프로젝트 소개

AI-PMO Platform은 생성 AI와 외부 도구 연동을 결합하여 PMO(프로젝트 관리실) 업무를 자동화하는 오픈소스 플랫폼(GPL-3.0)이다. CLI 단독으로 동작하며, 옵션으로 WebUI(PC 및 스마트폰 대응)를 이용할 수 있다. 주요 기능: - WBS 생성 및 재계획: 회의 내용에서 WBS 초안을 작성하고, 지연 예측을 기반으로 재계획안을 제안(승인 대기로 기록하며, 기존 WBS에 자동 반영하지 않음) - 리스크 AI: 리스크 식별, 평가, 지연 예측, 드리프트 감지(임계값 히스테리시스 포함) - Task Engine: 여러 템플릿의 출력에서 태스크를 통합 및 우선순위 지정(결정론적, LLM 미사용). 원장은 SQLite(WAL) 또는 PostgreSQL에 보관하며, 테넌트 및 프로젝트 분리에 대응 - PMO AI Core: 담당자 제안, 진척 규칙 적용, Slack 알림, 브리핑 출력을 자동 실행. 판단은 결정론적이며 모두 추가 로그에 기록. 담당자 확정은 사람이 수행하며, 트래커(Jira, GitHub Projects, Plane, OpenProject, Azure DevOps)에 다시 기록 가능 - 학습 기능: 완료 실적에서 담당자별 실질 캐퍼시티와 지연되기 쉬운 라벨을 통계적으로 보정(LLM 미사용, 상하한 및 최소 샘플 수 포함) - Project Digital Twin: Jira에서 매일 동기화하며, 5축(일정, 리소스, 리스크, 예산, 차단 요소)으로 건전성을 결정론적으로 채점. LLM은 소견 및 권장 조치만 작성 - 역할 특화 에이전트: 개발, 테스트, 조사, 문서, 영업 각 역할 AI. 개발 및 테스트 AI는 Jira 코멘트만 작성(1회마다 승인), 조사, 문서, 영업 AI는 읽기 전용이며 결과물은 사내 리뷰용 초안까지 제공 연동 대상: Teams, Jira, Jira Agile, GitHub Projects, Plane, OpenProject, Azure DevOps, Slack, PostgreSQL, 벡터 스토어(Qdrant, pgvector, Chroma, Milvus, Weaviate 중 선택) AI 제공처: OpenAI, Gemini, Groq, OpenRouter, Claude, Ollama, vLLM, LM Studio 템플릿 DSL은 YAML 형식이며, adapter/llm/agent/expression의 각 단계를 결합하여 워크플로우를 정의한다. 반복 처리(for_each/where), 병렬 실행(parallel), 여러 LLM 프로바이더 동시 호출(profiles)에 대응한다. 프롬프트는 YAML에서 분리되며, LLM은 논리 프로필 이름으로 지정하는 설계이다. 셀 수 있는 값(완료율, 남은 일수 등)은 LLM이 세지 않고 어댑터 측에서 계산한다. 식 평가는 값 참조와 이항 비교로만 제한하며, SQL이나 컬렉션 이름은 템플릿에 작성하지 않는 안전 설계이다. 업종별 템플릿으로 건설, 마케팅, 제조, 컨설팅, 법무, 고객 성공, 감사, 고등 교육, 비영리, 보험, 정부 조달용을 포함한다. 자기 참조적인 운용도 구현되어 있어, 프로젝트 자체의 개발 WBS를 관리하고 CI(aipmo wbs check)에서 '완료'의 증거(파일 및 어구) 존재를 검증한다. 동작 요건: Python 3.10+. Docker 버전은 Docker Compose v2가 필요. 로컬 LLM(Ollama) 사용 시 약 20GB 여유 공간 및 16GB 이상 메모리 권장. 클라우드 AI 이용 시 수백 MB로 동작.