로드맵 - FIM One

목표: 글로벌 × 중국 기업을 위한 올인원 에이전트 플랫폼 구축 — 세 가지 점진적 모드를 통해 제공: Standalone(포털 어시스턴트), Copilot(호스트 시스템에 임베드), Hub(중앙 크로스시스템 오케스트레이션). 원칙: 공급자 중립적(벤더 락인 없음), 최소 추상화, 프로토콜 우선, 커넥터 우선(통합이 핵심 가치).

제품 비전

FIM One은 세 가지 점진적 배포 모드를 제공하는 올인원 에이전트 플랫폼입니다.

Standalone   → Your own AI assistant (Portal)
Copilot      → AI embedded in a host system (iframe / widget / embed)
Hub          → Central cross-system orchestration (Portal / API)

크로스시스템 오케스트레이션이 핵심 차별화 요소입니다. 엔터프라이즈 클라이언트는 ERP, CRM, OA, 재무, HR 등의 레거시 시스템을 보유하고 있으며, 이들이 AI를 통해 서로 통신해야 합니다. GTM 경로: Land and Expand

단계	모드	수행 작업
Land	Copilot	한 시스템에 임베드하여 UI 내에서 가치 입증
Expand	Copilot → Hub	더 많은 시스템으로 확대, Hub 모드가 이들을 통합

Known Issues

재현 가능하지만 아직 수정되지 않은 프로덕션 버그입니다. 각 항목은 증상, 의심되는 영역, 해결 방법(있는 경우)을 명시합니다. 수정이 범위 지정되고 예약되면 항목이 버전 섹션으로 이동합니다.

Playground 중지 및 재시도 시 일시적인 시각적 아티팩트가 표시되며, 페이지 새로고침으로 항상 해결됩니다. 세 가지 동시 렌더 소스 — activeConversation.messages(DB 스냅샷), SSE messages 스트림, 낙관적 pendingQuery 플레이스홀더 — 가 단일 파생 상태로 축소되지 않아서, “재시도” 클릭과 쌍을 이루는 어시스턴트 응답이 도착하는 사이에 UI가 (a) 사전 스트림 윈도우에서 동일한 쿼리를 잠시 두 번 렌더링하거나, (b) hasLiveMessages가 true이고 스냅샷이 다시 로드되기 전에 재시도 기록에서 이전 고아 사용자 버블을 삭제하거나, (c) SSE “완료” 이벤트와 다음 selectConversation 새로고침 사이의 좁은 윈도우에서 깜빡일 수 있습니다. 데이터는 절대 손실되지 않습니다 — 모든 사용자 메시지(중단된 재시도 포함)는 conversation.messages에 유지되고, normalize_alternating_messages를 통해 다음 LLM 호출로 전달되며, 48ba08c6 렌더 수정에서 도입된 HistoryTurn.orphanUserContents를 통해 새로고침 후 올바르게 렌더링됩니다. 참고로, Claude의 자체 웹 UI도 유사한 클래스의 버그를 보여줍니다 — 응답 중간에 중지하고 즉시 후속 쿼리를 보내면 때때로 후속 쿼리가 첫 번째 쿼리의 형제 편집 분기로 포크되기도 하고 새로운 턴으로 추가되기도 합니다 — 따라서 이는 낙관적 UI + SSE + 지속된 기록 설계에서 알려진 어려운 문제이지, FIM One 특정 결함이 아닙니다. 적절한 수정을 위해서는 세 가지 렌더 소스를 단일 파생 상태로 축소해야 하며, 더 광범위한 Playground 상태 머신 리팩토링까지 연기되었습니다.

Architecture Program — Agent Core

범위가 정해졌으나 아직 버전에 예약되지 않음. 배치는 의존성 순서로 정렬되며, 각각은 동반 설계의 구체적인 작업으로 확장됨.

Governance: 버그 클래스 방어 패턴 문서, 설계 노트 라이프사이클 상태, 마크다운 링크 게이트.
Session event log: 모든 모델 가시 입력이 지속적이고 순서가 있는 사실이 되며, 모델 히스토리는 이로부터 파생됨.
Runtime invariants + keyless snapshot replay: 프로덕션에서 소유 관계를 어설션하고, CI에서 키 없이 조립된 트랜스크립트를 비교.
Tool pipeline seams: 사전/실행/사후 단계로 권한, 타임아웃, 샌드박스 및 백그라운드 작업이 에이전트 루프를 벗어남.
Code Mode preset: 하나의 프로그램이 동일한 파이프라인을 통해 여러 커넥터 호출을 구성하여 다중 왕복 오케스트레이션을 대체.
Agent presets as declared capability sets, 플러스 플랜 및 백그라운드 상태가 사이드 파일이 아닌 로그 사실로 기록됨.
Typed frontend from OpenAPI 및 생성된 도구/환경 카탈로그로, 드리프트되는 수동 유지 복사본을 대체.

Backlog (Low Priority)

연기된 강화 — 차단하지 않음; 일치하는 시나리오가 나타날 때만 진행.

DAG 증거가 자체 절단 예산을 가짐, DAG_ANALYZER_TRUNCATION에서 분리되어 소스 증거가 분석기/합성 검증 전에 요약 예산으로 다시 잘리지 않음.
구조 인식 증거 절단 (head+tail / 리스트 & 테이블 유지) 긴 열거형이 끝부분을 조용히 잃는 대신 상한선을 초과하지 않음.
소스 충실도 지침을 ReAct 폴백 합성 프롬프트로 이식 전체/심각도 오류 레이블이 DAG뿐만 아니라 ReAct에서도 포착됨.

출시된 버전

v0.1 (2026-02-22) — MVP: ReAct + DAG Planner

ReActAgent와 도구 (calculator, python_exec, web_search)
DAG Planner (LLM이 의존성 그래프 생성)
스트리밍 + KaTeX가 포함된 Portal UI

v0.2 (2026-02-24) — Multi-Model + Memory

재시도 / 속도 제한 / 사용량 추적
기본 함수 호출 (JSON 전용 파싱 없음)
다중 모델 지원 (fast + main LLM)
메모리: WindowMemory, SummaryMemory
SSE 스트리밍을 지원하는 FastAPI 백엔드

v0.3 (2026-02-25) — Web Tools + MCP

웹 도구 (web_search, web_fetch) via Jina/Tavily/Brave
파일 작업 도구
MCP 클라이언트 (표준 도구 통합)
도구 자동 발견 + 카테고리
DAG 시각화 및 클릭-스크롤
Docker에서 코드 실행 (--network=none)

v0.4 (2026-02-25) — Multi-Turn + Agents

다중 턴 대화 (DbMemory)
도구 단계 폴딩 UI
HTTP 요청 + 셸 실행 도구
에이전트 관리 (생성, 구성, 게시)
JWT 인증
에이전트별 실행 모드 + 온도 제어

v0.5 (2026-02-28) — 완전한 RAG + 기반 생성

완전한 RAG 파이프라인 (embedding + vector store + FTS + RRF + reranker)
기반 생성 (인용, 신뢰도 점수)
지식 기반 문서 관리 (CRUD, 검색, 재시도, 스키마 마이그레이션)
ContextGuard + 고정 메시지 (토큰 예산 관리자)
DbMemory 지속성 + LLM Compact
DAG 재계획 (최대 3라운드)

v0.6 (2026-03-01) — Connector Platform

Connector CRUD: create, read, update, delete
ConnectorToolAdapter: converts Connector → BaseTool
Per-user credentials: AES-GCM encryption
Confirmation gate: 쓰기 작업 승인
Audit logging: all tool calls recorded
Circuit breaker: graceful degradation on failures
Utility tools: email_send, json_transform, template_render, text_utils
Embedding options: Jina, OpenAI, custom providers

v0.7 (2026-03-06) — Admin Platform + Multi-Tenant

Admin Platform: 사용자 관리, 역할 전환, 비밀번호 재설정, 계정 활성화/비활성화
초대 전용 등록: 세 가지 모드(공개/초대/비활성화) + 초대 코드 CRUD
스토리지 관리: 사용자별 디스크 사용량, 정리, 고아 파일 정리
대화 중재: 관리자 목록/삭제 모두
사용자별 강제 로그아웃: 모든 토큰 취소
API 상태 대시보드: 시스템 통계, 커넥터 메트릭
첫 실행 설정 마법사: 안내식 관리자 계정 생성
개인 센터: 사용자별 전역 지시사항, 언어 선호도
JWT 인증: 토큰 기반 SSE 인증, 대화 소유권
Global MCP servers: 관리자 프로비저닝, 모든 세션에서 로드
하위 호환성: registration_enabled → registration_mode 자동 마이그레이션

초대 코드 관리
사용자별 할당량 (429 적용)
구조화된 감사 로깅
민감한 단어 필터링
관리자 로그인 기록
관리자 파일 브라우저
향상된 관리자 보기 (model_name, tools, kb_ids 필드)
Docker Compose 배포 (단일 이미지, 명명된 볼륨)
OAuth 자동 감지 (window.location에서)
확장 사고 / 추론 지원 (LLM_REASONING_EFFORT, LLM_REASONING_BUDGET_TOKENS) — OpenAI o-series, Gemini 2.5+, Claude
관리자 도구별 활성화/비활성화 (비활성화된 도구는 런타임에 채팅에서 제외)
MCP 서버 관리를 Connectors 페이지로 이동
이중 데이터베이스 지원: SQLite (제로 설정 기본값) + PostgreSQL (프로덕션); Docker Compose는 PostgreSQL 자동 프로비저닝
모델 구성 문서 페이지 (제공자별 확장 사고 설정 포함)
SSE Protocol v2: delta_reasoning, usage 필드와 분할된 done/suggestions/title/end 이벤트를 포함한 실시간 답변 스트리밍; SQLite 풀 크기 5 -> 20
AI Builder 확장: 7개의 새로운 빌더 도구 (GetSettings, TestConnection, ImportOpenAPI for connectors; ListConnectors, AddConnector, RemoveConnector, SetModel for agents), 에이전트의 is_builder 플래그, 빌더 프롬프트 자동 새로고침, SSRF 가드
SSE v2 프론트엔드: 스트리밍 점 펄스 커서, DAG 재계획 라운드 스냅샷을 축소 가능한 카드로, DAG 레이아웃을 단계 상태에서 분리
AI Builder 개념 문서 페이지 (커넥터 및 에이전트 빌더 가이드 포함)
조직 시스템: 역할 기반 멤버십 (소유자/관리자/멤버)을 포함한 전체 CRUD, 관리자 관리 UI
3계층 리소스 가시성 (개인/조직/글로벌) — 에이전트, 커넥터, 지식 베이스, MCP 서버
모든 리소스 유형에 대한 게시/게시 취소 API; 게시된 에이전트의 소유자 위임
관리자 설정 가시성 엔드포인트 (복제-글로벌 대체); 통합 build_visibility_filter() 쿼리 헬퍼
데이터베이스 커넥터 (Phase 1-3): PG/MySQL/Oracle/SQL Server + 중국 레거시 DB에 대한 직접 SQL 액세스; 스키마 자동 검사, AI 주석, 읽기 전용 쿼리 실행, 암호화된 자격 증명, 커넥터당 3개 도구 (list_tables, describe_table, query)
평가 센터: 정량적 에이전트 품질 벤치마킹 — 테스트 데이터셋 CRUD (프롬프트 + 예상 동작 + 어설션), 평가 실행 (병렬 실행 + LLM 채점자 + 케이스별 통과/실패/지연/토큰 결과), 자동 폴링을 포함한 결과 뷰어; 마이그레이션 r8t0v2x4z567
3가지 모델 역할 (General/Fast/Reasoning) — 계층별 env 구성 격리; 빠른 모델은 더 이상 주 모델 설정을 상속하지 않음
구조화된 데이터 및 아티팩트 전달을 위한 일반 문자열 단계 결과를 대체하는 StepOutput 데이터클래스
DAG 실행을 위한 도구 캐시 — 비동기 잠금 스탬피드 방지를 포함한 실행당 동일한 도구 호출 캐시 (DAG_TOOL_CACHE)
실패 시 1회 재시도를 포함한 단계별 LLM 검증 (DAG_STEP_VERIFICATION)
자동 라우팅: 빠른 LLM이 쿼리를 ReAct 또는 DAG로 분류; /api/auto 엔드포인트; 프론트엔드 3방향 모드 토글 (AUTO_ROUTING)
~~Shadow Market Organization + Resource Subscriptions~~: 기본 제공 Market org (shadow, 자동 참여 없음)는 Platform org를 대체; 마켓플레이스 탐색 및 명시적 구독을 통해 발견된 리소스 (풀 모델); Market API로 공유 리소스 구독; Market에 게시하려면 항상 검토 필요; 리소스 구독 테이블; 글로벌 가시성을 대체하는 조직 기반 리소스 공유
~~Agent Auto-discovery and Sub-agent Binding~~: 에이전트의 discoverable 플래그; sub_agent_ids 화이트리스트; 전문가 에이전트에 작업을 위임하기 위한 CallAgentTool
~~MCP Server Credentials + Per-User Override~~: mcp_server_credentials 테이블; PUT /api/mcp-servers/{id}/my-credentials 엔드포인트; 자격 증명 폴백 동작을 위한 allow_fallback 플래그
~~Connector/KB Toggle~~: 리소스 일시 중단/재개를 위한 POST /api/connectors/{id}/toggle 및 POST /api/knowledge-bases/{id}/toggle
~~Standalone KB Conversations~~: 에이전트 바인딩 없이 직접 KB 채팅을 위한 대화의 kb_ids 필드

v0.8 (2026-03-20) — 연결기 선언형 구성 + 점진적 공개

v0.8.1 (2026-03-29) — 점진적 공개 성숙도 + ReAct 강화

DB 커넥터(DatabaseMetaTool), MCP 서버(MCPServerMetaTool), 온디맨드 도구 로딩(request_tools 메타 도구)을 위한 점진적 공개
DAG 품질 개선(5가지 개선: 모델 업그레이드, 스킬 자동 발견, 인용 검증자, 구조화된 콘텐츠 보존, 도메인 인식 라우팅)
ReAct의 도메인 모델 에스컬레이션(전문 도메인이 추론 모델로 자동 에스컬레이션)
모델별 Native Function Calling 토글(tool_choice_enabled)
ReAct 사이클 감지(결정론적 중복 도구 호출 방지)
ReAct 완료 체크리스트(도구 사용 시 사전 답변 검증)
Resource Fork Phase 1(계보 추적을 포함한 MCP 서버 + 스킬 포크 엔드포인트)
워크플로우 연결 종속성 자동 구독(재귀적 하위 워크플로우 종속성 해결)
사전 구축된 솔루션 템플릿(첫 등록 시 마켓에 시드된 8개 수직 솔루션)
관리자 알림 개선(시간대 인식, 마스터 스위치, SMTP Reply-To)
턴별 토큰 예산 서킷 브레이커(REACT_MAX_TURN_TOKENS)
중앙화된 도구 절단, 동적 시스템 프롬프트 예산 책정
파일 첨부 다운로드, 중복 메시지 제출 수정

v0.8.2 (2026-04-10) — 에이전트 코어 강화 + 비전 문서

에이전트 코어 Phase 0 — 컴팩트 프롬프트가 9섹션 구조화 형식으로 업그레이드됨; 빈 도구 결과 보호((no output) 대신 설명 메시지); 반복 방지 프롬프트 + 사이클 감지 임계값을 2로 낮춤; 도메인 분류기 + 사전 비행 DB 구성 병렬화(요청당 400–1100ms 절감); SSE end 이벤트는 답변 직후 전송되며, 제목/제안은 백그라운드 작업으로 이동
에이전트 코어 Phase 1 (컨텍스트 안티-블로트) — MicroCompact 규칙 기반 이전 도구 결과 정리(마지막 6개 유지); REACT_TOOL_RESULT_BUDGET=40000 집계 상한; 컨텍스트 오버플로우 시 반응형 컴팩트(예산의 50%로 자동 컴팩트 후 재시도, 크래시 대신)
에이전트 코어 Phase 2 (속도) — 키워드 기반 도구 사전 선택(명확한 일치 시 LLM 호출 건너뜀, 200–500ms 절감); SharedHttpClient LLM 연결 풀링; 답변이 200토큰 이상일 때 완료 확인 건너뜀; FallbackLLM은 기본+빠른 모델을 래핑하며 429/503/529/연결 오류 시 자동 페일오버
지능형 문서 처리(비전 인식) — 적응형 문서 처리: PDF 페이지는 비전 지원 모델(GPT-4o, Claude 3/4, Gemini)을 위해 PyMuPDF를 통해 이미지로 렌더링되며, 텍스트 전용 폴백은 pdfplumber 사용. 모델별 supports_vision 플래그. DOCUMENT_PROCESSING_MODE, DOCUMENT_VISION_DPI, DOCUMENT_VISION_MAX_PAGES를 통한 모드. DOCX/PPTX 포함 이미지 추출. 대화 턴 전체에서 다중 턴 비전 지속성. 스마트 PDF 처리(텍스트 풍부 페이지는 텍스트 + 이미지 추출; 스캔된 페이지는 전체 페이지 PNG로 렌더링). --network=none 코드 실행을 위한 일반적인 데이터 과학 패키지가 포함된 사전 구축 샌드박스 이미지(Dockerfile.sandbox)
리소스 포크 완료 — 에이전트/커넥터/워크플로우 포크 엔드포인트 추가, 5가지 유형 계보 추적 완료(KB 포크 제거 — 본질적으로 사용자 로컬)
파일 무결성 가드레일 — 시스템 프롬프트 규칙은 대상 파일을 읽을 수 없을 때 에이전트가 관련 없는 파일 내용을 대체하는 것을 방지; 업로드된 파일은 이제 메시지 컨텍스트에 file_id를 포함하여 직접 read_uploaded_file 액세스 가능

v0.8.3 (2026-04-16) — 범용 문서 변환 + 에이전트 코어 Phase 3

범용 문서 변환 (convert_to_markdown + OCR) — Microsoft MarkItDown을 래핑하는 기본 제공 에이전트 도구이며, PDF, Word, Excel, PowerPoint, HTML, JSON, CSV, XML, ZIP, EPUB, Outlook .msg, 이미지, 오디오, YouTube URL을 Markdown으로 변환합니다. LiteLLMOpenAIShim은 모든 비전 지원 LLM(Claude, Gemini, Bedrock, Azure)을 통해 OCR을 활성화합니다. 텍스트 전용 폴백으로 회귀 없이 비전 인식 RAG 수집을 지원합니다. LLM_SUPPORTS_VISION 환경 변수로 옵트아웃 가능
에이전트 코어 Phase 3 (런타임 불변성 강화) — 대화 복구(끊어진 tool_use 자동 복구); 구조화된 컴팩트 작업 카드(WorkCard 컴팩션 라운드 간 타입 병합); 턴 레벨 프로파일러(REACT_TURN_PROFILE_ENABLED); 사용자별 속도 제한(LLM_RATE_LIMIT_PER_USER); tool_calls가 있는 빈 콘텐츠 어시스턴트 메시지가 더 이상 삭제되지 않음

v0.8.4 (2026-04-17) — 프롬프트 캐시 + 추론 정확성

시스템 프롬프트 섹션 레지스트리 및 캐시 중단점 — 메모이제이션된 PromptRegistry는 시스템 프롬프트를 안정적인 접두사 + 동적 접미사로 분할합니다. 캐시 가능 제공자(Claude, Bedrock Anthropic, Vertex Claude)는 접두사에 cache_control: {"type": "ephemeral"}을 수신하여 턴당 입력 토큰 약 60~80% 절감을 달성합니다. 캐시 불가능 제공자는 단일 연결된 메시지를 받습니다(동작 변화 없음).
프롬프트 캐시 관찰성 — cache_read_input_tokens 및 cache_creation_input_tokens은 UsageSummary → TurnProfiler → done_payload.cache 필드를 통해 추적됩니다. 턴당 구조화된 turn_cache 로그 라인입니다. 릴레이 캐시 신뢰성 검증으로도 작동합니다.
대화 복구 MVP — 합성 tool_result 행은 중단된 턴 이후에도 유지됩니다. POST /chat/resume은 단조 커서에서 캐시된 SSE 이벤트를 재생합니다. 프론트엔드 useSseResume 훅은 지수 백오프(300ms → 1s → 3s, 최대 3회 시도)로 자동 재연결하고 “재연결 중…” 표시기를 표시합니다.
서명이 포함된 추론 블록 지속성 — reasoning_content + Anthropic signature는 metadata_["thinking"]에 유지되고 후속 턴에서 재생됩니다. Claude 4 다중 턴 대화에서 HTTP 400 서명 불일치를 수정합니다.
제공자 인식 추론 재생 정책 — core/prompt/reasoning.py의 중앙화된 reasoning_replay_policy()는 제공자 계열별 직렬화를 제어합니다. Claude는 서명이 포함된 추론 블록을 재생합니다. DeepSeek-R1/Qwen-QwQ/Gemini-thinking/o-series는 아웃바운드에서 reasoning_content를 삭제합니다(이전에는 누출되어 제공자 KV 캐시를 손상시키고 API 문서를 위반했음).

v0.8.5 (2026-04-23) — Channel Integration + Hook System + Contributor i18n

Feishu Channel (Phase 1 subset) — Org-scoped Channel 리소스(Fernet 암호화 자격증명 포함); FeishuChannel은 대화형 카드 전송 + 콜백 지원(서명 검증 + URL 챌린지); Settings → Channels 관리 UI(목록, 더티 상태 보호 기능이 있는 생성/편집, 복사 가능한 콜백 URL이 있는 상세 정보, 테스트 전송); CRUD API(/api/channels) 및 이벤트 콜백 엔드포인트(/api/channels/{id}/callback). 2026-04-24 로드쇼를 위해 조기 출시
Agent Hook System (ReAct + DAG 런타임에서 실시간 작동) — src/fim_one/core/hooks/의 PreToolUseHook / PostToolUseHook 추상화; model_config_json에서 hooks.class_hooks를 선언하는 에이전트는 채팅 세션당 훅이 인스턴스화되고 등록됨. 첫 번째 소비자 FeishuGateHook은 에이전트가 requires_confirmation=True 도구를 호출할 때 연결된 Feishu 그룹에 승인/거부 카드를 게시하고, 실행을 차단한 후 판정에 따라 재개하거나 중단
구성 가능한 확인 게이트(인라인 또는 통로) — 모든 에이전트는 세 가지 라우팅 모드(자동 / 인라인만 / 통로만), 승인자 범위 선택기(개시자 / 소유자 / 조직의 모든 사람), 도구별 재정의, 명시적 승인 통로 선택기가 있는 승인 섹션을 가짐. 자동 모드는 연결된 통로가 없을 때 인라인 승인 카드로 우아하게 폴백. POST /api/confirmations/{id}/respond는 Feishu 웹훅과 단일 결정 기록 경로 공유
에이전트별 작업 완료 알림 — 장시간 실행되는 ReAct 또는 DAG 에이전트는 작업이 완료될 때 조직의 통로에 요약 카드를 푸시할 수 있음. 일반 아웃바운드 알림 패턴의 첫 번째 소비자
Hook 승인 연습장 — Channels 상세 정보 시트에는 전체 프로덕션 경로를 실행하는 “테스트 승인 흐름” 작업이 있음(진정한 ConfirmationRequest 행, 실제 Feishu 콜백, 상태 전환) — 프로덕션 훅이 사용하는 동일한 코드 경로
기여자 친화적 i18n CI 폴백 — .github/workflows/i18n-sync.yml은 PR 병합 후 마스터에서 EN → ZH/JA/KO/DE/FR로 번역하고 [skip ci]로 자동 커밋; 기여자는 더 이상 로컬에서 LLM_API_KEY가 필요하지 않음. 사전 커밋 로케일 편집 가드는 생성된 로케일 파일(ALLOW_LOCALE_EDIT=1 정당한 번역 수정을 위한 재정의)에 대한 수동 편집을 거부. 스모크 테스트 푸시를 통해 종단 간 검증됨
Exa 통합 문서 — 전체 Exa 검색 표면(신경망 / 빠름 / 심층 추론 / 즉시), 필터링, 콘텐츠 검색, 세 가지 조정된 사전 설정을 다루는 첫 번째 클래스 Exa 페이지가 있는 전용 통합 섹션
Xinchuang (信创) 데이터베이스 지원 — 데이터베이스 커넥터는 이제 PostgreSQL/MySQL과 함께 KingbaseES (人大金仓), HighGo (瀚高), DM8 (达梦)을 나열. PG 호환 드라이버는 asyncpg 재사용; DM8은 dmPython 사용. scripts/test_xinchuang_dbs.py는 CLI에서 실시간 연결 확인
Channels + Hook System 아키텍처 문서 — docs/architecture/hook-system.mdx는 세 가지 훅 포인트를 설명하고 FeishuGateHook을 종단 간 안내; 기존 아키텍처 페이지는 교차 링크; README는 메시징 통로를 첫 번째 클래스 기능으로 나열
강화 — 중복된 Feishu 콜백 클릭은 이중 결정 대신 교체 카드 생성; 동시 콜백 클릭은 조건부 UPDATE ... WHERE status='pending' 행 개수 확인을 통해 해결; 보류 중인 승인은 백그라운드 스위퍼를 통해 CHANNEL_CONFIRMATION_TTL_MINUTES(기본값 24시간) 후 자동 만료; Settings → Channels는 조직 역할 준수(구성원은 읽기 전용 UI 표시); 병렬 도구 호출 집계기는 모든 델타에 대해 index=0을 재사용하는 제공자 처리; 세션 만료 리디렉션은 쿼리 문자열 보존

v0.8.6 (2026-05-08) — Stripe 결제 + 개선사항

Stripe 결제 MVP — Free + Pro 티어; Checkout, Customer Portal, webhook 라이프사이클; /settings?tab=billing; 관리자 플랜/구독 CRUD; 할당량 적용이 각 사용자의 플랜을 존중
관리자 제어 결제 기능 플래그 — system_settings.billing_enabled가 전체 Stripe 파이프라인을 제어하므로 Stripe 자격증명이 없는 프라이빗 배포에서는 작동하지 않는 결제 UI가 표시되지 않음
사용자별 무제한 할당량 — 비어있으면 전역 기본값을 상속, 0은 무제한 부여; 이전에는 둘 다 동일한 상태로 축소됨
번역 용어집을 단일 정보 소스로 — scripts/translation-glossary.md가 로케일별 규칙을 통합; pre-commit이 생성된 로케일 파일의 수동 편집을 무조건 거부
라이선스 + 준거법이 FIM Labs Pte. Ltd. (싱가포르)로 이전; SIAC 중재(영어); 새로운 최상위 NOTICE 파일
Playground 후속 제안 복원, 에이전트별 옵트인
안정성 수정 — strict-alternation 제공자 히스토리, 병렬 도구 호출 경계 감지, 바운드되지 않은 에이전트 확인 흐름, 채널 역할 게이팅, 재시도 중복 제거, 거절 후 패러프레이즈 없음

v0.8.7 (2026-06-10) — 보안 강화 + Guardrails v0 + 청구 정확성

JWT 토큰 타입 제한 — 동일하게 서명된 모든 토큰(임시/새로고침/티켓)이 API 및 SSE 엔드포인트를 인증할 수 있는 2FA 우회 문제 해결
OAuth 강화 — 이메일 자동 연결은 제공자 확인 이메일 필요(계정 탈취 방지); OAuth 새로고침 토큰은 해시되어 저장되므로 세션 회전 작동
콘텐츠 guardrails v0 — 입력/출력 트립와이어 레이어(core/agent/guardrail); jailbreak 탐지기 + 최대 길이 출력 guardrail 포함, 환경 변수로 구성
file_ops.apply_patch — 퍼지 공백 일치를 사용한 V4A diff 패치, find_replace 보완
청구 주기 정확성 — 할당량은 구독 기념일에 재설정(달력 월이 아님); 갱신은 권위 있는 Stripe 조회를 통해 기간 진행; 사용량 표시는 적용 창과 정렬
안정성 개선 — 답변에서 제거된 의사 프로토콜 도구 호출 누수; 조정 가능한 HTTP keep-alive는 APIConnectionError 버스트 종료; API 키 사용 통계는 읽기 전용 요청에서 유지
청구 탭 시각적 개선 — 전체 너비, 다른 설정 탭과 일관성

v0.8.8 (2026-06-22) — SSRF 강화 + 안정성 및 추론 수정

SSRF 강화 — 차단 목록이 IPv4 매핑 IPv6(::ffff: 인스턴스 메타데이터 우회) 래핑 해제; MCP SSE/Streamable-HTTP 서버 URL이 생성 및 연결 시 SSRF 검증됨
LLM 안정성 — 공유 HTTP 풀이 LiteLLM 클라이언트 캐시 제거 후 자동 복구; 채팅이 스트림을 즉시 전송(히스토리는 백그라운드에서 폴딩, 전체 재로드 없음)
Anthropic 적응형 사고 프로토콜(Opus 4.6+/Sonnet 4.6/Fable 5용) — 확장 사고가 이전 고정 예산 매개변수 400s on 4.7/4.8에서 작동; OpenAI 프록시 오라우팅 시 경고
추론 세부 정보가 종단 간 보존됨 — 진정한 최종 답변이 그대로 스트리밍됨; 압축, 컨텍스트 재구성 및 하위 에이전트 단계에서 생존(손실 없는 재합성 없음)
PreToolUse 강제 실행 훅이 오류 시 폐쇄 실패 — 충돌하는 확인 게이트가 더 이상 호출을 자동으로 허용하지 않음; 비강제 실행 훅은 fail_open을 통해 개방 실패 유지
강제 로그아웃 타임스탬프 비교가 UTC 변환으로 정규화됨 + Docker Compose POSTGRES_* 자격증명 재정의(배송된 fim:fim 기본값 없음)

v0.8.9 (2026-07-08) — 모듈 슬림화 + 공유 수렴 + 승인 강화

계획된 버전

2026-07-08 재계획: FIM One은 에이전트 런타임입니다 — 하나의 커널(ReAct 엔진, 자격증명, 승인 게이트, 감사, 멀티테넌트 조직)이 여러 전달 표면을 지원합니다: Web UI, API, JS embed, MCP output. 모든 표면은 인증, 자격증명, 승인 및 미터링을 위해 동일한 어셈블리 계층을 재사용합니다: 더 많은 프론트엔드, 절대 더 많은 로직은 아닙니다. 단기 방향은 데이터-Q&A(ChatBI) 슬라이스로의 수렴이며, 플랫폼이 아닌 시나리오를 판매합니다.

v0.9 — Connector Fences + Scenario Onboarding

목표: 후처리 자산이 완전한 데이터 Q&A 제품으로 조립됨 — 읽기 전용 DB 연결기 + 펜스 + 승인 게이트 + IM 진입점. Tier-1 펜스는 보안 부채를 제품 기능으로 전환함.

DB Connector Fences — Tier 1, 세 개의 PR

PII 열 마스킹 (ConnectorScopeGuard PreToolUse hook)
스키마 가시성 — 테이블/열 허용-거부 + 동사 차단 (읽기 전용 적용)
Fence 감사 가능성 — ConnectorCallLog의 caller_user_id, effective_credential_source, scope_rules_applied
훅별 구성 전달 ({"name", "config"} 스키마) — ScopeGuard 규칙의 전달자
위임 전체에서 승인 게이트 유지 — call_agent 및 워크플로우 AGENT 노드는 에이전트의 자체 훅을 실행하며 아무것도 실행하지 않음

답변 렌더링

최종 답변이 기본적으로 스트리밍됨 — 루프가 finish 신호를 통해 전달하고 답변이 라이브 토큰 스트리밍 턴으로 작성됨
스트리밍된 마크다운이 블록별로 렌더링됨 — 완료된 블록은 안정적으로 유지되고 반쯤 도착한 인라인 구문이 더 이상 깜빡이지 않음
답변이 Mermaid 다이어그램, SVG 도형 및 카드 스타일 비교 테이블을 렌더링하며, 답변, 코드 블록 및 테이블에서 복사/내보내기 가능
렌더링된 마크다운이 새니타이제이션됨 — 모델 출력 및 업로드된 파일의 원본 HTML 주입을 차단
다이어그램 및 코드 블록을 파일로 다운로드 가능하며, 추론은 라이브 및 과거 대화에서 기본적으로 한 줄 미리보기로 접힘
대화 내보내기가 CJK에 맞게 조판됨 — PDF는 실제 글꼴을 포함하고(올바른 간격, 글머리 기호 및 굵게), DOCX는 동아시아 글꼴을 선언하며, 둘 다 동일한 크기 스케일로 표시됨

Workbench UX

Sidebar reorganized around the chat cluster — conversations directly under New chat/Search, module nav in a compact bottom dock
/clear slash command starts a fresh conversation from the input box
Admin model lists support checkbox multi-select with Shift-click ranges and one-request bulk delete
Running agent steps show generated one-line titles in a single folded header, kept in conversation history
A newly sent message rises to the top of the transcript, with the answer growing into the space below it
List pages stagger their cards in on first load, and all animation honours the system reduce-motion preference
Agents ask clarifying multiple-choice questions mid-run (ask_user_question) — the ReAct turn pauses on an in-chat card and resumes with the answers
Composer warns when an attached image would reach a text-only model, resolved from the model the turn would actually use
Unsent composer text, clips and attachments are kept per conversation (and for new chat), surviving refresh, conversation switches and expired sessions

컨텍스트 견고성

컨텍스트 예산이 모델 하드 제한보다 8% 낮게 설정되며, 빠른 모델의 윈도우가 일반 예산을 수용할 수 없을 때 시작 시 경고 표시
계획 보드 규율: 반복 및 계획 없음 알림, 그리고 열린 계획 항목으로 마무리하면 이제 검증 패스를 강제 실행
청크 압축 입력 및 메인 채팅 경로의 모델 인식 예산, 따라서 모든 모델 조합이 윈도우 내에 유지됨

DAG 엔진

타입이 지정된 DAG 단계 — 플래너가 순수 변환/합성 단계를 llm_direct로 표시(단일 호출, 도구 루프 없음); 결과는 타입이 지정된 실행 메타데이터를 포함
Ask-first 목표는 한 라운드에 완료 — 플래너가 설문지를 단계로 전달하고, 분석기가 이를 수락하며, 자동 라우팅이 Standard를 선호

Model Layer

GPT-5.x는 Responses-API-first로 이동 (tools + reasoning 함께; 404는 chat completions로 폴백); 다른 families는 설계상 completions 유지
GPT-5.x는 tool rounds 전체에서 reasoning 유지 — native /v1/responses와 암호화된 reasoning replay, FIM_GPT5_RESPONSES_MODE로 롤백 가능
다음 LiteLLM 업그레이드 시 Responses-bridge streaming 사용량 확인 (upstream 오매핑 의심)
native GPT-5.x 경로가 전체 릴리스를 실행한 후 LiteLLM chat→responses bridge 폐기

시나리오 온보딩

첫 실행이 빈 워크벤치 대신 시나리오 템플릿(solution_seeds)에서 시작됨
문서 랜딩 페이지가 모듈 참조 대신 세 가지 수직 시나리오 스토리로 시작됨
전달된 각 engagement당 하나의 시나리오 템플릿 추출 — 경쟁 우위는 시나리오 자산 × 전달 속도

v0.10 — Two Mouths: JS Embed + IM Inbound

목표: 동일한 커널 및 어셈블리 레이어 위의 두 가지 가장 판매 가능한 전달 표면.

JS bubble / iframe embed — 호스트 시스템에 하나의 스니펫; 익명 방문자 신원 + 빌링 속성은 빌드 전에 결정됨
Feishu inbound @mention — 에이전트는 그룹에 존재: 데이터 쿼리, 파일 승인, 흐름 추적
아웃바운드 패턴: 실패 알림, 예산 경고, 예약된 다이제스트, 에스컬레이션, 감사 영수증
Feishu를 따르는 WeCom / DingTalk 통로

보류 중 — 신호 게이트

이 항목들을 시작하지 마세요. 트리거가 필요합니다 (재계획 §3 참조): MCP 게이트웨이는 “내 에이전트에 도구를 마운트하세요”라는 비요청 질문 ≥2개를 기다립니다. 채널화는 구현자의 라이선싱 관련 질문을 기다립니다. IdP/OrgSync는 고객 요청을 기다립니다. 나머지는 필요한 배포된 참여를 기다립니다.

v0.9 사전 계획에서 배포됨

v1.0 — Hot-Plug + Embeddable

Goal: Zero-restart connector addition, Package ecosystem, and embedded delivery. Impact: Enterprises deploy FIM One from zero to multi-system orchestration in days. Package system creates a creator ecosystem — solution authors publish composite bundles (Skill + Agents + Connectors + KBs + Workflows), enterprises install with one click, creators earn from adoption. Install/fork duality covers both “use as-is” and “customize from template” use cases in a single mechanism.

동결된 기능 (출시됨, 유지보수만 진행)

직교성 전략에 따라 이 기능들은 출시되어 정상 작동하지만 새로운 기능을 추가하지 않습니다(버그 수정만 진행):

기능	버전	동결 이유
ReAct Agent	v0.1, v0.9	모델이 이제 기본 도구 호출을 지원합니다. 중간 루프 자체 반영(v0.9)은 긴 체인에서 목표 편차를 방지합니다. 도구 관찰 합성 품질 개선(8K 문자, `REACT_TOOL_OBS_TRUNCATION`을 통해 구성 가능)
DAG 계획 / 재계획	v0.1, v0.5, v0.7.5	모델 추론 능력 향상; 분해가 단일 샷으로 변경됩니다. v0.7.5에서 단계별 검증 출시(`DAG_STEP_VERIFICATION`). 강화됨: 계단식 실패 전파, 검증자 상태 수정, 계획자 도구 설명, 전체 재계획 이력, 화이트리스트 기반 도구 캐시. 14개 엔진 상수가 ENV 변수로 노출됨 — 추가 계획 기본 요소 계획 없음
메모리(윈도우, 요약, 컴팩트)	v0.2, v0.5	컨텍스트 윈도우 증가(200K+); 외부 메모리 관리의 필요성 감소
RAG 파이프라인	v0.5	제공자가 기본적으로 검색 구축(OpenAI file_search, Gemini Search Grounding)
근거 있는 생성	v0.5	모델이 인용에서 개선됨; 5단계 파이프라인은 수익 감소 추가
ContextGuard / 고정 메시지	v0.5	현재 상태로 출시; 새로운 기능 없음

고려 중 (무기한 연기)

직교성 전략에 따라 이들은 높은 노력이 필요하고 흡수 위험에 직면합니다:

기능	연기 사유
다중 에이전트 오케스트레이션 (깊은 계층 구조)	제공자들이 기본적으로 구축 중 (OpenAI Swarm, Google A2A 및 유사한 다중 에이전트 제공). FIM One의 CallAgentTool은 1단계 위임 사례를 다루고, 이벤트 트리거 백그라운드 에이전트는 v0.9의 Scheduled Jobs로 다룸
에이전트 자기 수정 스킬 (절차적 메모리)	에이전트가 실행 중 자신의 `skill.md`를 업데이트 — 높은 복잡도, 안전/감사 표면적. Agent Skill System (v0.8) 출시 후 재평가 필요. 엔터프라이즈 고객이 자기 개선 에이전트를 명시적으로 요청하는 경우 재평가
~~에이전트 워크스페이스 (도구 출력 파일 오프로딩)~~	v0.9로 승격. 가치는 선택적 읽기이지 컨텍스트 용량이 아님 — 크로스 프레임워크 검증 확인. 원래 연기 사유 (“200K+ 윈도우는 긴급성 감소”)는 잘못됨
크로스 세션 장기 메모리	컨텍스트 윈도우 빠르게 증가 중 (200K–2M); 제공자들이 기본 메모리 추가 중 (OpenAI 메모리, Gemini 컨텍스트 캐싱); 높은 구현 비용 대비 차별화 가치 감소. 엔터프라이즈 고객이 명시적으로 요청할 때 재평가
메모리 라이프사이클 (TTL, 할당량)	크로스 세션 메모리에 의존; 함께 연기
활성 컨텍스트 압축 도구 (에이전트 트리거)	ContextGuard (v0.5)로 명시적 동결. 200K+ 컨텍스트 윈도우는 가치 감소. 컨텍스트 비용이 주요 엔터프라이즈 불만이 되지 않는 한 재검토하지 않음
브라우저 자동화 / 컴퓨터 사용	높은 유지보수 비용 (DOM 변경, 봇 방지, 샌드박싱). 업계가 Computer Use 모드 (Anthropic, OpenAI Operator, Google Mariner) 및 MCP 브라우저 도구 (Puppeteer/Playwright MCP)로 수렴 중. MCP 통합을 통해 사용하고 자체 구축하지 않음. 안정적인 Computer Use MCP 표준이 나타날 때 재평가
웹 푸시 알림	Service Worker + VAPID를 통한 브라우저 기본 푸시. IM 채널 통합 (v0.8)과 겹침 — 엔터프라이즈 선호 채널 (Lark/Slack/WeCom/Email) 다룸. IM 푸시는 더 높은 엔터프라이즈 가치; 웹 푸시는 Portal 전용 사용자를 위한 부가 기능. IM 채널 출시 후 재평가 — 사용자가 IM 범위를 넘어 브라우저 알림을 요청하는 경우
다중 사용자 워크플로우 협업 편집	같은 워크플로우 블루프린트의 실시간 공동 편집 (Figma/Notion 스타일) — 커서 인식, 충돌 해결, 노드별 잠금 포함. 높은 구현 비용 (CRDT / OT, 프레젠스 인프라), 오늘날의 “한 번에 한 편집자 + 버전 diff” 모델 대비 불명확한 엔터프라이즈 수요. 여러 엔터프라이즈가 공유 라이브 편집을 명시적으로 요청하는 경우 재평가
노드별 워크플로우 실행 권한 (실행 시 RBAC)	단일 워크플로우 실행 내 세분화된 인증 — 예: “노드 X는 실행을 위해 `finance_approver` 역할 필요”. 현재 인증은 워크플로우 수준 (누가 트리거할 수 있는지) 및 커넥터 수준 (누구의 자격증명이 실행하는지)에서 발생; 노드별 RBAC는 세 번째 축을 추가하며 실질적 복잡도와 활성 고객 요청 없음
라이브 업데이트를 통한 크로스 조직 워크플로우 공유	다른 조직의 워크플로우를 구독하고 재포킹 없이 업스트림 업데이트 수신. 현재 구독 = 포크 (스냅샷), 따라서 업스트림 변경이 전파되지 않음. 라이브 업데이트는 업스트림 호환 스키마 진화 + 충돌 해결 필요; 높은 유지보수 비용. 엔터프라이즈가 “자회사 간 공유 워크플로우”를 요청하는 경우 재평가

버전이 모드와 정렬되는 방식

버전	Standalone	Copilot	Hub	참고
v0.1–v0.3	작동 중	아직 아님	아직 아님	포털 전용, 단일 사용자
v0.4	작동 중	아직 아님	아직 아님	다중 대화, 에이전트 관리
v0.5	작동 중	아직 아님	아직 아님	지식 기반 + RAG
v0.6	작동 중	가능	가능	커넥터 출시; 수동 연결로 Copilot/Hub 가능
v0.7	작동 중	준비 완료	준비 완료	관리 플랫폼; 다중 테넌트 인증; 프로덕션 준비 완료
v0.8	작동 중	준비 완료	최적화됨	시스템별 RBAC + 감사 로그; 온보딩 용이
v0.9	작동 중	준비 완료	프로덕션	관찰성, 성능, 강화
v1.0	작동 중	최적화됨	엔터프라이즈	패키지 시스템, 크리에이터 프로그램, 핫 플러그, 임베드 가능한 위젯, 웹훅, 배치

Resource Allocation (v0.8–v1.0)

The Orthogonality Strategy shapes where effort goes:

Category	Allocation	Versions	Why
Connector Platform (v0.6+)	50%	Ongoing	Core differentiation; no absorption risk
Enterprise Features (RBAC, audit, security, observability)	30%	v0.8–v1.0	Boring but durable; production requirement. Agent Trace Layer is commercial anchor
Agent Intelligence (Skill System, scheduled agents)	15%	v0.8–v0.9	지시어+도구+스킬 차별화 스토리; 낮은 흡수 위험 — 프레임워크는 패턴을 검증하지만 엔터프라이즈 SOP는 고객별 맞춤형
v0.1–v0.5 maintenance	5%	Ongoing	Bug fixes only; no new features

지표 기반 마일스톤

성공은 다음 지표로 측정됩니다:

지표	v0.7 목표	v0.8 목표	v1.0 목표
배포된 연결기	5	20+	100+
엔터프라이즈 고객	1–2	5–10	20+
평균 연결기 설정 시간	2주	2일	5분 (핫플러그)
토큰 효율성 (DAG vs ReAct 전용)	30% 감소	40% 감소	50% 감소
가동 시간 SLA	99.5%	99.9%	99.95%
지원 티켓 주제	통합, 설정	연결기 커스텀 로직	핫플러그, 확장

Open Questions / TBD

Marketplace moderation: 커뮤니티 패키지와 개별 리소스를 어떻게 검증할 것인가? 패키지 구성에서 자격증명 누출에 대한 자동 스캔? (v1.0)
Token economics: 다중 사용자, 다중 에이전트 시나리오에 대한 가격 책정 방법? (v1.0)
Package versioning: 설치된 패키지의 주요 변경 사항 — 마이그레이션 스크립트를 통한 자동 업그레이드인지, 아니면 업데이트마다 수동 승인인지? 의존성 다이아몬드 문제 해결? (v1.0)
Package pricing: 무료 vs 유료 티어, Creator Program 수수료율, 결제 제공자 통합? (v1.0)
Package credential UX: 설치 시 자격증명 수집 — 마법사 스타일 단계별 진행인지, 아니면 지연된 설정인지? 동일한 커넥터 유형을 사용하는 패키지 간 자격증명 공유? (v1.0)
Telemetry opt-out: 개인정보 보호 기본 설정을 어떻게 준수할 것인가? (v0.8)
Connector versioning: 커넥터 API의 주요 변경 사항을 어떻게 관리할 것인가? (v0.8)
Rate limiting: 사용자별 워크플로우 속도 제한 배포됨 (슬라이딩 윈도우 10 runs/min, 3 concurrent). 커넥터별 및 에이전트별 속도 제한 TBD (v0.9)
Connector authorization tier selection: 관리자가 주어진 업스트림 시스템에 어떤 티어가 적용되는지 어떻게 발견할 것인가? 자동 프로브 (사용자별 API 키 시도 → 로그인 티켓으로 폴백 → 공유 DB로 폴백) vs. 커넥터 스펙에서 명시적 선언? “이 커넥터는 Tier 2를 지원하지만 관리자가 Tier 1로 운영하기로 선택했음”을 기술적이지 않은 관리자를 혼동시키지 않으면서 UI에서 어떻게 표현할 것인가? (v0.9)
Integration vs Connector duality: Feishu 바인딩이 동시에 SSO 제공자이면서 API 호출 표면인 경우, 설정에서 어떻게 표시할 것인가? 자격증명을 공유하는 세 개의 토글이 있는 하나의 객체인지, 아니면 세 개의 별도 바인딩인지? 제거 의미론에 대한 영향 (SSO를 취소하면 커넥터도 종료되는가?) (v0.9)

​제품 비전

​Known Issues

​Architecture Program — Agent Core

​Backlog (Low Priority)

​출시된 버전

​v0.1 (2026-02-22) — MVP: ReAct + DAG Planner

​v0.2 (2026-02-24) — Multi-Model + Memory

​v0.3 (2026-02-25) — Web Tools + MCP

​v0.4 (2026-02-25) — Multi-Turn + Agents

​v0.5 (2026-02-28) — 완전한 RAG + 기반 생성

​v0.6 (2026-03-01) — Connector Platform

​v0.7 (2026-03-06) — Admin Platform + Multi-Tenant

​v0.7.x (2026-03-07 to 2026-03-12) — Stability + Refinements

​v0.8 (2026-03-20) — 연결기 선언형 구성 + 점진적 공개

​v0.8.1 (2026-03-29) — 점진적 공개 성숙도 + ReAct 강화

​v0.8.2 (2026-04-10) — 에이전트 코어 강화 + 비전 문서

​v0.8.3 (2026-04-16) — 범용 문서 변환 + 에이전트 코어 Phase 3

​v0.8.4 (2026-04-17) — 프롬프트 캐시 + 추론 정확성

​v0.8.5 (2026-04-23) — Channel Integration + Hook System + Contributor i18n

​v0.8.6 (2026-05-08) — Stripe 결제 + 개선사항

​v0.8.7 (2026-06-10) — 보안 강화 + Guardrails v0 + 청구 정확성

​v0.8.8 (2026-06-22) — SSRF 강화 + 안정성 및 추론 수정

​v0.8.9 (2026-07-08) — 모듈 슬림화 + 공유 수렴 + 승인 강화

​계획된 버전

​v0.9 — Connector Fences + Scenario Onboarding

​DB Connector Fences — Tier 1, 세 개의 PR

​답변 렌더링

​Workbench UX

​컨텍스트 견고성

​DAG 엔진

​Model Layer

​시나리오 온보딩

​v0.10 — Two Mouths: JS Embed + IM Inbound

​보류 중 — 신호 게이트

​v0.9 사전 계획에서 배포됨

​v1.0 — Hot-Plug + Embeddable

​동결된 기능 (출시됨, 유지보수만 진행)

​고려 중 (무기한 연기)

​버전이 모드와 정렬되는 방식

​Resource Allocation (v0.8–v1.0)

​지표 기반 마일스톤

​Open Questions / TBD