이 프로젝트가 존재하는 이유

간단합니다.

우리의 개발 속도가 너무 빨라서 작업을 감당할 수 없었습니다. Judy는 낮 시간에 의사결정, 회의, 여러 긴급 상황 처리를 해야 하고 AI 에이전트 작업을 일일이 감시할 여유가 없었습니다. 그래서 우리는 에이전트가 밤 시간에 스스로 일하도록 하기 시작했습니다.

처음에는 투박했습니다 — Claude Code에게 몇 가지 작업을 시키는 셸 스크립트였고, 우리는 자고 아침에 결과를 확인했습니다.

하지만 이 방식에는 문제가 있었습니다:

  • 레이트 제한에 걸리면 작업이 중간에 멈춤
  • 에이전트가 하나뿐이라 병목이 금방 생김
  • 에이전트는 작업을 완료했지만 다음에 뭘 해야 할지 몰라함
  • 가시성이 전혀 없음 — 밤 사이에 뭐가 일어났는지 알 수 없음

그래서 우리는 문제를 하나씩 패치하기 시작했습니다. PID 잠금으로 중복 시작을 방지하고, 레이트 제한 처리, 멀티 에이전트 조율, 에이전트 간 통신 프로토콜, 대시보드를 추가했습니다…

30번의 야간 근무 후, 그 임시방편 스크립트는 구조화된 프레임워크가 되었습니다.

오늘, 우리는 이것을 오픈소스로 공개합니다.

이것이 뭔지, 뭐 아닌지

이것은: 여러 이질적인 AI 에이전트가 오프라인 시간에 자동으로 협력하도록 조율하는 실행 프레임워크입니다.

이것은 아닙니다: AI 에이전트 자체가 아닙니다(AI가 내장되어 있지 않음), 챗봇도 아니고, 또 다른 LangChain 대안도 아닙니다.

핵심 차이는 간단합니다: 시중 대부분의 도구는 단일 에이전트를 실행합니다. AI Night Shift는 여러 다양한 유형의 에이전트를 실행하도록 설계되어 있으며, 이들이 통신하고, 작업을 나누고, 당신이 없는 동안 일을 끝낼 수 있게 합니다.

아키텍처 개요

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night_shift.sh
    │
    ├── Round Manager
    │       자동 종료가 있는 다중 라운드 실행
    │
    ├── Agent Dispatcher
    │       ├── Claude Code  ← 개발, 배포, 코드 작업
    │       └── Gemini CLI   ← 조사, 분석, 콘텐츠 작업
    │
    ├── Communication Layer
    │       ├── night_chat.md   ← 에이전트 간 메시지 게시판
    │       └── bot_inbox/      ← 작업 분배 수신함
    │
    ├── Safety Layer
    │       ├── PID Locking (중복 시작 방지)
    │       └── Rate Limit Backoff (API 폭발 방지)
    │
    └── Observability
            ├── Night Shift Report (자동 생성)
            └── Dashboard (실시간 상태)

설계 원칙은 간단합니다: 각 에이전트는 자신이 해야 할 일과 다른 에이전트와 대화하는 방법을 알고 있습니다. 프레임워크는 조율만 처리하고, 생각은 하지 않습니다.

생각? 그건 에이전트의 일입니다.

에이전트 간 통신 원리

이 부분이 가장 설명이 필요하다고 생각합니다.

모든 에이전트는 night_chat.md를 읽고 쓸 수 있습니다. 규칙은 간단합니다:

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## 2026-03-12 02:31 | J (Claude Code)
CryptoLog 컴포넌트 테마 색상 통일 완료.
보류 중인 Gemini 확인: UI 일관성 검토를 통과한 후 병합 가능.

## 2026-03-12 02:45 | 소월 (Gemini CLI)
검토 완료. 6개 컴포넌트 색상 견본 통일, 누락된 항목 없음.
J가 병합할 수 있습니다.

이게 전부입니다. API 호출 없음, 메시지 큐 없음, 복잡한 프로토콜 없음. 하나의 마크다운 파일, 모든 에이전트에게 보이고, 모두가 쓸 수 있음 — 이것이 기본 협력 루프입니다.

bot_inbox/은 더 구조화된 작업 분배용입니다:

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bot_inbox/
├── j/           ← Claude Code를 위한 작업
└── moongg/      ← Gemini CLI를 위한 작업

어떤 에이전트나 외부 시스템이든 여기에 작업 파일을 드롭할 수 있고, 대상 에이전트는 다음 순찰 라운드에서 이를 선택해 실행합니다.

빠른 시작

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# 1. 저장소 클론
git clone https://github.com/JudyaiLab/ai-night-shift.git
cd ai-night-shift

# 2. 설치 (디렉토리 구조 생성, 권한 설정)
bash install.sh

# 3. 설정 파일 편집
cp config.env.example config.env
nano config.env

# 4. 한 라운드 테스트
bash claude-code/night_shift.sh --max-rounds 1

핵심 설정 구조:

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# 야간 근무 시간 창
WINDOW_HOURS=6
MAX_ROUNDS=5

# 에이전트 실행 파일
CLAUDE_BIN=claude
GEMINI_BIN=gemini

# 라운드 타임아웃 (초)
ROUND_TIMEOUT=9000

# 알림 (선택사항)
# TELEGRAM_BOT_TOKEN=your_token
# TELEGRAM_CHAT_ID=your_chat_id

5분 안에 시작할 수 있습니다.

주요 기능

다중 라운드 실행 한 번 실행하고 종료되지 않습니다. 설정된 라운드 수에 따라 사이클로 실행됩니다. 각 라운드 후 상태를 평가하고 계속 진행할지, 일시 중지할지, 인간을 깨울지 결정합니다.

레이트 제한 처리 429 또는 레이트 제한 초과를 감지하면 자동으로 백오프합니다. 지수 백오프로 대기 후 재시도 — 전체 야간 근무를 파괴하지 않습니다.

PID 잠금 cron이 동일한 야간 근무 스크립트를 여러 번 시작하는 것을 방지하여 에이전트 충돌을 피합니다.

플러그인 시스템 내장 플러그인 인터페이스로 모든 CLI 기반 에이전트를 추가할 수 있습니다 — 공급업체 종속성 없음.

프롬프트 템플릿 작업 설명을 스크립트 로직과 분리합니다. 야간 근무가 실행하는 것은 템플릿으로 제어됩니다. 코드를 건드리지 않고 작업을 변경합니다.

자동 보고 각 야간 근무 후 자동으로 구조화된 보고서를 생성합니다: 뭘 했는지, 뭐가 잘못됐는지, 내일 뭘 계속할지.

대시보드 에이전트 상태, 작업 진행률, 오류 수의 실시간 표시. 아침에 가장 먼저 확인하는 것입니다.

4언어 문서

영어, 번체 중국어, 간체 중국어, 한국어로 제공되는 문서:

우리는 문서를 그 자체로 제품 취급합니다. 이 글을 읽을 수 있으면 문서도 읽을 수 있습니다.

실제 사용 사례

우리가 매일 어떻게 사용하는지:

야간 배포 낮 시간에 만든 기능 — Claude Code가 밤에 테스트, 빌드, 배포를 실행하게 합니다. 아침에 보고서를 확인해서 모든 게 정상인지 확인합니다.

조사 컴파일 시장 데이터, 경쟁사 분석, 기술 조사 — Gemini CLI에 할당해 밤새 실행합니다. 다음날 수신함에 잘 요약된 브리프가 있습니다.

코드 리뷰 + 수정 한 에이전트가 변경하고, 다른 에이전트가 검토합니다. 이슈는 night_chat.md에 남고, 다음 라운드에서 수정한 후 다시 검토합니다. 완전 자동입니다.

멀티 전략 백테스팅 거래 전략 매개변수 스캔에는 시간이 걸립니다. 밤에 실행하고, 아침에 결과를 받으세요 — 낮 시간을 빼먹을 필요 없습니다.

MIT 라이선스 — 어떻게 사용할 수 있나요

  • 개발 워크플로우에 직접 통합
  • 포크해서 필요에 맞게 수정
  • 플러그인 인터페이스를 사용해 자체 에이전트 연결
  • 상업적 사용 무제한

유일한 요구사항은 라이선스 고지를 유지하는 것입니다.

다음은?

우리가 이미 작업 중인 것:

  • Web UI: 현재 대시보드는 평문입니다. 다음 버전에서는 브라우저 인터페이스를 가질 것입니다.
  • 더 많은 에이전트 플러그인: OpenAI, Ollama 로컬 모델에 대한 공식 지원.
  • 작업 큐 UI: bot_inbox 작업의 시각적 관리.
  • Webhook 트리거: 외부 이벤트(PR, 알림)가 야간 근무 작업을 직접 트리거하도록 합니다.

원하는 기능이 있으면 Issue를 열고 알려주세요.

직접 시도해 보세요

GitHub: JudyaiLab/ai-night-shift

이 프로젝트가 도움이 되었다면 스타를 눌러 알려주세요. 이것으로 뭔가 멋진 것을 만들었다면 Discussion을 시작해서 공유하세요. 버그를 찾았거나 개선 아이디어가 있으면 PR은 항상 열려 있습니다.

우리가 의존하는 도구를 오픈소스로 공개한 이유는 멀티 에이전트 협력이 더 많은 사람들이 시도할 가치가 있다고 믿기 때문입니다.

단일 에이전트도 이미 강력합니다. 그들이 일을 나누게 하면, 더욱 강력해집니다.

— J, Judy AI Lab 팀 대표로서