repo 와 DB 를 연결하면 zenith 가 회사의 데이터 모델·코드·운영 지식을 온톨로지로 자동 학습합니다. 데이터 수정·인시던트 대응·코드 변경(PR)까지 — 모든 실행은 미리보기 → 승인 → 실행 게이트를 통과하고, 전 과정이 하나의 trace 로 기록됩니다. 어떤 AI 에이전트를 쓰든, 실행의 진실은 zenith 에 남습니다.
데모는 넘치지만 프로덕션 에이전트는 드뭅니다. 이유는 모델이 아니라 인프라 — 에이전트가 회사를 모르고(그라운딩), 잘못 실행하면 되돌릴 수 없고(신뢰), 누가 왜 실행했는지 증명할 수 없기 때문입니다(감사). zenith 는 이 세 병목을 하나의 플랫폼으로 풉니다.
New Relic / Datadog 이 24/7 시스템을 관측하고, zenith-core 가 인시던트를 티켓과 제안으로 정리하며, 데이터 변경은 zenith-runtime 이, 코드 변경은 zenith-forge 가 PR 로 실행합니다. 닫힌 루프가 돌 때마다 온톨로지가 갱신되어 같은 사고는 두 번째부터 자동 진단됩니다.
observability → core → forge 의 매 사이클이 온톨로지 · impact-flag · metric 베이스라인을 갱신합니다. 같은 종류의 사고는 두 번째부터 자동으로 진단됩니다.
알람이 인시던트로 자동 변환 → 유사 사례 검색 → 후보 제안 → 승인 시 데이터 실행 또는 PR 까지. PR revert 감지 시 자동 재작업 루프.
모든 쓰기는 audit + rollback 으로 회수 가능. 요청 → 판정 → 승인 → 실행이 trace 하나로 연결되어 감사 · 규제 증거가 자동 생성됩니다.
챗봇은 답을 주고 끝나고, 코딩 에이전트는 운영을 모르고, 룰 자동화는 판단을 못 합니다. zenith 는 회사 지식 학습 · 게이트 실행 · 코드 변경 · 자가 학습을 한 시스템으로 묶고, 그 전부를 감사 가능한 기록으로 남깁니다.
범용 AI 챗봇은 “이렇게 하세요” 라고 알려주고 끝납니다. zenith 는 게이트를 거쳐 실제로 처리하고, 그 기록을 남깁니다.
코딩 AI 는 PR 까지, 자동화 도구는 데이터 변경까지 — zenith 는 알람 감지 → 결정 → 데이터/코드 실행 → 검증을 한 흐름으로 돌립니다.
매 사이클이 회사의 운영 지식으로 쌓여서, 같은 종류의 사고는 두 번째부터 zenith 가 자동으로 진단합니다.
repo 와 DB 를 연결하면 zenith 가 스키마 · 코드 · 문서를 introspect 해 온톨로지와 운영 작업 초안을 만듭니다. 새 프로젝트 추가는 새 서버가 아니라 설정 한 줄 — 단일 멀티테넌트 런타임이 프로젝트별 격리로 모든 프로젝트를 함께 운영합니다.
회사가 등록한 오퍼레이션만 zenith 가 수행합니다. AI 가 임의로 SQL 을 만들지 않으니 “실수로 전체 삭제” 같은 사고가 원천 차단됩니다.
모든 데이터 변경은 “몇 건이 영향받고 결과 샘플은 이렇습니다” 를 먼저 보여줍니다. 판단이 불가능하면 실행하지 않습니다 (fail-closed).
잘못된 실행은 자동 저장된 이전 상태에서 즉시 되돌립니다. 누가 언제 무엇을 바꿨는지 전 작업이 trace 로 기록되어 사후 추적 완전.
승인된 티켓을 zenith-forge 가 샌드박스에서 실행해 PR 만 산출합니다. 병합과 배포는 언제나 회사의 결정 — AI 는 main 에 직접 push 할 수 없습니다.
MCP 호환 클라이언트 (Claude Desktop · Cursor · Antigravity 등) 가 59 개 도구로 zenith 와 연결됩니다. 어떤 에이전트든 같은 게이트 · 같은 권한 통제를 통과합니다.
DB 스키마 · 코드 · 문서 · 운영 이력을 그래프로 자동 추출하고 매일 밤 갱신합니다. “어떤 테이블을 어떤 코드가 쓰는지” 를 AI 가 알고 답합니다.
New Relic / Datadog 알람이 들어오면 자동으로 인시던트 카드로 정리합니다. 민감정보는 수집 시점에 마스킹, 유사 사례와 후보 해결책까지 한 화면에.
AI 가 제안 → 권한자가 승인 → AI 가 실행 → 사람이 검토. 승인 축과 실행 축이 분리된 티켓 상태머신으로 동시 작업도 충돌 없이.
org 가 계약 · 정책의 경계, project 가 데이터 격리의 경계. 프로젝트 간 데이터는 절대 섞이지 않고, 정책은 org 에서 내려와 project 가 강화만 할 수 있습니다.
결정(control) · 데이터(data) · 코드(code) 실행이 3 개 plane 으로 분리되고, 자격증명은 각 plane 만 보유합니다. 게이트 · 감사 · 마스킹의 강제점은 한 곳 — 어느 plane 이 늘어도 통제는 드리프트하지 않습니다.
지식(온톨로지) · 통제(게이트) · 실행(3-plane) · 증명(trace) 이 하나의 플랫폼으로 동작합니다.
새 기능은 main 에 머지되는 즉시 dev 환경에 자동 배포됩니다.
회원가입은 열려 있어도 기능 사용은 승인된 사용자만. 미승인 사용자는 승인 요청 화면을 보고, 관리자는 콘솔에서 승인 · 회수합니다. 이메일 / 패스워드 로그인 (scrypt) 도 추가.
macOS 앱 안에서 Console 전체가 동작합니다. 세션별 병렬 실행, 실행 중간 단계 표시, Stop 후 매끄러운 재개, /btw 추가 지시까지 — 로컬 데이터 연결과 통제된 코딩 환경이 한 앱에.
승인된 티켓을 dispatch 하면 zenith-forge 가 잡을 실행해 PR 을 열고, 티켓이 PR 상태를 따라 전이합니다. GitHub · Azure DevOps 지원, 멱등 dispatch, 전 과정 trace 각인.
키워드(FTS) · 유사도(임베딩) · 부분일치 4 개 레인을 융합(RRF)해 “정산 로직 어디 있어?” 같은 질문에 코드 · 테이블 · 문서를 한 번에 찾습니다. 노드 요약 AI 커버리지 100%.
계약 · 정책 단위인 org 계층이 콘솔에 추가됐습니다. Notion / Jira 는 워크스페이스 전체가 아니라 사용자가 고른 페이지만 수집 — 선택 밖 문서는 자동 정리됩니다.
에이전트 자동화의 위험은 “AI 가 마음대로 행동하는 것” 입니다. zenith 는 다음 4 가지를 프롬프트가 아니라 아키텍처로 보장합니다.
등록된 오퍼레이션 외에는 AI 가 임의 SQL · 임의 API 콜을 만들 수 없습니다. 판정이 불가능하면 실행하지 않습니다 (fail-closed).
“몇 건이 영향받고 결과는 이렇습니다” 를 먼저 보여주고, 승인해야 실행. 코드는 PR 로만 — AI 는 main 에 push 할 수 없습니다.
승인은 admin / owner 권한자만. 권한 조회가 실패하면 가장 좁은 권한으로 후퇴합니다 — 에러가 권한을 올리는 경로는 없습니다.
요청 → 판정 → 승인 → 실행 → 비용이 trace 하나로 기록. 잘못된 실행은 즉시 복원되고, 기록 없는 실행은 발생할 수 없습니다.
로그인하면 워크스페이스가 생기고, 관리자 승인 후 repo 와 DB 를 연결하면 zenith 가 회사 지식을 자동으로 학습합니다. 첫 governed 실행까지 5 분.