SIDJUA V1.0: AI 에이전트를 위한 셀프 호스팅 거버넌스 플랫폼

SIDJUA V1.0은 Docker 컨테이너에서 실행되는 AI 에이전트를 위한 자체 호스팅 거버넌스 플랫폼으로, 라즈베리 파이 하드웨어에서도 작동합니다. 이 도구는 AGPL-3.0 라이선스를 따르며 클라우드 의존성이 없습니다.
빠른 시작
Mac 및 Linux용: docker pull ghcr.io/goetzkohlberg/sidjua
Docker Desktop 및 WSL2가 설치된 Windows용: 보안 프로필 파일이 올바르게 인식되지 않는 알려진 문제가 있습니다. 이 문제를 해결하려면 docker-compose.yml 파일을 열고 security_opt 아래의 두 줄을 주석 처리하세요:
security_opt:
# - "seccomp=seccomp-profile.json"
# - "no-new-privileges:true"그런 다음 docker compose up -d를 실행하세요. 이렇게 하면 일부 컨테이너 보안 강화 기능이 비활성화되지만 가정용으로는 허용 가능합니다. 적절한 수정은 3월 31일 출시 예정인 V1.0.1에 포함될 예정입니다.
주요 기능
- 필수 거버넌스 검문소: 모든 에이전트 작업은 실행 전 규칙을 통과해야 함
- 암호화된 API 키 및 비밀번호: AES-256-GCM 암호화와 argon2 해싱, 에이전트별 암호화 적용
- 네트워크 격리: 아웃바운드 검증기가 사설 IP 범위 접근 차단
- 기본 차단 보안: 샌드박스가 없는 에이전트 모듈은 경고가 아닌 차단됨
- 상태 백업 및 복원: 단일 API 호출로 가능, 속도 제한 및 자동 정리 기능
- 서버 측 LLM 자격 증명 주입: OpenAI, Anthropic 등의 자격 증명이 브라우저/클라이언트에 노출되지 않음
- 세분화된 예산 제한: 에이전트별 및 부서별 비용 제어
- 부서 격리: 알 수 없거나 승인되지 않은 부서는 시스템 진입 시 거부됨
- 실시간 재구성: 역할 재할당 및 에이전트 부서 간 이동이 재시작 없이 가능
버전 로드맵
- V1.0.1 (3월 31일): Windows Docker 문제 수정 및 삼중 감사에서 도출된 25개 보안 강화 작업 추가
- V1.0.2 (4월 10일): 무작위 마스터 키 생성, 프로세스 간 인증, 일반 텍스트 저장소에서 암호화 저장소로의 모듈 비밀번호 마이그레이션 추가
V1.0.1의 모든 수정사항은 세 개의 독립적인 AI 코드 감사 기관(xAI Grok, OpenAI GPT-5.4, DeepSeek)에 의해 교차 검증되었습니다.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 See Also

llmLibrarian: 파일 기반 AI 검색을 위한 MCP 통합 로컬 RAG 엔진
llmLibrarian은 MCP를 통해 검색 기능을 노출하는 로컬 RAG 엔진으로, Claude와 같은 AI 에이전트가 인덱싱된 파일을 쿼리할 수 있게 합니다. ChromaDB 컬렉션을 사용해 조직화하고, Ollama를 합성에 사용하며, 모든 것을 기기 내에서 유지합니다.

하드웨어 위젯 및 Chrome 확장 프로그램으로 Claude API 요율 제한 모니터링
개발자가 ESP8266과 OLED 디스플레이를 사용하여 Claude의 속도 제한을 실시간으로 추적하는 하드웨어 위젯을 제작했으며, Claude의 내부 /usage API를 가로채 사용 패턴을 보여주는 Chrome 확장 프로그램도 함께 개발했습니다. 총 BOM 비용은 약 6.50달러입니다.

CogniLayer: Claude Code용 영구 메모리 MCP 서버
CogniLayer는 SQLite 데이터베이스에 FTS5 전체 텍스트 검색과 벡터 임베딩을 사용하여 Claude Code에 세션 간 지속적인 메모리를 제공하는 오픈소스 MCP 서버입니다. 이는 Claude가 세션 간 프로젝트 컨텍스트를 잊어버리는 문제를 해결합니다.

ATLAS: Qwen3-14B의 프론티어 수준 코딩 성능을 달성한 오픈소스 테스트 타임 컴퓨팅 파이프라인
한 대학생이 Qwen3-14B를 기반으로 구축한 오픈소스 테스트 타임 컴퓨팅 파이프라인인 ATLAS를 개발했습니다. 이 시스템은 LiveCodeBench v5 문제에서 작업당 약 0.004달러의 전기 비용으로 74.6%의 pass@1 성능을 달성합니다. 복잡한 문제에서는 느리지만 GPT-5(84.6%) 및 Claude 4.5 Sonnet(71.4%)와 같은 최첨단 모델과 비슷한 성능을 제공합니다.