AI 에이전트 Soyuz 오픈 소스: 보안과 KMP

Soyuz 데스크톱 AI 에이전트: 보안을 최우선으로 하는 오픈소스 접근법

개발자들이 보안과 예측 가능한 작동에 초점을 맞춘 "Soyuz" 데스크톱 에이전트를 오픈소스로 공개했습니다. 광범위한 기능을 가진 도구들과 달리, 이 프로젝트는 MCP와 같은 장황한 프로토콜을 피함으로써 위험을 최소화합니다. 에이전트는 VPN이나 복잡한 설정 없이 로컬에서 실행되며, GigaChat과 Anthropic 모델을 지원합니다.

소스 코드는 검토와 수정이 가능합니다. 이 프로젝트는 해커톤 경험과 Kotlin Multiplatform으로 구축된 모바일 에이전트에서 탄생했습니다.

아이디어의 탄생: 단순한 에이전트에서 데스크톱 솔루션으로

2025년 7월, 저자는 Kotlin으로 에이전트를 만드는 가이드를 발표했습니다. 그때쯤 이미 데스크톱 에이전트들이 OpenAI와 Anthropic API를 통해 업무 흐름에 통합되고 있었습니다. 이들은 음성 제어, UI 상호작용과 같은 일상적인 작업을 자동화했습니다.

Sber에서 열린 해커톤에서 팀은 Claude Code와 같은 범용 솔루션을 거부했습니다. 대신 시각 장애 사용자를 위한 에이전트를 만들었습니다: UI 없이 화면 인식, 키보드 및 마우스 제어가 가능했습니다. Clojure Robot 라이브러리와 자동화를 위한 DSL 경험은 일주일 안에 프로토타입을 구현하는 데 도움이 되었습니다.

에이전트는 예선을 통과하며 파일 열기, 웹사이트 접속, 클릭, 단축키에 대한 음성 명령을 시연했습니다. 결승전 전에 GigaChat 검열 문제가 발생했고—VPN을 통한 Anthropic 지원이 추가되었지만, 이는 성능을 저하시켰습니다.

재시작: Kotlin Multiplatform 기반 프레임워크

해커톤 이후, 프로젝트는 모바일 애플리케이션에 재초점을 맞췄습니다. Kotlin Multiplatform(KMP)은 iOS, Android, 데스크톱에서의 크로스 플랫폼 호환성을 위해 사용되었습니다. 외부 종속성 없이 그래프 기반의 맞춤형 에이전트 프레임워크가 개발되었습니다.

주요 발표물:

• 프레임워크 없이 Kotlin으로 구현한 에이전트: 상태 그래프를 통한 구현.
• KMP와 Xcode: 4개 플랫폼으로 에이전트 포팅 경험.

이 기술 스택은 "Soyuz"의 기반이 되었으며, 단일 코드베이스와 보안에 대한 통제를 보장합니다.

무엇보다 보안: MCP 거부

일반 사용자를 포함한 대중을 위해 에이전트는 VPN, 암호화, 카드 없이 즉시 작동해야 합니다. 요구사항:

• 자율성: 설정이 필요 없음.
• 접근성: 중개자 없이 로컬 모델과 GigaChat 지원.
• 보호: 취약점 최소화.

MCP는 장황함 때문에 거부되었습니다: Notion과 같은 도구에 대한 설명은 컨텍스트를 45,000자까지 부풀려 GigaChat과 로컬 LLM의 효율성을 떨어뜨립니다. 연구에서 MCP의 16개 취약점이 확인되었습니다. Notion MCP 도구의 예시가 문제를 보여줍니다:

[
  {
    "fn": {
      "name": "Mcp_notion_notion_search",
      "description": "[MCP:notion] Perform a search over:\n- \"internal\": Semantic search over Notion workspace...",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "query": {
            "type": "string",
            "description": "Semantic search query over your entire Notion workspace..."
          }
        }
      }
    }
  }
]

이런 구조는 성능을 저해합니다. "Soyuz"는 단순화된 스택을 사용합니다: 고정된 도구 세트, 작업 그래프, 로컬 실행.

아키텍처와 기술 스택

프로젝트는 데스크톱(Compose Multiplatform)용 KMP로 구축되었습니다. 핵심 구성 요소:

• 에이전트 코어: 작업 계획을 위한 상태 그래프.
• 도구: 화면 캡처, OCR, 입력 시뮬레이션(키보드/마우스).
• 모델: GigaChat(주요), Anthropic(대체), 로컬 LLM.
• 보안: 도구 샌드박싱, 프롬프트 검증, 명시적 동의 없이 네트워크 호출 없음.

그래프는 예측 가능한 행동을 가능하게 합니다: 에이전트는 계획에서 벗어나지 않아 토큰을 최소화합니다. 컨텍스트 절약—MCP 대비 최대 70%.

중간/시니어 개발자에게 이 스택은 LangChain이나 AutoGen의 대안으로 흥미롭습니다: 완전한 통제, KMP 통합, 데스크톱 자동화에 초점.

핵심 요약

• 오픈소스: GitHub에서 소스 코드, 무료 사용을 위한 MIT 라이선스.
• 보안: MCP 거부, 고정 도구, 로컬 실행.
• 접근성: VPN 없이 GigaChat 작동, 음성 및 화면 지원.
• KMP 스택: 크로스 플랫폼, 프롬프트 체인 대신 그래프.
• 자원 효율성: MCP의 45,000+ 토큰 대신 최대 4,000 토큰 컨텍스트.

— Editorial Team