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에이전트 협업 시스템의 감사 로그를 HIPAA·SOC2·GDPR 분류, 날짜, 심각도로 검색합니다. 개인정보 탐지와 위협 차단을 집계하고 주요 사건을 표시합니다.

• 규제 분류별 감사 로그를 확인합니다
• 심각한 오류를 조사합니다
• 개인정보 탐지와 위협 차단을 집계합니다

저장소가 AI 에이전트 실행 프레임워크를 도입할 준비가 되었는지 다섯 지표로 평가합니다. 파일 변경 없이 예상 실행 비용과 기본 틀의 준비 상태도 확인합니다.

• 에이전트 실행 프레임워크 도입 전 평가합니다
• 다섯 지표로 준비 상태를 비교합니다
• 예상 실행 비용과 기본 틀을 확인합니다

Git 변경 차이의 위험과 복잡도를 평가하고 변경 유형과 권장 검토 역할을 정리해, 풀 리퀘스트 제출 전이나 병합 전에 집중해서 확인할 부분을 좁혀 줍니다.

• 풀 리퀘스트 제출 전 변경 위험을 확인합니다
• 여러 모듈에 걸친 대규모 변경을 검토합니다
• 변경에 적합한 검토 담당 역할을 정리합니다

적용 전의 데이터베이스 변경 SQL을 점검합니다. 외래 키 참조, 되돌리기 구문, 필수 기본값, 파괴적 작업과 명명 문제를 파일 경로 및 줄 번호와 함께 보고합니다.

• 데이터베이스 변경을 적용 전에 점검합니다
• 외래 키 참조 대상과 적용 순서를 확인합니다
• 변경을 되돌릴 SQL의 누락을 찾습니다

기존 테스트에서 고정된 JSON 평가 데이터를 만들고 형식 오류를 검사합니다. 커밋이나 파생 버전이 달라도 같은 과제를 사용해 동일한 기준으로 개선안을 비교합니다.

• 기존 테스트에서 고정 평가 세트를 만듭니다
• CI에서 평가 파일을 검증합니다
• 같은 과제로 여러 커밋을 비교합니다

Cognitum Seed 기기의 측정 데이터에서 급증, 값 정체 등의 이상을 탐지하고 분류합니다. 높은 점수에는 격리를 제안하고 이상 유형과 점수를 기록합니다.

• 기기의 비정상적인 측정값 조사
• 카나리 배포 진행 전 점검
• 기기군의 상태 경보 원인 분류

Git 브랜치 관리와 충돌 해결, PR 생성부터 검토와 병합까지 지원합니다. 병합 전에 변경 위험과 자동 검사 결과를 확인하고 병합 빈도와 검토 시간도 살펴봅니다.

• 기능 브랜치와 PR 준비
• 릴리스 브랜치에 수정 사항 모으기
• 병합 전 변경 위험 확인

진화 방식으로 조정한 프롬프트 설정을 읽어 구조와 생성되는 시스템 프롬프트를 확인합니다. 실행 기록의 실패 유형도 분류해 도입 전 검토를 돕습니다.

• 조정된 프롬프트의 도입 전 확인
• CI에서 설정 변경 검증
• 실행 기록의 실패 유형 분류

선언된 MCP 서버와 도구 설정을 읽고 권한, 정책, 의존성 문제를 정적으로 검사합니다. 심각도에 따라 CI 검사를 실패시키는 조건도 지정할 수 있습니다.

• MCP 서버와 도구의 권한 확인
• 설정의 정책과 의존성 점검
• 심각도에 따른 CI 실패 판정

저장된 벤치마크 결과를 시간순으로 비교해 승률, 응답 시간, 추가 처리 전환율 등의 변화를 정리합니다. 합격 여부만으로 드러나기 어려운 성능 저하를 확인합니다.

• 출시 전 성능 추이 확인
• 테스트 데이터 확장 후 결과 검토
• agent-booster 업데이트 후 지연 확인

지식 그래프의 특정 항목에서 시작해 의존 관계와 간접 연결을 탐색합니다. 관련성이 높은 경로를 순위로 보여 주어 코드 구조와 변경 영향 범위를 파악하도록 돕습니다.

• 구성 요소 변경의 영향 범위 확인
• 연속된 의존 관계 추적
• 항목 사이의 간접 관계 탐색

Cognitum Seed 기기를 fleet이라는 그룹으로 묶어 관리합니다. 그룹 생성과 목록 확인, 소속 기기 추가·제외, 명시적 확인을 거친 그룹 삭제를 지원합니다.

• 이름을 지정해 기기 그룹 만들기
• 기존 fleet 목록 확인하기
• 소속 기기 추가하거나 제외하기

구성의 일관성, 위협, MCP 권한과 의존성을 정적으로 감사하고 시간 정보와 함께 기록합니다. 정기 실행으로 변화를 확인하고 지정한 심각도에 따라 CI를 실패시킬 수 있습니다.

• 구성과 보안에 대한 주간 감사
• MCP 권한과 의존성 확인
• 과거 감사 기록과 변화 비교

MCP 연결과 작업에 관련된 위협을 읽기 전용으로 조사합니다. 위협별 지적 사항과 가장 높은 심각도를 보고서로 정리해 공개 전 보안 검토에 활용합니다.

• 공개 전 보안 검토
• 보안 담당자에게 전달할 보고서 준비
• 정기 감사에서 위협 변화 확인

DeepSeek 모델에 한 번의 요청으로 요약, 정보 추출, 간단한 분류를 맡깁니다. 응답과 토큰 사용량을 JSON으로 받아 후속 처리에 전달할 수 있습니다.

• 한 번의 요청으로 글을 요약합니다
• 글에서 필요한 정보를 추출합니다
• 글을 간단한 범주로 분류합니다

현재 코드에 맞춰 API나 프로젝트 전체 문서를 생성하고 갱신하며, 기존 설명과 구현의 차이를 찾습니다. 정기 유지보수 설정과 작성 방식 저장도 지원합니다.

• 코드 변경 후 문서를 갱신할 때
• 문서와 구현의 차이를 찾을 때
• API나 프로젝트 전체 문서를 생성할 때

메모리에 쌓인 조사 결과를 모아 근거의 강도와 정보 간 충돌을 정리합니다. 요점, 한계, 출처, 다음 행동을 담은 보고서로 조사 후 판단을 돕습니다.

• 여러 차례의 조사 결과 통합
• 상충하는 주장과 근거 비교
• 다음 행동을 담은 조사 요약 작성

성공한 작업의 절차와 교훈을 학습 패턴으로 저장하고 장기 보관을 위해 통합합니다. 분야별 추가 학습, 저장소별 학습 결과 확인, 저장 데이터 압축도 지원합니다.

• 성공한 작업의 교훈 저장
• 누적된 작업 이력 통합
• 분야별 추가 학습 데이터 생성

Claude Code 세션 로그에서 모델별 토큰 사용량과 미국 달러 비용을 집계해 AgentDB에 저장합니다. 작업 후 비용을 기록하고 보고서용 데이터를 축적할 수 있습니다.

• 작업이 끝난 시점에 비용을 기록합니다
• 세션 종료 시 사용량을 저장합니다
• 긴 작업 중 비용을 정기 집계합니다

Cognitum Seed 기기의 증거 기록 연결을 검증해 누락된 기록 기간과 해시 체인 단절을 확인합니다. 무결성 점수를 보고하고 발견한 누락을 감사용으로 저장합니다.

• 기기의 증거 기록 연결 검증
• 누락된 기록 기간 확인
• 해시 체인의 단절 지점 확인

에이전트의 판단과 문제 해결 절차를 재사용 가능한 패턴으로 정의합니다. 실행 가능한 워크플로에 넣어 실행하고, 결과를 평가해 효과적인 방법을 공유합니다.

• 조건 분기로 판단 절차를 정의할 때
• 문제 해결 절차를 실행 가능하게 만들 때
• 비슷한 과거 사례에서 해결책을 찾을 때

IoT 기기 그룹에 펌웨어를 단계적으로 배포합니다. 소수 기기의 이상을 확인한 뒤 범위를 넓히며, 배포 상태 조회와 롤백도 관리합니다.

• 기기 그룹에 지정한 펌웨어 버전 배포
• 선행 배포 확인 후 배포 범위 확대
• 펌웨어 배포 롤백

지정한 주소나 기본 USB Ethernet 주소로 Cognitum Seed 기기를 등록합니다. 식별 정보 조회, 초기 신뢰 수준 설정, 선택적 페어링, 상태 확인과 기록 저장을 수행합니다.

• 지정한 연결 주소로 기기 등록
• USB Ethernet 기본 주소로 연결
• 토큰을 사용한 기기 페어링

기록된 AI 사용 비용을 한 번에 집계해 총지출, 모델별 내역, 최고 비용 세션과 예산 사용 현황을 확인합니다. Markdown이나 JSON으로 출력해 읽거나 다른 스크립트에 전달합니다.

• 총지출과 예산 사용 현황 확인
• 모델별 비용 파악
• 대시보드용 비용 데이터 조회