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AI Assistant

  • GB10 기반 로컬 LLM·MCP·RAG 서비스의 실험과 통합
  • Claude를 활용한 오프라인 OpenStack 자동 배포와 장애 복구
  • OpenClaw 기반 역할 분리형 멀티 에이전트 운영 체계 적용
  • 발표자료에 기록된 구성·시행착오·운영 기준 중심 재구성
  • 계정·토큰·내부 주소 등 운영 민감정보의 공개 범위 제한 필요

프로젝트 구성

구분핵심 주제주요 기술
GB10 로컬 AI 플랫폼개별 AI 서비스의 공유·통합·에이전트화NVIDIA GB10, Ollama, Open WebUI, MCP, RAG, OpenClaw
Claude 기반 OpenStack 배포폐쇄망 배포 자동화와 반복 장애 복구Claude, OpenStack-Ansible, Ceph, Ansible, Local Repository
OpenClaw 멀티 에이전트도메인별 역할 분리와 안전한 운영 자동화Telegram, OpenClaw, LightRAG, MCPO, Ollama

공통 설계 방향

  • 자연어 요청과 실제 인프라 작업 사이의 도구 호출 계층 적용
  • 조회 작업과 변경 작업의 권한·절차 분리
  • 변경 전 계획, 사용자 확인, 실행 후 검증의 단계화
  • 외부 AI와 로컬 LLM의 역할 및 장애 시 대체 경로 구분
  • 모델 응답보다 API·상태 조회 결과를 우선하는 검증 원칙 적용

문서 읽는 순서

  1. GB10 기반 로컬 AI 서비스 통합
  2. Claude 기반 오프라인 OpenStack 자동 배포
  3. OpenClaw 멀티 에이전트 운영