팀 문서가 스스로 정리되고 답을 찾아주는 지식 플랫폼
산재된 PDF와 위키 페이지를 하나로 모아, 질문하면 근거를 붙여 답하고, 복잡한 작업은 에이전트가 단계별로 수행하며, 지식은 위키 형태로 자동 정리됩니다. WeKnora는 기업 문서 이해와 의미 검색, 추론을 위한 오픈소스 LLM 지식 프레임워크입니다. 로컬이나 프라이빗 클라우드에 배포해 데이터를 내 환경에 두면서, 검색부터 자동화까지 하나의 시스템으로 다룹니다.
v0.9.0: 다중 에이전트 협업과 자동화
최근 v0.9.0 버전에서는 WeKnora 어시스턴트가 릴리스 정보와 설정을 설명하고, 현재 페이지에서 에이전트 생성이나 작업 예약을 수행합니다. 독립적인 하위 작업을 여러 에이전트에 위임하고 진행 상황을 추적한 뒤 결과를 통합하는 다중 에이전트 협업 기능이 추가되었습니다. 또한 일회성 또는 반복적인 작업을 실행 이력과 승인 알림과 함께 처리하는 자동화 기능이 도입되어, 에이전트의 작업 범위를 더 넓게 다룰 수 있게 되었습니다.
검색, 추론, 위키의 세 가지 모드
WeKnora는 동일한 지식 베이스 위에서 세 가지 모드를 제공합니다. 빠른 질의응답(RAG)은 지식 베이스에서 답을 찾아 출처를 인용하며, 스마트 추론은 에이전트가 검색, 문서 읽기, 도구 호출 등 다단계 작업을 계획하고 실행합니다. 위키 모드는 문서에서 인물, 제품, 개념을 추출해 상호 연결된 마크다운 페이지와 지식 그래프로 정리하며, 브라우저에서 직접 편집하고 변경 이력을 되돌릴 수 있습니다.
에이전트의 도구상자: 샌드박스와 브라우저
에이전트는 ClawHub, SkillHub, Git, ZIP에서 설치한 스킬을 세션이 유지되는 Docker, E2B, Cube 샌드박스에서 실행합니다. 채팅 옆에 인터랙티브 터미널과 그래픽 데스크톱이 열려 작업 과정을 실시간으로 확인하고 필요 시 직접 개입할 수 있습니다. BrowserSkill 확장 기능을 통해 에이전트는 사용자의 Chrome이나 Edge 브라우저를 직접 조작해 페이지를 열거나 양식을 작성하며, 로그인이나 캡차 같은 인증 단계에서는 사용자에게 인계합니다.
배포와 운영 환경
WeKnora는 Docker Compose, Kubernetes(Helm), 단일 바이너리(Lite), 데스크톱 앱으로 배포할 수 있습니다. LLM, 벡터 데이터베이스, 스토리지 백엔드는 모두 교체 가능하며, 로컬이나 프라이빗 클라우드에 배포해 데이터를 자체 환경에 유지할 수 있습니다. 운영 측면에서는 Langfuse를 통해 에이전트 단계별 추론, 토큰 사용량, 파이프라인을 추적하고, 작업 큐 대시보드에서 워커 풀을 관리합니다. 워크스페이스별 RBAC(4단계 역할)와 감사 로그, 범위가 지정된 API 키를 제공해 접근을 통제합니다.
도입 전 확인 사항
WeKnora는 Go로 작성되며, Docker와 Docker Compose, Git이 필요합니다. 로컬 Ollama 모델을 사용하려면 ollama serve를 먼저 실행해야 합니다. 프로덕션 배포 시에는 공개 인터넷이 아닌 내부 네트워크에 배포하고, 방화벽 규칙과 접근 제어를 설정하며, 보안 패치를 위해 최신 버전으로 정기적으로 업데이트하는 것이 권장됩니다. v0.8.2 이전 배포 환경은 업그레이드 노트를 반드시 확인해야 하며, DingTalk 채널은 Stream 전용으로 변경되었고 샌드박스 명령은 root 권한으로 실행됩니다.
