RivalFree: Gemma와 SerpApi 기반의 다중 에이전트 경쟁 분석 엔진

_본 글은 Hacktoberfest Open-Source AI Challenge Week 1: Touch Grass에 제출하는 내용입니다.

제가 만든 것

RivalFree는 창업자, 개발자, 제품 관리자가 화면에서 벗어나 현실 세계로 돌아가도록 설계된 자율적인 AI 기반 경쟁 인텔리전스 및 기능 전략 플랫폼입니다.

일반적으로 경쟁 연구를 수행한다는 것은 며칠 동안 노트북 앞에 앉아 경쟁사 랜딩 페이지를 수동으로 검색하고, 가격 책정 등급을 파싱하며, 끝없는 포럼 스레드를 읽어 기능 격차를 찾는 것을 의미합니다. RivalFree는 이러한 화면 피로도를 해결합니다.

간단한 제품 콘셉트를 제출하기만 하면 RivalFree가 병렬 다중 에이전트 파이프라인을 가동하여 SerpApi를 통해 실시간 웹 데이터를 스캔하고, 경쟁사 위협을 매핑하며, 고객의 고충 지점을 표면화하고, 시장 출시 우선순위 실행 로드맵을 몇 초 만에 생성합니다. 이는 40시간 분량의 화면 작업 연구를 15초 보고서로 변환하여 창업자들이 노트북을 닫고 현실 세계 활동(touch grass)을 할 수 있게 합니다.

데모

• 실제 플랫폼: https://rivalfree.sumeet.app/
• 비디오 데모: https://drive.google.com/file/d/1O7F8qUIeTIyeG6rhMfmHRjNuGditmt9E/view?usp=sharing

코드

GitHub logo sumeet57 / RivalFree

제가 만든 방법

RivalFree는 현대적이고 반응형인 다중 에이전트 스택으로 설계되었습니다:

• Agent Framework & Open AI Integration: @langchain/google-genai를 기반으로 하며, open-weight 모델(Gemma, Llama 3, Qwen 등)과 원활하게 통합되도록 설계된 유연한 LangChain 오케스트레이터에 구축됨 (HuggingFace 또는 Ollama 로컬 추론을 통해).
• Live Search & Grounding: 실시간 검색 및 접지(Grounding): 쿼리 계획 에이전트에 SerpApi를 직접 통합하여 실시간 유기적 SERP 결과와 공개 포럼 불만 사항을 가져옴으로써, 정적인 모델 환각 현상을 제거함.
• Real-Time Streaming Engine: Node.js, Express, 그리고 Socket.IO를 사용하여 에이전트 추론 단계("Query Planning", "SERP Scanning", "Parallel Synthesis")를 반응형 터미널 UI로 직접 스트리밍함.
• Persistent Data & Session Management: 프로젝트, 피처 공백 행렬(feature void matrices), 그리고 지속적인 채팅 세션을 저장하기 위해 MongoDB / Mongoose 사용.
• Deployment Infrastructure: Docker Compose를 사용하여 컨테이너화하고, Certbot을 통해 SSL 인증서 관리를 거쳐 Nginx 리버스 프록시 뒤의 AWS EC2에 배포함.

개방 혁신이 왜 중요한가요?

경쟁 분석은 비싼 기업용 페이월(paywalls)이나 독점적인 폐쇄형 알고리즘 뒤에 가려져서는 안 됩니다.

오픈 이노베이션과 open-weight 모델은 1인 창업가와 독립 개발자가 에이전트 파이프라인을 감사하고, 민감한 제품 아이디어를 폐쇄된 제3자 API에 유출하지 않고 로컬에서 시장 인텔리전스를 실행하며, 자신들의 특정 니치에 맞춰 open-weight 추론 모델을 조정할 수 있도록 보장합니다. 오픈 소스 AI는 모두를 위한 전략적 지능을 민주화합니다.

수상 부문 (Prize Categories)

• Main Track: Week 1 - Touch Grass
• Featured Category: Gemma의 최적 활용 (open-weight 추론 파이프라인 실행)
• Partner Category: SerpApi의 최적 활용 (실시간 Google SERP 데이터에 다중 에이전트 시장 조사 접지(Grounding))
• Partner Category: MongoDB Atlas의 최적 활용 (사용자 프로젝트, 피처 공백 행렬 및 지속적인 채팅 세션 저장을 위한 기본 데이터 계층으로 Atlas 사용)