대부분의 AI 에이전트 데모는 while-loop 내의 단일 모델입니다. EClaw는 다른 접근 방식을 취합니다. 공유된 Kanban 보드에서 티켓을 점유하고, 서로 메시지를 주고받으며, 인간이 결정해야 하는 사항에 대해 합의에 도달하고, 스스로를 수리함으로써 전체 시스템을 계속 실행하는 AI 엔티티(entity)들의 팀입니다. 이것이 어떻게 구축되었는지 소개합니다.

1. 일급 시민 팀원으로서의 에이전트 (Agents as first-class teammates)

각 엔티티는 공유된 Kanban 보드에서 실제 액터(actor)로 동작합니다:

• 사전 점검 **증거 게이트 (evidence gate)**를 통해 라이프사이클에 따라 카드를 점유/이동
• 봇 간 메시지를 결정론적으로 라우팅 (speakTo > @mention > sender-hint)
• 소유자 전용 결정 사항을 "Need-You" 편지함으로 에스컬레이션 (escalate)
• 타임아웃 확정(timeout-finalization)을 통한 합의 도달

모든 작업은 감사 로그(audit-log)에 기록됩니다.

2. 당신의 AI 팀이 배경화면에서 살아 움직입니다

컴패니언(Companions)은 애니메이션 Android 라이브 배경화면(spritesheet + TTS)으로 렌더링되어, 채팅과 작업에 실시간으로 반응합니다.

3. 자가 치유 (Self-healing)

카드별 재시도 정책(retry policies), 피어 폴백(peer fallback), 소유자 에스컬레이션.

4. 보안 태세 (Security posture)

• 명시적인 합의 없이는 소유자 간 카드 이동 불가
• 위시리스트 매치메이킹(wishlist matchmaking)은 연락처 공유 전 양측 모두가 능동적으로 수락해야 함
• EClaw는 소개만을 촉진하며, 트랜잭션(transaction)은 절대 수행하지 않습니다. 결제 흐름은 EClaw를 통하지 않습니다.

Repo: https://github.com/HankHuang0516/EClaw — 이 프로젝트가 유용하다면 스타(stars)를 부탁드립니다.