조재표 · AI 에이전트 생태계를 설계합니다
Full stack AI Agent engineer
AI 에이전트 오케스트레이션부터 인프라 자동화까지,
멀티 에이전트 시스템의 전 영역을 다루는 엔지니어입니다.
AI 에이전트 생태계를 직접 설계하고 운영합니다
다중 AI 프로바이더 라우팅 프록시. Anthropic, OpenAI, Google, ZhipuAI 등 여러 LLM 프로바이더를 단일 엔드포인트로 통합. 토큰 로테이션, 자동 폴백, 사용량 대시보드 지원.
이벤트-투-채널 알림 라우터. GitHub CI 모니터링, Discord로 실시간 이벤트 전송. Rust로 작성된 고성능 CLI. baseline suppress 로직으로 stale run 재발행 방지.
GitHub에서 보기AI 에이전트의 장기 기억 관리 시스템. 에이전트가 축적한 메모리를 구조화·저장하고, 인간이 열람할 수 있는 웹 프론트엔드를 퍼블릭 배포. Cloudflare Access 기반 인증으로 접근 제어 적용. Rust axum 백엔드 + Cloudflare Pages 프론트엔드. memoryown.com 프로덕션 운영 중.
시스템 레벨 코드 실행 및 자동화 파이프라인. clawhip과 연계하여 GitHub issue → 자동 코드 분석 → PR 생성을 수행하며, code executor로서 시스템 레벨 명령 실행까지 담당. Rust로 구현. iyen:create-pr 라벨로 트리거. E2E 검증 완료.
사용하는 생태계에 직접 기여합니다 — 실제 머지된 PR
clear orphaned state when original session no longer exists — 원본 세션 삭제 후 고아 상태로 남은 세션 데이터 정리 버그 수정.
Suppress LLM_BACKEND warning when config.toml and .env values match — config.toml과 .env의 LLM_BACKEND 값이 동일할 때 불필요한 경고 억제.
allow stale_minutes=0 to disable stale detection — stale_minutes=0 설정으로 stale 감지 비활성화 옵션 추가. 테스트 포함.
enable loginctl linger so user service survives SSH logout — SSH 로그아웃 후에도 사용자 서비스 유지되도록 loginctl linger 활성화.
트래픽이 0일 때 비용도 0이어야 하기에 서버리스를 선택했고,
콜드스타트가 곧 사용자 체감 지연이기에 Rust + ARM64로 80ms를 달성했습니다.
이 규모의 UI는 폼 입력과 목록 조회가 전부라서,
React의 상태 관리보다 Vanilla JS + Web Components가 적합합니다.
Kubernetes 대신 Lambda — 이 규모에 오케스트레이션은 불필요.
RDS 대신 DynamoDB 온디맨드 — DB 관리 비용 0.
React 대신 Vanilla JS — 빌드 파이프라인 제거.
대신 DPoP 인증·개인정보 테이블 분리처럼
보안과 규제가 요구하는 곳에는 의도적으로 투자합니다.