사 가능성(Auditability)**이다. 규제 산업이나 내부 컴플라이언스 요건이 있는 조직에서 "AI가 한 일"을 사후에 추적할 수 없다면 도입 자체가 불가능하다. OpenBot은 모든 툴 호출을 PostgreSQL에 기록하며, /admin/audit 경로에서 조회할 수 있다.

다만 현재 알파 단계라는 점은 분명히 고려해야 한다. 프로젝트 자체에서 "rough edges and bugs"를 예고하고 있으며, 프로덕션 적용보다는 아키텍처 검토와 프로토타이핑 용도로 접근하는 것이 현실적이다. 실제로 외주 개발이나 내부 자동화 시스템 구축을 계획 중이라면, 이 구조를 레퍼런스로 삼아 요구사항을 정의하는 데 활용할 수 있다.

실행 환경은 로컬 머신 기준으로 설계됐다. Docker Compose로 전체 스택을 올리고, Bun 1.3 이상, CopilotKit Intelligence 프로젝트 키, 그리고 OpenAI 등 모델 API 키가 필요하다. 모델 자체는 내장되지 않으며, 관리자가 직접 credential을 설정한다. 해당 credential은 암호화 저장되고 로그에 남지 않는다.

도입 전 체크포인트

OpenBot 도입이나 유사 아키텍처 채택을 검토할 때 확인해야 할 항목을 정리한다.

1. 에이전트 격리 수준이 요구사항에 맞는가 각 Bot이 독립 컨테이너에서 동작하는 구조는 보안상 장점이 크지만, 컨테이너 오케스트레이션 운영 역량이 전제된다. 인프라 팀의 Docker 운영 숙련도를 먼저 점검해야 한다.

2. AG-UI 호환 에이전트를 보유하거나 개발할 수 있는가 기존에 사용 중인 AI 에이전트가 AG-UI 프로토콜을 지원하지 않는다면 어댑터 개발이 필요하다. LangGraph, CrewAI 등 주요 프레임워크는 지원되므로, 스택을 먼저 확인하라.

3. 감사 로그 요건이 PostgreSQL 기반으로 충족되는가 OpenBot의 감사 데이터는 PostgreSQL에 저장된다. 기존 로그 파이프라인과 통합이 필요한 경우 별도 연동 작업이 요구된다.

4. 알파 소프트웨어에 대한 팀의 허용 범위는 어디까지인가 현재 상태에서 크리티컬한 비즈니스 프로세스에 직접 적용하는 건 권장하기 어렵다. PoC나 내부 도구 수준에서 시작해 성숙도를 지켜보는 전략이 적절하다.