What is Lacquer?
Lacquer는 복잡하고 반복적인 작업을 개발자 친화적인 툴체인을 사용하여 자동화하고자 하는 엔지니어를 위해 설계된 오픈소스 AI 워크플로우 엔진입니다. 이는 애플리케이션 코드에 적용하는 것과 동일한 GitOps 원칙을 사용하여 안정적인 AI 기반 내부 툴을 구축할 수 있도록 합니다. GitHub Actions와 비슷하다고 생각할 수 있지만, 자체 인프라 내에서 AI 에이전트를 오케스트레이션하는 데 특화되어 있습니다.
주요 기능
Lacquer는 프로덕션 수준의 AI 자동화를 구축, 테스트, 배포하는 데 필요한 필수적인 기능을 제공합니다.
↔️ GitOps 네이티브 설계: 워크플로우는 간단하고 선언적인 YAML 파일로 정의됩니다. 이는 다른 코드와 마찬가지로 자동화를 커밋하고, 버전을 관리하며, 동료 검토를 할 수 있음을 의미하며, 내부 툴링에 예측 가능성과 감사 용이성을 제공합니다.
💻 로컬 우선, 무종속성 개발: Lacquer는 외부 종속성이 없는 단일의 경량 Go 바이너리입니다. 클라우드 계정이 필요하거나 복잡한 Python 환경과 씨름할 필요 없이 랩톱에서 전체 워크플로우를 구축하고 테스트할 수 있어, 마찰 없는 개발 주기를 보장합니다.
🤖 고급 다중 에이전트 오케스트레이션: 하나의 워크플로우 내에서 여러 AI 에이전트를 정의하고 결합할 수 있습니다. 각 에이전트에 다른 모델(예: 분석을 위한 Anthropic의 Claude, 생성 작업을 위한 OpenAI 모델), 시스템 프롬프트 및 도구를 할당하여, 각 작업 단계에 가장 적합한 도구를 사용할 수 있습니다.
⚙️ 강력하고 익숙한 제어 흐름: GitHub Actions를 사용해 본 사람이라면 즉시 익숙함을 느낄 DSL을 통해 진정으로 동적인 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 이전 단계의 출력에 기반한 조건부 실행을 구현하거나, 특정 조건이 충족될 때까지 실행되는 루프를 생성할 수 있습니다.
활용 사례
Kubernetes Pod 자동 진단: Pod에 오류가 발생할 경우, Lacquer 워크플로우를 트리거하여 최신 로그를 자동으로 가져오고, 오류를 필터링한 다음, Kubernetes 전문가로 사전 구성된 AI 에이전트에게 전달할 수 있습니다. 에이전트는 로그를 분석하여 근본 원인을 식별하고, 오류 패턴을 확인하며, 구체적인 해결 단계를 반환하여 평균 복구 시간(MTTR)을 획기적으로 단축합니다.
지능형 서비스 상태 모니터링 및 복구: 서비스의 주요 상태 지표를 확인하기 위해 스케줄에 따라 실행되는 워크플로우를 생성할 수 있습니다. 워크플로우가 정의된 임계값(예: 5%)을 초과하는 오류율을 감지하면, 배포 확장, 롤링 재시작 수행, 재시작 후 서비스 상태 재확인과 같은 일련의 자동화된 작업을 조건부로 트리거할 수 있습니다.
Lacquer를 선택해야 하는 이유
엔지니어링 팀에게 AI 자동화 구축은 종종 개발자 워크플로우에 맞지 않는 노코드 플랫폼과 타협해야 함을 의미합니다. Lacquer는 다른 철학을 기반으로 구축되었습니다.
UI가 아닌 코드로 작업: 버전 관리가 불가능한 드래그 앤 드롭 인터페이스는 잊으세요. Lacquer를 사용하면 전체 자동화가 투명하고 감사 가능하며 Git 저장소에 상주합니다.
제어력 및 확장성 확보: ‘블랙박스’ 시스템과 달리, Lacquer는 오픈소스이며 확장을 위해 구축되었습니다. 어떤 언어로든 자신만의 사용자 정의 도구를 생성하여 AI 에이전트에 새로운 기능을 부여하고, 시스템이 고유한 요구 사항에 맞게 조정되도록 보장할 수 있습니다.
더 빠른 개발 및 어디든 배포: 모든 것을 로컬에서 실행하고 테스트할 수 있는 기능은 배포의 마찰을 없앱니다. 준비되면, 자체 포함된 바이너리를 Kubernetes, 서버리스 환경 또는 표준 가상 머신에 쉽게 배포할 수 있습니다.
몇 분 만에 시작하기
Lacquer는 즉각적인 가치를 제공하도록 설계되었습니다. 설치부터 첫 AI 기반 워크플로우 실행까지 1분도 채 걸리지 않습니다. 문서를 살펴보고 GitHub에서 프로젝트를 확인하여 Lacquer가 내부 엔지니어링 운영을 어떻게 간소화할 수 있는지 알아보세요.





