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

제품 비전

FIM One은 올인원 에이전트 플랫폼으로 세 가지 단계적 배포 모드를 지원합니다:

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 레거시 시스템 — ERP, CRM, OA, 재무, HR — 을 AI를 통해 서로 연결해야 합니다: GTM 경로: 랜드 앤 익스팬드

단계	모드	발생 사항
랜드	Copilot	한 시스템에 임베드하여 UI 내에서 가치 입증
익스팬드	Copilot → Hub	더 많은 시스템으로 롤아웃; Hub 모드가 이를 집계

Known Issues

재현 가능하지만 아직 수정되지 않은 본 환경의 추적된 버그입니다. 각 항목은 증상, 의심되는 영향 범위, 및 해결 방법(있는 경우)을 기술합니다. 수정이 범위 지정되고 일정이 잡히면 항목은 버전 섹션으로 이동합니다.

에이전트 편집기가 편집 없이 미저장 변경 경고를 표시합니다. /agents/[id]를 통해 기존 에이전트를 열고 즉시 뒤로 가기를 클릭하면, 어떤 필드도 건드리지 않았는데도 “미저장 변경사항” 대화가 표시됩니다. 더티 체크는 20개 이상의 필드를 로드된 에이전트 페이로드와 비교하므로, 상태 초기화와 더티 비교 간에 하나의 비대칭 기본값만 있어도 유령 불일치를 유발하기에 충분합니다——현재 의심은 undefined vs null vs "" 정규화로 인한 중첩된 model_config_json / notification / approval-routing 필드 중 하나입니다. 특히 조직 범위 에이전트에서 재현됩니다. 해결 방법: 대화를 닫으세요(변경사항 삭제하고 나가기) — 실제로 변경된 것이 없으므로 데이터 손실이 없습니다. 시도된 수정(cb40c86a)은 리소스 선택기의 관련 고아 배지 깜빡임을 제거했지만 이 문제를 해결하지는 못했습니다.
에이전트 편집 저장이 Input should be 'initiator', 'agent_owner' or 'org_members'로 실패할 수 있습니다. Pydantic이 /api/agents/{id} PUT 경계에서 confirmation_approver_scope 필드를 거부하는데, 데이터베이스에 저장된 모든 값은 세 가지 유효한 리터럴 중 하나입니다. 의심: 프론트엔드 as "initiator" | "agent_owner" | "org_members" 캐스트는 컴파일 타임 전용 약속이므로, 레거시 또는 예상치 못한 런타임 문자열(템플릿, 임포트, 또는 이전 마이그레이션에서 올 수 있음)이 setConfirmationApproverScope를 통해 통과하여 그대로 에코 백될 수 있습니다. 해결 방법: 저장하기 전에 승인 → 승인자 범위 드롭다운에서 명시적으로 값을 다시 선택하세요.
Playground 중지-재시도가 페이지 새로고침으로 항상 지워지는 일시적인 시각적 아티팩트를 표시합니다. 세 가지 동시 렌더 소스——activeConversation.messages(DB 스냅샷), SSE messages 스트림, 그리고 낙관적 pendingQuery 플레이스홀더——가 단일 파생 상태로 축약되지 않아, “재시도” 클릭과 쌍을 이룬 어시스턴트 응답 도착 사이에 UI가 (a) 사전 스트림 창에서 동일한 쿼리를 간략하게 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 창에서 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 수정에 도입된 HistoryTurn.orphanUserContents를 통해 새로고침 후 올바르게 렌더링됩니다. 맥락상, Claude의 웹 UI도 유사한 버그 클래스를 나타냅니다——응답 중간에 중지하고 즉시 후속 쿼리를 보내면 때때로 후속 쿼리가 첫 번째 쿼리의 형제 편집 분기로 포크되기보다는 새로운 턴으로 추가됩니다——따라서 이는 낙관적 UI + SSE + 유지된 기록 설계에서 알려진 어려운 문제이지 FIM One 특정 결함이 아닙니다. 적절한 수정을 위해서는 세 가지 렌더 소스를 단일 파생 상태로 축약해야 하며, 더 광범위한 Playground 상태 머신 리팩토링까지 연기됩니다.

출시된 버전

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

ReActAgent를 도구와 함께 사용 (calculator, python_exec, web_search)
DAG Planner (LLM이 종속성 그래프 생성)
스트리밍 + KaTeX가 포함된 Portal UI

v0.2 (2026-02-24) — 멀티모델 + 메모리

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

v0.3 (2026-02-25) — 웹 도구 + MCP

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

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

다중 턴 대화 (DbMemory)
도구 단계 접기 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 + 근거 기반 생성

완전한 RAG 파이프라인 (임베딩 + 벡터 저장소 + FTS + RRF + 리랭커)
근거 기반 생성 (인용, 신뢰도 점수)
지식 베이스 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: Connector를 BaseTool로 변환
Per-user credentials: AES-GCM 암호화
Confirmation gate: 쓰기 작업 승인
Audit logging: 모든 도구 호출 기록
Circuit breaker: 장애 시 우아한 성능 저하
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 토글, 비밀번호 재설정, 계정 활성화/비활성화
초대 전용 등록: 세 가지 모드(개방/초대/비활성화) + 초대 코드 CRUD
Storage management: 사용자별 디스크 사용량, 초기화, 고아 정리
Conversation moderation: 관리자 목록/모두 삭제
Per-user force logout: 모든 토큰 해지
API health dashboard: 시스템 통계, 커넥터 지표
First-run setup wizard: 가이드식 관리자 계정 생성
Personal Center: 사용자별 전역 지시사항, 언어 선호도
JWT auth: 토큰 기반 SSE 인증, conversation ownership
Global MCP servers: 관리자 제공, 모든 세션에서 로드
Backward-compat: registration_enabled → registration_mode 자동 마이그레이션

v0.7.x (2026-03-07 to 2026-03-12) — 안정성 + 개선 사항

초대 코드 관리
사용자별 할당량 (429 적용)
구조화된 감사 로깅
민감한 단어 필터링
관리자 로그인 기록
관리자 파일 브라우저
향상된 관리자 뷰 (model_name, tools, kb_ids 필드)
Docker Compose 배포 (단일 이미지, 명명된 볼륨)
OAuth 자동 감지 (window.location에서)
확장 사고력 / 추론 지원 (LLM_REASONING_EFFORT, LLM_REASONING_BUDGET_TOKENS) — OpenAI o-series, Gemini 2.5+, Claude
관리자 도구별 활성화/비활성화 (비활성화된 도구는 런타임 시 채팅에서 제외)
MCP 서버 관리를 Connectors 페이지로 이동
이중 데이터베이스 지원: SQLite (제로 설정 기본값) + PostgreSQL (프로덕션); Docker Compose는 자동으로 PostgreSQL 프로비저닝
모델 설정 설명서 페이지 (공급자별 확장 사고력 설정 포함)
SSE Protocol v2: 실시간 답변 스트리밍 (delta_reasoning, usage 필드 포함), done/suggestions/title/end 이벤트 분리; SQLite 풀 크기 5 -> 20
AI Builder 확장: 7개의 새로운 빌더 도구 (GetSettings, TestConnection, ImportOpenAPI — 연결기용; ListConnectors, AddConnector, RemoveConnector, SetModel — 에이전트용), 에이전트의 is_builder 플래그, 빌더 프롬프트 자동 새로고침, SSRF 보호
SSE v2 프론트엔드: 스트리밍 도트 펄스 커서, 축소 가능한 카드로 표시되는 DAG 재계획 라운드 스냅샷, DAG 레이아웃이 단계 상태와 분리됨
AI Builder 개념 설명서 페이지 (연결기 및 에이전트 빌더 가이드 포함)
조직 시스템: 역할 기반 멤버십 (소유자/관리자/멤버)을 포함한 전체 CRUD, 관리자 관리 UI
3단계 리소스 가시성 (개인/조직/전역) — 에이전트, 연결기, 지식 베이스, MCP 서버
모든 리소스 유형에 대한 게시/게시 해제 API; 게시된 에이전트의 소유자 위임
관리자 설정 가시성 엔드포인트 (clone-to-global 대체); 통합 build_visibility_filter() 쿼리 헬퍼
데이터베이스 연결기 (Phase 1-3): PG/MySQL/Oracle/SQL Server + 중국 레거시 DB에 대한 직접 SQL 액세스; 스키마 내부 검사, AI 주석, 읽기 전용 쿼리 실행, 암호화된 자격 증명, 연결기당 3개 도구 (list_tables, describe_table, query)
평가 센터: 정량적 에이전트 품질 벤치마크 — 테스트 데이터 세트 CRUD (프롬프트 + 예상 동작 + 어설션), 평가 실행 (병렬 실행 + LLM 채점자 + 케이스별 성공/실패/지연 시간/토큰 결과), 자동 폴링이 있는 결과 뷰어; 마이그레이션 r8t0v2x4z567
3가지 모델 역할 (General/Fast/Reasoning) — 티어별 env 설정 격리; 빠른 모델은 더 이상 메인 모델 설정을 상속하지 않음
구조화된 데이터 및 아티팩트 전달을 위한 StepOutput 데이터클래스 (일반 문자열 단계 결과 대체)
DAG 실행용 도구 캐시 — 실행당 동일한 도구 호출 캐시 (비동기 락 스탠피드 방지 DAG_TOOL_CACHE)
단계별 LLM 검증 (실패 시 1회 재시도 DAG_STEP_VERIFICATION)
자동 라우팅: 빠른 LLM이 쿼리를 ReAct 또는 DAG로 분류; /api/auto 엔드포인트; 프론트엔드 3방향 모드 토글 (AUTO_ROUTING)
~~섀도우 마켓 조직 + 리소스 구독~~: 기본 제공 Market 조직 (섀도우, 자동 가입 없음)이 Platform 조직을 대체; 마켓플레이스 탐색 및 명시적 구독 (풀 모델)을 통해 리소스 발견; 공유 리소스 구독을 위한 마켓 API; Market으로 게시하려면 항상 검토 필요; 리소스 구독 테이블; 전역 가시성을 대체하는 조직 기반 리소스 공유
~~에이전트 자동 발견 및 서브 에이전트 바인딩~~: 에이전트의 discoverable 플래그; sub_agent_ids 화이트리스트; 전문 에이전트로 작업을 위임하기 위한 CallAgentTool
~~MCP 서버 자격 증명 + 사용자별 재정의~~: mcp_server_credentials 테이블; PUT /api/mcp-servers/{id}/my-credentials 엔드포인트; 자격 증명 폴백 동작을 위한 allow_fallback 플래그
~~연결기/KB 토글~~: 리소스 일시 중단/재개를 위한 POST /api/connectors/{id}/toggle 및 POST /api/knowledge-bases/{id}/toggle
~~독립 실행형 KB 대화~~: 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) — Progressive Disclosure Maturity + ReAct Hardening

DB 커넥터(DatabaseMetaTool), MCP 서버(MCPServerMetaTool), 온디맨드 도구 로딩(request_tools 메타 도구)을 위한 Progressive Disclosure
DAG 품질 개선(5가지 개선사항: 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(결정적 중복 도구 호출 방지)
ReAct 완료 체크리스트(도구 사용 시 사전 답변 검증)
Resource Fork Phase 1(계보 추적이 포함된 MCP 서버 + 스킬 포크 엔드포인트)
Workflow Connection 종속성 자동 구독(재귀적 하위 워크플로우 종속성 해결)
사전 구축 솔루션 템플릿(첫 등록 시 Market에 시드된 8개 수직 솔루션)
관리자 알림 개선(시간대 인식, 마스터 스위치, SMTP Reply-To)
턴별 토큰 예산 회로 차단기(REACT_MAX_TURN_TOKENS)
중앙 집중식 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 처리

에이전트 코어 Phase 0 — 컴팩트 프롬프트가 9섹션 구조화 형식으로 업그레이드됨; 빈 도구 결과 보호((no output) 대신 설명 메시지); 안티루프 프롬프트 + 사이클 감지 임계값이 2로 낮춰짐; 도메인 분류기 + 프리플라이트 DB 설정 해석이 병렬화됨(요청당 400–1100ms 절감); SSE end 이벤트가 답변 직후 즉시 전송되며, 제목/제안은 백그라운드 작업으로 이동
에이전트 코어 Phase 1 (컨텍스트 안티블로트) — MicroCompact 규칙 기반 이전 도구 결과 정리(마지막 6개 유지); REACT_TOOL_RESULT_BUDGET=40000 집계 상한; 컨텍스트 오버플로우 시 반응형 컴팩트(자동 예산의 50%로 컴팩트하고 재시도, 크래시 대신)
에이전트 코어 Phase 2 (속도) — 키워드 기반 도구 사전선택(명백한 일치 시 LLM 호출 건너뛰어 200–500ms 절감); SharedHttpClient LLM 연결 풀링; 답변이 200토큰을 초과하면 완료 확인 건너뜀; FallbackLLM이 주요+빠른 모델을 래핑하고 429/503/529/연결 오류 시 자동 페일오버
지능형 문서 처리(비전 인식) — 적응형 문서 처리: PDF 페이지가 PyMuPDF를 통해 이미지로 렌더링됨(비전 가능 모델용: GPT-4o, Claude 3/4, Gemini), 텍스트 전용 폴백은 pdfplumber 사용. 모델별 supports_vision 플래그. DOCUMENT_PROCESSING_MODE, DOCUMENT_VISION_DPI, DOCUMENT_VISION_MAX_PAGES를 통한 모드 제어. DOCX/PPTX 포함 이미지 추출. 대화 턴 전반에 걸친 다중턴 비전 지속성. 스마트 PDF 처리(텍스트 풍부 페이지는 텍스트 + 이미지 추출; 스캔된 페이지는 전체 페이지 PNG로 렌더링). 공통 데이터 과학 패키지를 포함한 사전 구축 샌드박스 이미지(Dockerfile.sandbox)로 --network=none 코드 실행 지원
리소스 포크 완성 — 에이전트/커넥터/워크플로우 포크 엔드포인트 추가로 5가지 혈통 추적 완성(KB 포크 제거 — 본질적으로 사용자 로컬)
파일 무결성 가드레일 — 시스템 프롬프트 규칙이 대상 파일을 읽을 수 없을 때 에이전트가 관련 없는 파일 내용을 대체하는 것을 방지; 업로드된 파일에는 이제 메시지 컨텍스트에 file_id가 포함되어 직접 read_uploaded_file 액세스 가능

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

범용 문서 변환 (convert_to_markdown + OCR) — Microsoft MarkItDown을 래핑하는 기본 제공 Agent 도구입니다. 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 없는 비전 인식 RAG 수집입니다. 옵트아웃을 위한 LLM_SUPPORTS_VISION 환경 변수
에이전트 코어 3단계 (런타임 불변성 강화) — 대화 복구(중단된 tool_use 자동 복구); 구조화된 컴팩트 워크 카드(WorkCard 압축 라운드 간 타입 병합); 턴 레벨 프로파일러(REACT_TURN_PROFILE_ENABLED); 사용자당 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 — Memoized PromptRegistry는 시스템 프롬프트를 안정적인 접두사 + 동적 접미사로 분할합니다. 캐시 지원 제공자(Claude, Bedrock Anthropic, Vertex Claude)는 접두사에 cache_control: {"type": "ephemeral"}을 받아 회차당 입력 토큰 약 60-80% 절감이 가능합니다. 캐시 미지원 제공자는 연결된 단일 메시지를 받습니다(동작 변화 없음).
프롬프트 캐시 관찰 가능성 — cache_read_input_tokens과 cache_creation_input_tokens이 UsageSummary → TurnProfiler → done_payload.cache 필드를 통해 추적됩니다. 회차당 구조화된 turn_cache 로그 라인입니다. 릴레이 캐시 정직성 검사로도 작동합니다.
대화 복구 MVP — 합성된 tool_result 행이 중단된 회차 후에도 지속됩니다. POST /chat/resume은 단조 커서로부터 캐시된 SSE 이벤트를 재생합니다. 프론트엔드 useSseResume 훅은 지수 백오프(300ms → 1s → 3s, 최대 3회)로 자동 재연결되며 “재연결 중…” 표시기를 표시합니다.
서명을 포함한 사고 블록 지속성 — reasoning_content + Anthropic signature가 metadata_["thinking"]에 지속되어 후속 회차에서 재생됩니다. Claude 4 다중 회차 대화에서 HTTP 400 서명 불일치를 수정합니다.
제공자 인식형 추론 재생 정책 — core/prompt/reasoning.py의 중앙식 reasoning_replay_policy()는 제공자 계열당 직렬화를 제어합니다. Claude는 서명을 포함하여 사고 블록을 재생합니다. DeepSeek-R1/Qwen-QwQ/Gemini-thinking/o-series는 아웃바운드에서 reasoning_content을 삭제합니다(이전에는 누출되어 제공자 KV 캐시를 중단하고 API 문서를 위반했음).

v0.8.5 (2026-04-23) — 채널 통합 + 훅 시스템 + 기여자 i18n

Feishu 채널 (Phase 1 부분집합) — 조직 범위 Channel 리소스와 Fernet 암호화 자격증명; FeishuChannel은 대화형 카드 전송 + 콜백 지원(서명 검증 + URL 챌린지); 설정 → 채널 관리 UI(목록, 생성/편집 및 더티 상태 보호, 복사 가능한 콜백 URL 포함 세부 정보, 테스트 전송); CRUD API(/api/channels) 및 이벤트 콜백 엔드포인트(/api/channels/{id}/callback). 2026-04-24 로드쇼를 위해 조기 출시
에이전트 훅 시스템(ReAct + DAG 런타임에서 운영 중) — 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 재개 또는 중단
구성 가능한 확인 게이트(인라인 또는 채널) — 모든 에이전트는 세 가지 라우팅 모드(자동 / 인라인만 / 채널만), 승인자 범위 선택기(개시자 / 소유자 / 조직의 모든 사용자), 도구별 재정의 및 명시적 승인 채널 선택기가 있는 승인 섹션을 가져옵니다. 자동 모드는 채널이 연결되지 않았을 때 인라인 승인 카드로 우아하게 폴백합니다. POST /api/confirmations/{id}/respond는 Feishu 웹훅과 단일 결정 기록 경로를 공유합니다
에이전트별 작업 완료 알림 — 장시간 실행되는 ReAct 또는 DAG 에이전트는 작업이 완료되면 요약 카드를 조직의 채널로 푸시할 수 있습니다. 일반 아웃바운드 알림 패턴의 첫 번째 소비자
훅 승인 연습장 — 채널 세부 정보 시트에는 전체 프로덕션 경로를 실행하는 “승인 흐름 테스트” 동작이 있습니다(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/FR을 번역하고 [skip ci]로 자동 커밋합니다; 기여자는 더 이상 로컬에서 LLM_API_KEY가 필요하지 않습니다. 사전 커밋 로케일 편집 가드는 생성된 로케일 파일에 대한 수동 편집을 거부합니다(ALLOW_LOCALE_EDIT=1 정당한 번역 수정을 위한 재정의). 스모크 테스트 푸시를 통해 종단간 확인됨
Exa 통합 문서 — 전체 Exa 검색 표면(신경망 / 빠른 / 심층 추론 / 즉시)을 다루는 첫 번째 클래스 Exa 페이지와 전용 통합 섹션, 필터링, 콘텐츠 검색 및 세 가지 튜닝된 사전설정
Xinchuang(信创) 데이터베이스 지원 — 데이터베이스 커넥터는 이제 PostgreSQL/MySQL과 함께 KingbaseES(人大金仓), HighGo(瀚高) 및 DM8(达梦)을 나열합니다. PG 호환 드라이버는 asyncpg를 재사용하고 DM8은 dmPython을 사용합니다. scripts/test_xinchuang_dbs.py는 CLI에서 라이브 연결을 확인합니다
채널 + 훅 시스템 아키텍처 문서 — docs/architecture/hook-system.mdx는 세 가지 훅 포인트를 설명하고 FeishuGateHook을 종단간으로 안내합니다; 기존 아키텍처 페이지는 교차 링크; README는 메시징 채널을 첫 번째 클래스 기능으로 나열합니다
강화 — 중복 Feishu 콜백 클릭은 이중 결정 대신 대체 카드를 생성합니다; 동시 콜백 클릭은 조건부 UPDATE ... WHERE status='pending' 행 개수 확인을 통해 해결됩니다; 대기 중인 승인은 백그라운드 스위퍼를 통해 CHANNEL_CONFIRMATION_TTL_MINUTES(기본값 24시간) 후 자동 만료됩니다; 설정 → 채널은 조직 역할을 준수합니다(멤버는 읽기 전용 UI 표시); 병렬 도구 호출 수집기는 모든 델타에 대해 index=0을 재사용하는 제공자를 처리합니다; 세션 만료 리디렉션은 쿼리 문자열을 유지합니다

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

Stripe 결제 MVP — Free + Pro 티어, 체크아웃, 고객 포털, 웹훅 생명주기, /settings?tab=billing, 관리자 요금제/구독 CRUD, 할당량 적용은 각 사용자의 요금제 존중
관리자 제어 결제 기능 플래그 — system_settings.billing_enabled는 전체 Stripe 파이프라인을 제어하므로 Stripe 자격증명이 없는 비공개 배포에서는 작동하지 않는 결제 UI가 표시되지 않음
사용자당 무제한 할당량 — 빈 값은 전역 기본값 상속, 0은 무제한 부여, 이전에는 둘 다 동일한 상태로 축소됨
번역 용어집을 단일 출처 — scripts/translation-glossary.md는 로캘별 규칙을 통합, 커밋 전 생성된 로캘 파일의 수동 편집을 무조건 거부
라이선스 + 준거법이 FIM Labs Pte. Ltd. (Singapore)로 이전, SIAC 중재는 영어로 진행, 새로운 최상위 NOTICE 파일
연습장 후속 제안 복원, 에이전트별 선택형
안정성 수정 — 엄격한 교대 공급자 이력, 병렬 도구 호출 경계 감지, 무제한 에이전트 확인 흐름, 채널 역할 게이팅, 재시도 중복 제거, 거부 후 패러프레이징 없음

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

JWT 토큰 타입 격리 — 같은 서명의 모든 토큰(임시/리프레시/티켓)이 API 및 SSE 엔드포인트를 인증할 수 있었던 2FA 바이패스 종료
OAuth 강화 — 이메일 자동 연결에 제공자 인증 이메일 필요(계정 탈취 수정); OAuth 리프레시 토큰이 해시되어 저장되어 세션 로테이션 작동
콘텐츠 가드레일 v0 — 입출력 트립와이어 레이어(core/agent/guardrail); 탈옥 감지기 + 최대 길이 출력 가드레일 포함, 환경 변수로 구성
file_ops.apply_patch — 퍼지 공백 일치를 포함한 V4A 차이 패치, find_replace 보완
청구 주기 정확성 — 할당량이 구독 기념일에 리셋됨(달력 월이 아님); 갱신이 권한 있는 Stripe 조회를 통해 기간 진행; 사용량 표시가 적용 기간에 정렬됨
신뢰성 수정 — 의사 프로토콜 도구 호출 누수가 답변에서 제거됨; 튜닝 가능한 HTTP keep-alive가 APIConnectionError 버스트 종료; API 키 사용량 통계가 읽기 전용 요청에서 유지됨
청구 탭 시각적 개선 — 전체 너비, 다른 설정 탭과 일치

Planned Versions

계획된 버전

v0.9 — 관찰성 + 운영 경화

목표: 프로덕션급 운영 + 네 가지 기둥으로 “에이전트가 따를 수 있는 지시”와 “시스템이 적용하는 보장” 사이의 격차를 좁히기 — 추적 계층(무슨 일이 일어났는지 확인) · 훅 시스템(반드시 일어나야 하는 것 강제) · 스마트 에이전트 작업영역(지속 파일 + 인수) · IM 채널(에이전트가 사용자가 일하는 곳에 존재).

인증 및 보안 강화

~~JWT token-type confinement (2FA bypass) + OAuth account-takeover & session fixes~~ (v0.8.7에서 배포됨)
~~PostgreSQL timezone-aware timestamps~~ (v0.8.6에서 배포됨)
Force-logout timestamp comparison는 tz-aware/naive 값을 UTC로 정규화하여 변환 — 취소된 토큰이 SQLite 및 PostgreSQL 모두에서 안정적으로 거부됨
Docker Compose PostgreSQL 자격증명은 POSTGRES_* env를 통해 재정의 가능 (연결 문자열로 단일 소싱) — 노출된 배포에서 실수로 배포된 fim:fim 기본값 제거

연결기 + 도구

연결기 점진적 공개 3-4단계 — 통합 ConnectorExecutor (API/DB/MCP); jsonschema 작업 검증; 프로토콜 독립적 탐색/실행
YAML/JSON 연결기 설정 — 플랫폼이 MCP 서버 자동 생성
데이터베이스 연결기 4단계 — Oracle (oracledb), SQL Server (aioodbc), GBase (aioodbc + GBase ODBC). DM8 / KingbaseES / HighGo는 v0.8.5에서 배포됨
MCP 연결 풀링 — STDIO를 사용자별 환경 격리로 풀링; SSE/HTTP의 경우 httpx.AsyncClient 공유. 따뜻한 시작 ≤100 ms, 서버당 O(1) HTTP 연결 목표

콘텐츠 보안 조치

~~콘텐츠 보안 조치 v0 (입력/출력 트립와이어, 탈옥 감지기, 환경 변수 구성, guardrail_tripwired SSE 이벤트)~~ (v0.8.7에서 출시됨)
주제 벗어남 필터 (분류기 기반 입력 보안 조치) — 정규식이 충분하면 v0.5로 연기
PII 편집기 출력 보안 조치 (정규식 + 분류기 하이브리드)
에이전트별 보안 조치 구성 UI (관리자 패널)

Hook System

훅별 설정 패스스루 ({"name": ..., "config": {...}} 스키마)
DAG tools_used 정확도 (단계별 완료 콜백을 통한 실제 도구 이름으로부터 ReAct)
CallAgentTool + Workflow AGENT 노드에 대한 훅 상속 (보안 기본값 vs 유연성 기본값)
내장 훅: ConnectorCallLog 자동 기록, 읽기 전용 모드 차단, DB 결과 자르기, 커넥터별 속도 제한
SessionStart 훅 포인트 + 사용자 정의 YAML 훅
~~스켈레톤 + FeishuGateHook + 승인 Playground + ReAct/DAG 런타임~~ (v0.8.5에서 배포됨)

IM 채널 통합

채널: WeCom, Slack, Email, Teams 아웃바운드
아웃바운드 패턴: 실패 알림, 예산 경고, 예약된 다이제스트, 에스컬레이션, 감사 영수증, 승인 에스컬레이션
2단계 — 인바운드 트리거 (IM 그룹에서 @mention 에이전트)
~~Feishu 채널 (1단계 부분집합) + 작업 완료 알림~~ (v0.8.5에서 출시)

연결기 인증 계층

Tier 1 — DB 모드 (ConnectorScopeGuard PreToolUse 훅: 동사 차단, 테이블 허용/거부, 열 마스킹, 범위 술어 주입)
Tier 2 — Open API 모드 (사용자별 자격증명 요구를 위한 관리자 UI; 키 바인딩 상태 대시보드)
Tier 3 — 로그인 티켓 교환 (LoginTicketCredential은 사용자 범위 API 키가 없는 프론트엔드/백엔드 분리 시스템용)
계층 간 감사 가능성 (ConnectorCallLog의 caller_user_id, effective_credential_source, scope_rules_applied)

Identity Provider Module + Channel Slim-down

identity_providers + user_identity_map 모델 — DB 수준의 조직별 SSO/OAuth 설정으로 ENV 수준의 제3자 로그인 대체
Feishu SSO via IdP (“Feishu로 로그인”은 FIM 세션 + 업스트림 토큰 생성, Tier-2의 사용자별 API 키 마찰 제거)
IdP를 통한 조직 그래프 동기화 (Feishu 부서 → FIM 조직 트리); WeCom + DingTalk 다음
Channel은 Delivery + Gate로 축소; 신원 기능 (SSO / OrgSync)은 IdP에만 존재

Public API Phase 2

Observability

Agent Trace Layer — Trace/Span 모델, 프론트엔드 타임라인 뷰어, OTel 내보내기(LangSmith 스타일 애플리케이션 수준 run/trace/thread)
Metrics dashboard — 지연시간, 성공률, 토큰 사용량, 커넥터 분석(에이전트 / 사용자 / 조직별)

Agent Workspace

Tool Output Offloading — >8K 응답을 위한 workspace:// URI 및 read/list/write_workspace_file 도구
Handoff Notes — write_handoff(summary)는 압축 시에도 유지됨
Workspace UI — 대화별 파일 브라우저, 세션 간 보존, 사용자별 저장 공간 할당량
Cross-session conversation recall — list_conversations, search_conversations, read_conversation 도구

프롬프트 캐시 + 추론 후속 작업

Gemini Context Cache Adapter (REST 캐시 수명 주기 분리 vs Anthropic 인라인 마커)
프롬프트 레지스트리 확장을 플래너 / 검증자 / 도메인 분류기 / 컴팩트로 확대
에이전트별 cache_ttl (임시 5분 vs 확장 1시간)
DAG 단계 레벨 체크포인트 테이블 (중간 DAG 재개용)
전용 tool_call_id 메시지 열 (대규모 고아 쿼리 조회 인덱싱)
중간 스트림 사고 토큰 재구성 (완전한 SSE 이벤트보다 세밀한 재개 세분성)
API 릴레이 캐시 정직성 프로브 (관리자 트리거: cache_control 제거 릴레이 감지)

안정성 후속 조치 (Agent Core 우선순위 매트릭스)

콘텐츠 교체 상태 지속성 (스트리밍 불변성 #2: “한 번 본 것은 운명이 정해짐”)
첨부 컨텍스트 라우터 (중복 제거, 예산 집계, 생존성 확인; Workspace 오프로딩과 쌍을 이룸)
사이드 쿼리 워커 (회상 / 분류 / 요약용 전용 풀로 메인 속도 제한 예산과 경합하지 않음)

에코시스템 + 확장

예약된 작업 + 이벤트 기반 에이전트 — scheduled_jobs + job_runs + APScheduler; cron + webhook-inbound. Hub 모드용 비동기 서브-에이전트 유스케이스
워크플로우 트리거 ID 가시성 — ExecutionContext.trigger_source (webhook | cron | manual | batch | sub)가 모든 5개 WorkflowEngine 사이트에서 채워짐; 실행 패널과 커넥터 로그에서 표시됨
워크플로우당 credential_policy 오버라이드 (owner / caller / auto) — 기본 trigger_source → identity 매핑 오버라이드
DB 스키마 고급 빌더 — 1K-7K+ 테이블 배포를 위한 AI 기반 주석 처리 (선택성 + 비즈니스 컨텍스트 추론)
샌드박스 강화 (v2 코드 실행 격리)
성능 테스트 (동시 로드 벤치마크)
내부 하네스 벤치마크 (Eval Center를 통한 하네스 파라미터 변경 정량화)

이미 조기 배포됨

v1.0 — Hot-Plug + Embeddable

목표: 재시작 없는 커넥터 추가, 패키지 생태계, 임베드 가능한 배포. Impact: 엔터프라이즈는 FIM One을 0에서 다중 시스템 오케스트레이션으로 며칠 내에 배포. 패키지 시스템은 크리에이터 생태계를 생성 — 솔루션 작성자가 복합 번들(Skill + Agents + Connectors + KBs + Workflows)을 게시, 엔터프라이즈가 한 번의 클릭으로 설치, 크리에이터가 채택으로부터 수익 창출. Install/fork 이중성은 “있는 그대로 사용” 및 “템플릿에서 커스터마이즈” 사용 사례를 단일 메커니즘으로 커버.

Frozen Features (Shipped, Maintain Only)

Orthogonality Strategy에 따라, 다음 기능들은 배포되었으며 정상 작동하지만 새로운 기능은 추가되지 않습니다 (버그 수정만 진행):

Feature	Version	Why frozen
ReAct Agent	v0.1, v0.9	모델이 이제 기본 도구 호출을 지원합니다. 중간 루프 자기 성찰(v0.9)은 긴 체인에서 목표 이탈을 방지합니다. 도구 관찰 합성 품질 개선 (8K 문자, `REACT_TOOL_OBS_TRUNCATION`으로 설정 가능)
DAG Planning / Re-Planning	v0.1, v0.5, v0.7.5	모델 추론 능력 개선; 분해가 단일 샷으로 변경. v0.7.5에 단계별 검증 배포됨 (`DAG_STEP_VERIFICATION`). 강화됨: 계단식 실패 전파, 검증자 상태 수정, 플래너 도구 설명, 전체 재계획 이력, 화이트리스트 기반 도구 캐시. 14개 엔진 상수를 환경 변수로 노출 — 추가 계획 기본 요소 없음
Memory (Window, Summary, Compact)	v0.2, v0.5	컨텍스트 윈도우 증가 (200K+); 외부 메모리 관리 필요성 감소
RAG pipeline	v0.5	제공자가 기본적으로 검색 구축 (OpenAI file_search, Gemini Search Grounding)
Grounded Generation	v0.5	모델이 인용에서 개선 중; 5단계 파이프라인은 감소하는 가치 추가
ContextGuard / Pinned Messages	v0.5	현재 상태로 배포; 새로운 기능 없음

검토 대상 (무한정 연기)

직교성 전략에 따라 이러한 기능들은 높은 구현 비용과 흡수 위험에 직면해 있습니다:

기능	연기 사유
다중 에이전트 오케스트레이션 (깊은 계층 구조)	제공사들이 기본적으로 구축 중 (OpenAI Swarm, Google A2A 및 유사한 다중 에이전트 오퍼링). FIM One의 CallAgentTool은 일 단계 위임 사례를 다루고, 이벤트 기반 백그라운드 에이전트는 v0.9의 예약 작업으로 다룸
에이전트 자체 수정 스킬 (절차적 메모리)	실행 중 에이전트가 자체 `skill.md`를 업데이트하는 경우 — 높은 복잡성, 보안/감사 영역. 에이전트 스킬 시스템 (v0.8)이 먼저 출시되어야 함. 엔터프라이즈 고객이 자가 개선 에이전트를 명시적으로 요청하면 재평가
~~에이전트 워크스페이스 (도구 출력 파일 오프로딩)~~	v0.9로 승격됨. 가치는 선택적 읽기이며, 컨텍스트 용량이 아님 — 교차 프레임워크 검증 완료됨. 기존 연기 이유 (“200K+ 윈도우는 긴급성 감소”)는 잘못됨
크로스 세션 장기 메모리	컨텍스트 윈도우 급속 증가 (200K–2M); 제공사들이 기본 메모리 추가 (OpenAI 메모리, Gemini 컨텍스트 캐싱); 높은 구현 비용 대 감소하는 차별화 가치. 엔터프라이즈 고객이 명시적으로 요청할 때 재평가
메모리 라이프사이클 (TTL, 할당량)	크로스 세션 메모리에 따라 달라짐; 함께 연기
활성 컨텍스트 압축 도구 (에이전트 트리거)	ContextGuard (v0.5)로 명시적으로 중단됨. 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). 산업이 컴퓨터 사용 모드 (Anthropic, OpenAI Operator, Google Mariner)와 MCP 브라우저 도구 (Puppeteer/Playwright MCP)로 수렴 중. MCP 통합을 통해 사용, 자체 구축하지 않음. 안정적인 컴퓨터 사용 MCP 표준이 나타나면 재평가
웹 푸시 알림	서비스 워커 + VAPID를 통한 브라우저 네이티브 푸시. IM 채널 통합 (v0.8)과 겹침 - 엔터프라이즈 선호 채널 (Lark/Slack/WeCom/이메일) 다룸. IM 푸시는 더 높은 엔터프라이즈 가치; 웹 푸시는 포털 전용 사용자를 위한 선택 사항. IM 채널 출시 후 재평가 — IM 커버 범위를 넘어 브라우저 알림 사용자가 요청하는 경우
다중 사용자 워크플로우 협업 편집	동일 워크플로우 블루프린트의 실시간 공동 편집 (Figma/Notion 스타일) - 커서 인식, 충돌 해결, 노드별 잠금 포함. 높은 구현 비용 (CRDT / OT, 현재 상태 인프라), 오늘날의 “한 번에 한 명의 편집자 + 버전 차이” 모델 대비 불명확한 엔터프라이즈 수요. 여러 엔터프라이즈가 공유 라이브 편집을 명시적으로 요청하면 재평가
노드별 워크플로우 실행 권한 (실행 시 RBAC)	단일 워크플로우 실행 내 세분화된 권한 — 예를 들어 “노드 X는 실행을 위해 `finance_approver` 역할이 필요”. 현재 권한은 워크플로우 수준 (누가 트리거할 수 있는지)과 커넥터 수준 (누구의 자격증명이 실행하는지)에서 발생; 노드별 RBAC은 세 번째 축을 추가하며 자재 복잡성 및 활성 고객 요청 없음
라이브 업데이트를 사용한 크로스 조직 워크플로우 공유	다른 조직의 워크플로우를 구독하고 다시 포크하지 않고 업스트림 업데이트를 받음. 현재 구독 = 포크 (스냅샷), 따라서 끊어진 업스트림 변경사항은 절대 전파되지 않음. 라이브 업데이트는 업스트림 호환 스키마 진화 + 충돌 해결이 필요하며, 높은 유지보수 비용. 엔터프라이즈가 “자회사 간 공유 워크플로우”를 요청하면 재평가

버전이 모드와 일치하는 방식

버전	Standalone	Copilot	Hub	참고
v0.1–v0.3	Working	Not yet	Not yet	Portal-only, single-user
v0.4	Working	Not yet	Not yet	Multi-conversation, agent management
v0.5	Working	Not yet	Not yet	Knowledge base + RAG
v0.6	Working	Possible	Possible	Connectors ship; Copilot/Hub possible with manual wiring
v0.7	Working	Ready	Ready	Admin platform; multi-tenant auth; ready for production
v0.8	Working	Ready	Optimized	RBAC + audit log per-system; easier to onboard
v0.9	Working	Ready	Production	Observability, performance, hardening
v1.0	Working	Optimized	Enterprise	Package system, creator program, hot-plug, embeddable widget, webhooks, batch

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	指令+工具+技能 differentiation story; low absorption risk — frameworks validate patterns, but enterprise SOPs are customer-specific
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 커넥터	5	20+	100+
엔터프라이즈 고객	1–2	5–10	20+
평균 커넥터 설정 시간	2주	2일	5분 (hot-plug)
토큰 효율성 (DAG vs ReAct-only)	30% 감소	40% 감소	50% 감소
가동 시간 SLA	99.5%	99.9%	99.95%
지원 티켓 주제	통합, 설정	커넥터 커스텀 로직	Hot-plug, 확장

Open Questions / TBD

Marketplace moderation: 커뮤니티 패키지와 개별 리소스를 어떻게 검증할 것인가? 패키지 설정에서 자격 증명 유출을 자동으로 스캔? (v1.0)
Token economics: 다중 사용자, 다중 智能体 시나리오에서 어떻게 가격을 책정할 것인가? (v1.0)
Package versioning: 설치된 패키지의 변경 사항 — 마이그레이션 스크립트를 통한 자동 업그레이드인가, 아니면 업데이트마다 수동 승인인가? 의존성 다이아몬드 문제 해결? (v1.0)
Package pricing: 무료 vs 유료 티어, Creator Program 커미션 요율, 결제 제공자 통합? (v1.0)
Package credential UX: 설치 시 자격 증명 수집 — 단계별 마법사 스타일인가, 아니면 설정을 나중으로 미룰 것인가? 동일한 연결기 유형을 사용하는 패키지들 간 자격 증명 공유? (v1.0)
Telemetry opt-out: 개인정보 보호 기본 설정을 어떻게 준수할 것인가? (v0.8)
Connector versioning: 연결기 API의 변경 사항을 어떻게 관리할 것인가? (v0.8)
Rate limiting: 사용자별 워크플로우 속도 제한이 배포됨(슬라이딩 윈도우 10 runs/min, 3 concurrent). 연결기별 및 智能体별 속도 제한은 TBD (v0.9)
Connector authorization tier selection: 관리자는 어떤 티어가 특정 업스트림 시스템에 적용되는지 어떻게 알 수 있는가? 자동 프로브(사용자별 API 키 시도 → 로그인 티켓으로 폴백 → 공유 DB로 폴백) vs. 연결기 사양에서 명시적 선언? “이 연결기는 Tier 2를 지원하지만 관리자가 Tier 1로 운영하기로 선택했음”을 UI에서 기술적이지 않은 관리자를 혼동시키지 않으면서 어떻게 표현할 것인가? (v0.9)
Integration vs Connector duality: Feishu 바인딩이 동시에 SSO 제공자이면서 API 호출 인터페이스일 때, Settings에서 이를 어떻게 표시할 것인가? 세 개의 토글이 있는 하나의 객체인가, 아니면 자격 증명을 공유하는 세 개의 별도 바인딩인가? 설치 제거 의미론에 대한 영향(SSO를 취소하면 연결기도 중단되는가?) (v0.9)

​제품 비전

​Known Issues

​출시된 버전

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

​v0.2 (2026-02-24) — 멀티모델 + 메모리

​v0.3 (2026-02-25) — 웹 도구 + MCP

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

​v0.5 (2026-02-28) — 완전한 RAG + 근거 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) — 안정성 + 개선 사항

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

​v0.8.1 (2026-03-29) — Progressive Disclosure Maturity + ReAct Hardening

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

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

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

​v0.8.5 (2026-04-23) — 채널 통합 + 훅 시스템 + 기여자 i18n

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

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

​Planned Versions

​v0.9 — 관찰성 + 운영 경화

​인증 및 보안 강화

​연결기 + 도구

​콘텐츠 보안 조치

​Hook System

​IM 채널 통합

​연결기 인증 계층

​Identity Provider Module + Channel Slim-down

​Public API Phase 2

​Observability

​Agent Workspace

​프롬프트 캐시 + 추론 후속 작업

​안정성 후속 조치 (Agent Core 우선순위 매트릭스)

​에코시스템 + 확장

​이미 조기 배포됨

​v1.0 — Hot-Plug + Embeddable

​Frozen Features (Shipped, Maintain Only)

​검토 대상 (무한정 연기)

​버전이 모드와 일치하는 방식

​Resource Allocation (v0.8–v1.0)

​지표 기반 마일스톤

​Open Questions / TBD