주제나 문서를 올리면 AI 교사와 동료들이 실시간으로 수업을 진행하는 교실
복잡한 개념을 설명하는 슬라이드나 퀴즈를 직접 만들 필요 없이, 주제만 입력하면 AI가 교실 전체를 구성합니다. AI 교사가 강의를 하고, AI 동료들이 토론에 참여하며, 화이트보드에 그림을 그리거나 수식을 쓰며 설명합니다. OpenMAIC는 이러한 다중 에이전트 기반의 상호작용형 학습 환경을 제공하는 오픈소스 플랫폼입니다.
최근 업데이트: PBL v3와 안정성 강화
2026년 11월 5일 출시된 v1.4.1에서는 백그라운드 동기화 시 저장되지 않은 편집 내용이 사라지거나 에이전트가 추가한 페이지가 삭제되는 문제를 수정했습니다. 또한 느린 네트워크에서도 코스가 빠르게 열리도록 개선되었습니다. 직전 버전인 v1.4.0에서는 프로젝트 기반 학습(PBL) v3를 도입하여, 사용자가 프로젝트를 직접 구축하고 작동 원리를 이해하는 '바이브 코딩' 방식을 지원합니다. AI 튜터가 요구사항 정의부터 구현까지 전 과정을 안내하며, 마일스톤별 피드백과 개인 학습 보고서를 제공합니다. 이 기능은 샌드박스 제공자와 체크포인트 저장소를 설정해야만 활성화되며, 기존 버전으로의 롤백이 불가능하므로 업그레이드 전 주의가 필요합니다.
교실 안에서 일어나는 일
사용자가 주제나 자료를 제공하면 AI가 수 분 안에 슬라이드, 퀴즈, 인터랙티브 시뮬레이션, 프로젝트 기반 학습 활동으로 구성된 수업을 생성합니다. AI 교사와 동료들은 실시간으로 대화하며, 화이트보드에 다이어그램을 그리거나 수식을 작성하고 음성으로 설명합니다. 생성된 수업은 모든 장면을 유지하는 PPTX 파일, 오프라인에서 재생 가능한 단일 HTML 파일, 또는 다른 배포 환경으로 이동할 수 있는 ZIP 파일로 내보낼 수 있습니다. 또한 OpenClaw, Codex, DeepSeek 등 다양한 에이전트 워크벤치와 연동되어, Feishu, Slack, Telegram 같은 메신저 앱이나 IDE 내부에서도 교실을 생성할 수 있습니다.
실행 환경과 구성
OpenMAIC를 실행하려면 Node.js 22.19 이상, pnpm 10 이상, PostgreSQL 16이 필요합니다. 코스는 서버에 저장되며, 로컬 개발 시 pnpm db:up 명령으로 Docker를 통해 데이터베이스를 시작할 수 있습니다. 모델 설정은 openmaic.yml 파일에서 수행하며, 각 슬롯(강의 개요, 슬라이드 내용, 텍스트 음성 변환 등)에 사용할 모델을 지정합니다. API 키는 .env.local에 저장하고 설정 파일에서 참조합니다. 서버는 시작 시 설정 파일을 검증하여 오류를 명확히 알려줍니다. OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock, Google Gemini, DeepSeek 등 다양한 프로바이더를 지원하며, Lemonade나 FunASR 같은 로컬 AI 제공자도 연동할 수 있습니다.
배포 시 고려할 점
v1.2.0부터는 서버리스 환경(Vercel 등)을 지원하지 않으며, PostgreSQL과 함께 장기간 실행되는 Node.js 프로세스가 필요합니다. Docker Compose를 통한 배포는 기본으로 단일 사용자 모드로 동작하며, 외부 네트워크에 공개하려면 ACCESS_CODE를 설정하고 데이터베이스 비밀번호를 변경해야 합니다. 보안 관련 패치가 여러 버전에서 적용되었으므로, 최신 버전을 사용하는 것이 중요합니다. 특히 v1.4.0 이상으로 업그레이드할 때는 이전 버전 인스턴스를 모두 중지해야 하며, 데이터베이스 복원 없이는 롤백이 불가능합니다. 자신의 제품이나 타인에게 서비스를 제공할 경우, 소유자 인증 방식과 자산 쿼터 설정을 반드시 검토해야 합니다.
