이 영상은 모형(mock-up)이 아닌 실제 실행 영상입니다: grapharc go "why did checkout latency spike at 09:14 UTC?" --model ollama/qwen3:8b 로컬 8B 모델이 그래프를 제안합니다 → triage(분류)가 4개의 병렬 증거 추출로 퍼져나가고, correlate(상관관계 분석)에서 결합된 후, hypothesize(가설 설정) → verify(검증) → report(보고) 단계로 이어집니다. 결정론적 승인 게이트(deterministic admission gate)가 제안을 검토합니다 (registry, policy, budget, depth, acyclicity - 모든 제안에 대해 5가지 체크를 모두 수행하므로, 모델은 첫 번째 거절 사유뿐만 아니라 전체 거절 목록을 받게 됩니다). 그 후에야 실행이 이루어집니다. 각 노드는 실행 중에는 황색으로 변하며, 완료되면 자체 토큰 비용과 함께 녹색으로 변합니다. 제가 가장 중요하게 생각하는 부분은 거절(refusals)이 기능(feature)이라는 점입니다. 저는 롤백(rollback) 유형을 거부하는 정책(policy)에 대해 "지금 즉시 장애를 완화하세요: 어젯밤 배포를 롤백하십시오"라고 명령했습니다. 1라운드: 거절됨, policy/edge_denied. 2라운드: 다시 시도했으나 거절됨. 3라운드: 모델은 롤백을 포기하고 대신 읽기 전용(read-only) 조사를 제안했으며, 이는 승인되어 사람이 실행 명령을 내릴 때까지 대기 상태로 유지되었습니다. 세 번의 구조화된 거절이 8B 모델을 실행 없이 금지된 행동으로부터 멀어지게 했으며, 전체 감사 추적(audit trail)을 남겼습니다. 또한 제가 스크립트로 짜지 않은 토폴로지(topology)도 처리합니다: "두 가설을 병렬로 조사하라"고 요청하자, qwen3:8b는 16개 노드 그래프를 제안했습니다 - 동일한 등록된 유형에서 인스턴스화된 두 개의 완전한 조사 분기가 하나의 보고서에서 결합되는 형태였으며, 한 라운드 만에 승인되어 22초 만에 실행되었습니다. 모든 것은 단 하나의 추가 전용(append-only) JSONL 트레이스(trace)를 읽고 씁니다: 실시간 브라우저 뷰, 재생(replay), 차이(diff), 메트릭(metrics), 비용 할당(cost attribution) 및 OTel 내보내기는 모두 동일한 파일에 대한 뷰이므로, 대시보드가 감사 추적과 불일치할 수 없습니다. 최악의 비용은 그래프가 실행되기 전에 책정되며, 노드당 정확한 비용은 실패 시에도 실행 후에 기록됩니다. LangGraph를 기반으로 구축되었습니다. API 키가 필요하지 않습니다 - ollama, OpenRouter, OpenAI 또는 CLI를 통한 Claude 구독과 함께 작동합니다. pip install grapharc 를 통해 설치할 수 있으며, 데모 단계는 스크립트된 모델에서 실행되므로 테스트 비용이 들지 않습니다.

GitHub: https://github.com/CodeGraphContext/GraphARC
PyPI: https://pypi.org/project/grapharc/
제한 사항은 README에 솔직하게 문서화되어 있습니다 (승인 과정은 노드의 종류를 허가하는 것이지, 그 인자(arguments)를 허가하는 것이 아닙니다. 프로세스 내 샌드박스(in-process sandbox)는 심층 방어(defense in depth)를 위한 것이지, 커널 경계(kernel boundary)를 의미하는 것이 아닙니다). 무엇이든 기꺼이 답변해 드리겠습니다. 마음에 드신다면 Star를, 사랑하신다면 기여(Contribute)를 부탁드립니다! /u/Desperate-Ad-9679 제출 [link] [comments]