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docs: update comprehensive README.md with deployment, backup, and local getting started guides

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- Add full architecture Mermaid diagram (Next.js frontend, Go backend, SQLite storage, Docker network)
- Document Docker container production deployment (build, up, logs, ps, down)
- Add detailed Getting Started guide separated into Frontend (Next.js) and Backend (Go)
- Document database backup and restore methods (make backup-db and anl_dump.sql)
- Document Admin Dashboard (/console) token authentication and CRUD capabilities
- Detail Multi-Agent Mux (MAM) orchestration roles and protocols
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Godopu
2026-08-25 11:11:12 +09:00
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README.md
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# 🌐 경북대학교 AI 에이전트 네트워크 연구실 (ANL) # 🌐 경북대학교 AI 에이전트 네트워크 연구실 (ANL) 공식 웹사이트
> 본 프로젝트는 **경북대학교 컴퓨터학부 AI 에이전트 네트워크 연구실 (AI Agent Networking Laboratory, ANL)**의 공식 홈페이지를 차세대 웹 기술 스택(Next.js 14+, TypeScript, Tailwind CSS)으로 리뉴얼 및 구축하기 위한 프로젝트입니다. > **AI Agent Networking Laboratory (ANL), School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University**
> >
> 연구실의 기존 실측 데이터 원본(`ISL-2026/`), 최신 멀티에이전트 오케스트레이션 연구/세미나 자료(`multi-agent-orchestration/`), 그리고 참고용 모던 웹 프로토타입(`refer_landing_page/`)을 통합하여 연구실의 새로운 기술 비전을 담은 랜딩페이지를 개발합니다. > 본 리포지토리는 경북대학교 컴퓨터학부 AI 에이전트 네트워크 연구실의 공식 웹사이트 및 데이터 관리 대시보드 시스템입니다.
> 실시간 런타임 데이터 동기화를 지원하는 **Next.js 14+ 프론트엔드**, **Go (Gin) 고성능 RESTful 백엔드**, **SQLite 트랜잭션 데이터베이스**, 그리고 **통합 Docker 컨테이너 오케스트레이션**으로 구축되었습니다.
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## 📌 1. 연구실 개요 및 핵심 연구 분야 (Lab Overview & Core Research Focus) ## 📌 1. 연구실 개요 및 핵심 연구 분야 (Lab Overview & Research Focus)
- **연구실명**: AI 에이전트 네트워크 연구실 (ANL / AI Agent Networking Laboratory) - **연구실명**: AI 에이전트 네트워크 연구실 (ANL / AI Agent Networking Laboratory)
- **소속**: 경북대학교 IT대학 컴퓨터학부 - **소속**: 경북대학교 IT대학 컴퓨터학부
- **지도교수**: 고석주 교수 (Prof. Seok-Joo Koh / `sjkoh@knu.ac.kr`) - **지도교수**: 고석주 교수 (Prof. Seok-Joo Koh / `sjkoh@knu.ac.kr`)
- **연구 패러다임 전환 (Research Paradigm Shift)**: - **연구 패러다임**:
- *Legacy (과거)*: 단일 디바이스 연동 및 전통적 사물인터넷(oneM2M, OCF) 표준 연구 - **Present & Future**: **MCP & SKILL**, **멀티에이전트 오케스트레이션 (HERDR, crewAI, LangGraph)**, **이종 에이전트 상호운용성 표준 (ACP, A2A)**, 및 **AIoT gRPC/QUIC 고성능 통신 백본**
- **Present (현재 핵심 연구)**: **MCP & SKILL**, **멀티에이전트 오케스트레이션 인프라 (HERDR, LangGraph)**, **이종 에이전트 상호운용성 표준 (ACP, A2A)**, 및 **AIoT gRPC/QUIC 고성능 통신 백본**
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## 💡 2. 핵심 연구 분야 (Core Research Areas) ## 💡 2. 핵심 연구 분야 (Core Research Areas)
`multi-agent-orchestration/` 연구 자산에 기반한 ANL 연구실의 주요 연구 분야입니다:
### 🔌 1) AI Agent 기능 확장 프로토콜 (MCP & SKILL) ### 🔌 1) AI Agent 기능 확장 프로토콜 (MCP & SKILL)
- **MCP (Model Context Protocol)**: Anthropic 제정 오픈 규격으로 로컬/원격 도구, 데이터(Resource), 프롬프트 통일 호출 인터페이스 - **MCP (Model Context Protocol)**: Anthropic 제정 오픈 규격으로 도구, 데이터 리소스, 프롬프트 표준 인터페이스 연동
- **SKILL (자율 확장 도구 모음)**: 실행 코드 + 도구 명세 스키마 + Few-shot이 결합된 모듈화 패키징 기술 - **SKILL (자율 확장 도구 패키지)**: 실행 코드 + 도구 명세 + Few-shot이 결합된 모듈형 에이전트 기능 확장
- **CLI 코딩 에이전트**: Claude Code, Antigravity CLI 등 터미널 기반 파일 제어 및 자율 소프트웨어 엔지니어링 - **CLI 자율 코딩 에이전트**: Claude Code, Antigravity CLI 등 터미널 기반 자율 소프트웨어 엔지니어링
### 🤖 2) 멀티 에이전트 협업 및 오케스트레이션 인프라 (Multi-Agent Orchestration) ### 🤖 2) 멀티 에이전트 협업 및 오케스트레이션 (Multi-Agent Orchestration)
- **단일 에이전트 한계 극복**: Lost in the middle 현상 방지, 환각(Hallucination) 억제 및 역할 세분화(Role Specialization) - **이종 에이전트 교차 검증**: 서로 다른 LLM 모델(Planner, Creator, Reviewer) 간 비평/합의 루프로 무결성 확보
- **이종 에이전트 교차 검증**: 서로 다른 LLM 모델간 비평/합의 루프를 통한 신뢰성 극대화
- **오케스트레이션 인프라 코어**: - **오케스트레이션 인프라 코어**:
- **HERDR**: 가상 백그라운드 프로세스 컨테이너 기반 에이전트 세션 격리 및 TUI 라이프사이클 관제 - **HERDR**: 가상 백그라운드 프로세스 격리 및 에이전트 세션 TUI 관제
- **crewAI**: 역할(Role), 목표(Goal), 배경(Backstory) 기반 순차/계층 크루 프로세스 - **LangGraph & crewAI**: 상태 보존형 순환 그래프, 역할 기반 분업 및 예외 롤백 처리
- **LangGraph**: 상태 보존형 순환 그래프(Cyclic Graph), 루프 제어, 예외 롤백 및 상태 동기화
### 🌐 3) 에이전트 상호운용성 개방형 표준 (Agent Interoperability: ACP & A2A) ### 🌐 3) 에이전트 상호운용성 개방형 표준 (Agent Interoperability: ACP & A2A)
- **ACP (Agent Communication Protocol)**: IBM Research 제정 서비스 발견 및 태스크 위임 오픈 표준 - **ACP (Agent Communication Protocol)**: IBM Research 제정 서비스 발견 및 태스크 위임 오픈 표준
- **A2A (Agent-to-Agent Protocol)**: Google 및 Linux Foundation 주도의 이종 에이전트 간 표준 메시지 교환 및 상태 추적 통신 표준 - **A2A (Agent-to-Agent Protocol)**: Google/Linux Foundation 주도 이종 에이전트 간 표준 메시지 교환 통신 표준
- **Agent Card (`/.well-known/agent-card.json`)**: 에이전트의 역량(Capabilities), 엔드포인트, 보안 사양을 명시하는 표준 JSON 프로필 - **Agent Card (`/.well-known/agent-card.json`)**: 에이전트 역량(Capabilities) 및 보안 사양 표준 프로필
### ⚡ 4) 지능형 사물인터넷 (AIoT) & 고성능 통신 백본 (AIoT & gRPC/QUIC) ### ⚡ 4) 지능형 사물인터넷 (AIoT) & 고성능 백본 (AIoT & gRPC/QUIC)
- **AIoT 분산 자율 제어**: 스마트 팩토리/스마트 팜 등 Physical 센서 계층과 엣지 연산 계층 간 멀티 에이전트 분산 배치 - **AIoT 분산 자율 제어**: 센서 계층과 엣지 연산 계층 간 멀티 에이전트 분산 배치
- **gRPC & QUIC 양방향 스트리밍**: HTTP/2 & HTTP/3 기반 Protobuf 직렬화 및 대용량 멀티모달 바이너리 고속 전송 - **gRPC & QUIC 양방향 스트리밍**: HTTP/2 & HTTP/3 기반 고속 바이너리 멀티모달 전송
- **하이브리드 백본 메쉬**: 센서 계층의 경량 프로토콜(MQTT/CoAP)과 엣지 백본의 고성능 프로토콜(gRPC/QUIC) 완충 혼용
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## 📁 3. 디렉터리 구조 및 역할 (Directory Structure) ## 🏗️ 3. 시스템 아키텍처 (System Architecture)
```mermaid
graph TD
User["🌐 User / Browser"]
Admin["👑 Admin User"]
subgraph Docker_Network ["Docker Bridge Network (anl-net)"]
subgraph Frontend_App ["Next.js 14 Frontend (anl-frontend:3000)"]
PublicPages["Public Pages (force-dynamic)<br/>/, /members, /publications, /lectures, /standardization"]
AdminConsole["Admin Dashboard (/console)<br/>Research Projects, Areas, Members, Pubs, Lectures, Standards"]
API_Client["Typed API Client (lib/api.ts, lib/adminApi.ts)"]
end
subgraph Backend_App ["Go Gin Backend API (anl-backend:8080)"]
Router["REST API Router & CORS"]
AuthMW["RequireAdminToken Middleware"]
Handlers["CRUD Handlers (Home, Members, Pubs, Lectures, Standards)"]
Repo["Repository Layer & Transaction Order Normalizer"]
end
subgraph Storage ["Persistent Volume Storage (anl-sqlite-storage)"]
SQLiteDB[("SQLite Database<br/>/app/data/anl.db")]
end
end
User -->|HTTP :3000| PublicPages
Admin -->|Bearer Auth :3000| AdminConsole
PublicPages --> API_Client
AdminConsole --> API_Client
API_Client -->|REST API :8080| Router
Router --> AuthMW
AuthMW --> Handlers
Handlers --> Repo
Repo --> SQLiteDB
```
---
## 📁 4. 디렉터리 구조 (Directory Structure)
``` ```
landing_page/ landing_page/
├── README.md # [본 문서] 5대 연구 기둥 반영 통합 온보딩 가이드 ├── README.md # [본 문서] 종합 프로젝트 가이드 및 배포/운영 문서
├── ISL-2026/ # 📄 [실제 데이터 원본] 기존 연구실 공식 홈페이지 (HTML/CSS 및 교수/연구원/실적 데이터) ├── docker-compose.yml # 통합 Docker Compose 멀티 서비스 오케스트레이션
│ ├── index.html # 메인 랜딩페이지 & 레거시 연구 분야 소스 ├── .env.example # 환경변수 설정 템플릿
│ ├── member.html # 교수진, 석/박사 연구원, 학부연구생, 졸업생 목록
│ ├── paper-international.html # 국외 저널 및 학회 논문 실적
│ ├── paper-domestic.html # 국내 저널 및 학회 논문 실적
│ ├── patent.html # 특허 등록/출원 실적
│ └── standard.html # 국제/국내 표준화 기여 내역 (oneM2M, ITU-T 등)
│ │
├── multi-agent-orchestration/ # 📚 [신규 연구 분야 상세 교육 & 세미나 자료] ├── backend/ # ⚡ [Go 백엔드 REST API]
│ ├── lecture_summary.md # AI Multi-Agents 오케스트레이션 핵심 기술 요약 │ ├── cmd/ # 진입점 (api: API 서버, seed: 시더, export-content)
│ ├── SLIDE.md # 연구 세미나 통합 발표 자료 │ ├── internal/ # 비즈니스 로직 (handlers, repository, router, config, httpx)
│ ├── implementation_plan.md # 오케스트레이션 검토 및 반영 루프 계획 │ ├── db/backup/ # 💾 데이터베이스 백업 (anl.db 바이너리, anl_dump.sql 전체 덤프)
│ └── chapters/ # 0~6장 챕터별 상세 연구 문서 (Prompt, MCP, HERDR, A2A, gRPC 등) │ ├── seed/data/ # 초기 원시 JSON 시드 데이터
│ ├── Dockerfile # 백엔드 경량 Multi-stage Dockerfile (Alpine 3.20)
│ ├── Makefile # 빌드, 테스트, 포맷, 백업(make backup-db) 타겟
│ └── go.mod # Go 모듈 의존성 정의
│ │
├── refer_landing_page/ # 🚀 [타겟 웹 애플리케이션] Next.js 14+ App Router ├── refer_landing_page/ # 🚀 [Next.js 14 프론트엔드 & 관리자 콘솔]
│ ├── app/ # Next.js App Router 페이지 (Home /, members, publications, lectures, standardization) │ ├── app/ # App Router 페이지 (공개 페이지 및 /console 관리자 대시보드)
│ ├── components/ # 모듈화된 UI 컴포넌트 (Header, Footer, PageHeader, SectionLabel, Reveal, Counter, Marquee) │ ├── components/ # UI 컴포넌트 (Header, Footer, Reveal, Counter, Marquee 등)
│ ├── docs/DESIGN.md # 고대비 매거진 에디토리얼 디자인 시스템 가이드 문서 │ ├── lib/ # API 통신 클라이언트 (api.ts: 조회, adminApi.ts: CRUD)
│ └── tailwind.config.ts # 디자인 토큰 및 시각 스타일 규칙 정의 │ ├── docs/ # 디자인 시스템 (DESIGN.md: Issue 01 에디토리얼 스타일)
│ ├── scripts/ # E2E 테스트 스위트 및 데이터 검증 러너
│ ├── Dockerfile # 프론트엔드 Standalone Multi-stage Dockerfile (Node 20 Alpine)
│ ├── next.config.js # output: "standalone" 프로덕션 번들링 설정
│ └── package.json # Next.js, React, Tailwind CSS 의존성
│ │
├── .agents/ # 🤖 멀티 에이전트 오케스트레이션 규칙 및 스킬 툴킷 (MAM) ├── .agents/ # 🤖 멀티 에이전트 오케스트레이션 스킬 & 룰셋 (MAM)
├── .mam/ # ⚡ 에이전트 세션 DB 및 HERDR 격리 레지스트리 ├── .mam/ # ⚡ 에이전트 세션 DB 및 HERDR 격리 레지스트리
└── docs/ & research/ # 작업 노트, 결정 기록(ADR) 및 연구 논문 아카이브 └── ISL-2026/ # 📄 레거시 실측 원본 HTML/CSS 아카이브
``` ```
--- ---
## 🎯 4. 온보딩 개발 미션 (Development Missions for Agents) ## 🚀 5. Docker 컨테이너 배포 및 운영 가이드 (Production Deployment)
### 📥 Mission 1: 실제 레거시 데이터 마이그레이션 & 신규 5대 연구 기둥 반영 다른 워크스테이션이나 서버에서 Docker를 통해 원클릭으로 전체 시스템을 빌드하고 배포하는 방법입니다.
- `ISL-2026/` 레거시 데이터(교수진, 연구원, 논문, 특허, 강의)를 추출하여 `refer_landing_page/app/<route>/page.tsx` 내 데이터 구조로 교체합니다.
- 연구실 메인 랜딩페이지(`app/page.tsx`) 상단 비주얼, 키워드 마퀴(`Marquee`), 카운터 수치(`Counter`)에 **A2A, MCP, HERDR, LangGraph, gRPC/QUIC** 등 5대 신규 연구 키워드 및 성과를 전면 강조합니다.
### 🎨 Mission 2: 고대비 에디토리얼 디자인 시스템 준수 ### 1) 저장소 클론 및 환경 설정
- `refer_landing_page/docs/DESIGN.md`에 명시된 에디토리얼 디자인 시스템("Issue 01") 규격을 엄격히 준수합니다. ```bash
- `ISL-2026/assets/`의 로고 및 인물/연구 사진을 `refer_landing_page/public/`으로 이관합니다. # 1. 저장소 클론
git clone <리포지토리_URL> landing_page
cd landing_page
### 🔍 Mission 3: SEO, 반응형 UI & 빌드 검증 # 2. 환경변수 파일 생성
- 모든 페이지에 SEO 태그(Title, Description, Open Graph, Semantic HTML5) 적용. cp .env.example .env
- `npm run build` 타입/린트 오류 0건 및 반응형 UI 검수.
--- # (선택) .env 파일에서 관리자 토큰(ADMIN_TOKEN) 및 포트 변경 가능
```
## 👥 5. 멀티 에이전트 역할 (Multi-Agent Team Protocol) ### 2) 컨테이너 이미지 빌드
```bash
# 프론트엔드 및 백엔드 이미지 동시 빌드
docker compose build
| 에이전트 | 담당 역할 (Role) | 주요 임무 (Primary Responsibilities) | # (선택) 캐시 없이 전체 재빌드 시
| :--- | :--- | :--- | docker compose build --no-cache
| 🧠 **Claude** | `planner and reviewer` | 5대 연구 기둥 반영 검토, 데이터 무결성 검증, 최종 코드 PR 승인 | ```
| 🎨 **Agy** (Antigravity) | `creator` | Component 개발, `ISL-2026` 및 `multi-agent-orchestration` 연구 데이터 추출 및 코드 마이그레이션 |
| 🔍 **Cline** | `reviewer` | UI/UX 반응형 검수, SEO 및 Accessibility 점검, 린트/타입 안전성 검증 |
> ⚠️ 모든 에이전트는 프로젝트 루트의 [`AGENTS.md`](./AGENTS.md) 지침 및 [`.agents/MULTI_AGENT_RULES.md`](./.agents/MULTI_AGENT_RULES.md) 규약을 준수해야 합니다. ### 3) 서비스 백그라운드 배포 및 실행
```bash
# 1. 컨테이너 백그라운드 실행
docker compose up -d
# 2. 실행 상태 및 헬스체크 확인 (anl-backend-api 및 anl-frontend-app)
docker compose ps
# 3. 실시간 로그 모니터링
docker compose logs -f
```
### 4) 서비스 접속 URL
- **🌐 공식 홈페이지**: [`http://localhost:3000`](http://localhost:3000)
- **👑 관리자 대시보드**: [`http://localhost:3000/console`](http://localhost:3000/console) (로그인 토큰: `.env`에 설정된 `ADMIN_TOKEN`)
- **⚡ 백엔드 REST API**: [`http://localhost:8080/api/v1`](http://localhost:8080/api/v1)
- **💓 API 헬스체크**: [`http://localhost:8080/api/v1/health`](http://localhost:8080/api/v1/health)
### 5) 컨테이너 관리 및 중지
```bash
# 서비스 재시작
docker compose restart
# 서비스 중지 및 컨테이너 제거 (데이터베이스 볼륨은 안전하게 보존됨)
docker compose down
# (주의) 데이터베이스 볼륨까지 완전히 삭제하고 초기화할 때
docker compose down -v
```
--- ---
## 🛠️ 6. 로컬 개발 및 실행 가이드 (Getting Started) ## 🛠️ 6. 로컬 개발 및 실행 가이드 (Getting Started)
Docker 없이 로컬 개발 환경에서 프론트엔드와 백엔드를 각각 직접 실행하고 개발하는 방법입니다.
### 🅰️ Backend (Go REST API) 개발 가이드
#### 사전 요구사항
- **Go 1.22+** (권장: Go 1.26+)
- **SQLite 3**
- **Make** 빌드 도구
#### 실행 절차
```bash ```bash
# 1. 참고용 웹 애플리케이션 디렉터리로 이동 # 1. 백엔드 디렉터리로 이동
cd backend
# 2. 환경 설정 파일 복사
cp .env.example .env
# 3. Go 모듈 의존성 다운로드
go mod download
# 4. 데이터베이스 백업본 복원 (최신 실측 데이터 223건 적재)
sqlite3 anl.db < db/backup/anl_dump.sql
# 5. 백엔드 API 서버 빌드 및 실행 (기본 포트: http://localhost:8080)
make run
# 6. (별도 터미널) 유닛 테스트 및 코드 품질 검사
make test # 유닛 테스트 실행
make fmt-check # gofmt 포맷 검사
make vet # go vet 정적 분석
```
---
### 🅱️ Frontend (Next.js 14+) 개발 가이드
#### 사전 요구사항
- **Node.js 20+** (LTS)
- **npm 10+**
#### 실행 절차
```bash
# 1. 프론트엔드 디렉터리로 이동
cd refer_landing_page cd refer_landing_page
# 2. 의존성 패키지 설치 # 2. 의존성 패키지 설치
npm install npm install
# 3. 개발 서버 실행 (기본 포트: http://localhost:3000) # 3. 로컬 환경변수 파일 설정 (필요 시)
# 기본값으로 http://localhost:8080/api/v1에 자동 연결됩니다.
echo "NEXT_PUBLIC_API_BASE_URL=http://localhost:8080/api/v1" > .env.local
# 4. 개발 서버 실행 (기본 포트: http://localhost:3000)
npm run dev npm run dev
# 4. 프로덕션 빌드 테스트 (검증 시 사용) # 5. 프로덕션 빌드 및 타입 검사
npm run build npm run lint # ESLint 정적 분석
npx tsc --noEmit # TypeScript 엄격 타입 검사
npm run build # Next.js Standalone 프로덕션 빌드
# 6. 전체 통합 E2E 테스트 스위트 실행 (Gate 0~11 자동 검증)
python3 scripts/run_e2e_tests.py
``` ```
---
## 💾 7. 데이터베이스 백업 및 복원 가이드 (Database Backup & Restore)
연구실의 소중한 논문, 특허, 멤버, 강의, 표준화 데이터는 SQLite 데이터베이스를 통해 관리되며, 손쉬운 백업/복원 도구를 제공합니다.
### 1) 백업 파일 구성 (`backend/db/backup/`)
- **`anl.db`**: SQLite 바이너리 온라인 스냅샷 파일
- **`anl_dump.sql`**: 스키마 DDL 및 전체 11개 테이블 데이터 INSERT문이 포함된 표준 SQL 텍스트 덤프 (Git 추적 관리)
### 2) 데이터베이스 즉시 백업 명령어
언제든지 백엔드 디렉터리에서 명령어 한 줄로 최신 상태를 백업할 수 있습니다:
```bash
cd backend
make backup-db
```
### 3) 신규 환경 또는 Docker 컨테이너 복원 방법
#### 🐳 Docker 배포 환경에서 복원 (추천)
```bash
docker compose exec -T anl-backend sqlite3 /app/data/anl.db < backend/db/backup/anl_dump.sql
```
#### 💻 로컬 개발 환경에서 복원
```bash
cd backend
sqlite3 anl.db < db/backup/anl_dump.sql
```
---
## 👑 8. 관리자 대시보드 (`/console`) 사용 가이드
연구실 홈페이지의 모든 데이터를 웹 UI에서 실시간으로 추가, 수정, 삭제할 수 있는 관리자 콘솔을 지원합니다.
1. **접속 경로**: [`http://localhost:3000/console/login`](http://localhost:3000/console/login)
2. **관리자 인증**:
- 백엔드 `.env` 파일에 정의된 `ADMIN_TOKEN` (기본값: `anl-admin-secret-token-2026`)을 입력하여 로그인합니다.
- 인증 토큰은 브라우저 세션에 저장되며, 모든 변조 요청(`POST`, `PUT`, `DELETE`)에 `Authorization: Bearer <TOKEN>` 헤더로 자동 첨부됩니다.
3. **제공 기능**:
- **주요 연구 과제 (`/console/research-projects`)**: 과제명, 기간, 주관기관, 연구비 등 CRUD
- **핵심 연구 분야 (`/console/research-areas`)**: 연구 분야 CRUD 및 **순서 변경 시 1..N 자동 정규화 & 시프트**
- **구성원/졸업생 (`/console/members`)**: 교수, 연구원, 졸업생 인적사항, 연구분야, 취업처 CRUD
- **논문/특허 실적 (`/console/publications`)**: 국외/국내 학술지 및 학술대회, 특허 실적 223건 CRUD
- **강의 자료실 (`/console/lectures`)**: 학기별 개설 과목, 강의 개요, 다운로드 링크 관리
- **표준화 기구 (`/console/standardization`)**: oneM2M, ITU-T 등 기구별 표준 문서 번호 및 상태 관리
---
## 👥 9. 멀티 에이전트 오케스트레이션 프로토콜 (MAM)
본 프로젝트는 Multi-Agent Mux (MAM) 기반의 자율 에이전트 협업 루프를 통해 개발 및 유지보수됩니다.
| 에이전트 세션명 | 담당 역할 (Role) | 도구/런타임 | 주요 임무 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| 🧠 **`planner-reviewer-claude-01`** | `planner and reviewer` | Claude Code | 아키텍처 설계, 구현 계획 수립, 데이터 무결성 검증, 최종 PASS 판정 |
| 🎨 **`creator-agy-01`** | `creator` | Antigravity CLI | 컴포넌트 개발, 백엔드 API 구현, Docker 컨테이너화, 리팩토링 |
| 🔍 **`reviewer-cline-01`** | `reviewer` | Cline | 웹 표준/SEO 검수, 타입 안전성, Docker 네트워크/보안 심층 코드 리뷰 |
- **자율 루프 실행**: `bash .agents/skills/multi-agent-mux-loop/scripts/run_loop.sh --all-reviewer --target-agent "creator-agy-01" --task "<작업내용>"`
- **세션 상태 확인**: `bash .agents/skills/multi-agent-mux-status/scripts/status.sh`