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아키텍처

Components

  • scripts/contextdb-shell.zsh: CLI 래퍼
  • scripts/contextdb-shell-bridge.mjs: wrap/passthrough 판단 브리지
  • scripts/ctx-agent.mjs: 통합 러너
  • mcp-server/src/contextdb/*: ContextDB 구현

Runtime Flow

사용자 명령 -> zsh wrapper -> contextdb-shell-bridge.mjs -> ctx-agent.mjs -> contextdb CLI -> 네이티브 CLI

Storage Model

각 래핑된 워크스페이스는 독립적인 로컬 스토리지를 가집니다（git 루트가 있으면 사용, 없으면 현재 디렉터리）：

memory/context-db/
  manifest.json
  index/sessions.jsonl
  sessions/<session_id>/
  exports/<session_id>-context.md

Isolation Controls

CTXDB_WRAP_MODE로 래퍼 스코프를 설정합니다:

  • all: 모든 워크스페이스에서 활성화 (비 git 디렉터리 포함)
  • repo-only: ROOTPATH 워크스페이스만
  • opt-in: 마커(.contextdb-enable)가 있는 워크스페이스만
  • off: 래핑 비활성화

프로젝트 단위 엄격 제어가 필요하면 opt-in을 사용하세요.

Harness Layer (AIOS)

AIOS는 ContextDB 위에 운영자용 harness를 제공합니다:

  • aios orchestrate이 블루프린트에서 로컬 dispatch DAG를 생성합니다
  • dry-run은 local-dry-run을 사용합니다 (토큰 소비 없음)
  • live는 subagent-runtime을 사용하고 외부 CLI(codex)로 페이즈를 실행합니다 (현재 codex-cli만 지원)
  • AIOS_SUBAGENT_CLIENT=codex-cli일 때, AIOS는 codex exec의 구조화된 출력(--output-schema, --output-last-message, stdin)을 우선하여 JSON handoff를 안정화합니다 (구버전은 폴백)

live는 기본적으로 비활성화되어 있습니다. 다음이 필요합니다:

  • AIOS_EXECUTE_LIVE=1
  • AIOS_SUBAGENT_CLIENT=codex-cli

Browser MCP (browser-use CDP)

2026-04-10 부터 기본 브라우저 MCP 런타임은 browser-use MCP over CDP 입니다:

  • 런처: scripts/run-browser-use-mcp.sh
  • 마이그레이션: aios internal browser mcp-migrate
  • 도구: chrome.launch_cdp, browser.connect_cdp, page.*, diagnostics.sannysoft
  • 프로파일 설정: config/browser-profiles.json
  • 스크린샷 타임아웃 가드: BROWSER_USE_SCREENSHOT_TIMEOUT_MS (기본: 15 초)

레거시 Playwright MCP(mcp-server/) 는 호환성을 위해 유지되지만 기본값은 아닙니다.

RL Training Layer (AIOS)

AIOS는 셸, 브라우저, 오케스트레이터 태스크 전반에 걸쳐 공유 학생 정책을 지속적으로 개선하는 멀티 환경 강화학습 시스템을 포함합니다.

Shared Control Plane (scripts/lib/rl-core/)

campaign-controller.mjs   # epoch 오케스트레이션 (수집 + 모니터링)
checkpoint-registry.mjs  # active / pre_update_ref / last_stable 계통 추적
comparison-engine.mjs     # better / same / worse / comparison_failed
control-state-store.mjs  # 재시작 안전한 제어 스냅샷
epoch-ledger.mjs         # epoch 상태 + 성능 저하 연속 추적
replay-pool.mjs          # 4レーン 라우팅 (positive/neutral/negative/diagnostic)
reward-engine.mjs        # 환경 reward + teacher shaping 융합
teacher-gateway.mjs      # Codex/Claude/Gemini/opencode의 정규화된 출력
schema.mjs               # 공유 계약 검증
trainer.mjs              # PPO 엔트리포인트 (online + offline)

Environment Adapters

Adapter Path Training Focus
Shell RL scripts/lib/rl-shell-v1/ 합성 버그픽스 태스크 → 실레포지토리
Browser RL scripts/lib/rl-browser-v1/ 제어된 실제 웹 플로우
Orchestrator RL scripts/lib/rl-orchestrator-v1/ 고가치 제어 결정
Mixed RL scripts/lib/rl-mixed-v1/ 크로스 환경 연합 학습

Key RL Concepts

  • Episode contract: 전체 환경의 통일된 구조화된 출력 (taskId, trajectory, outcome, reward, comparison)
  • 3포인터 checkpoint 계통: active → pre_update_ref → last_stable, 성능 저하 시 자동 롤백
  • 4레인 replay pool: positive / neutral / negative / diagnostic_only — 비교 결과에 의한 결정적 라우팅
  • Teacher gateway: Codex CLI, Claude Code, Gemini CLI, OpenCode의 정규화된 신호

Running RL

# Shell RL 파이프라인
node scripts/rl-shell-v1.mjs benchmark-generate --count 20
node scripts/rl-shell-v1.mjs train --epochs 5
node scripts/rl-shell-v1.mjs eval

# 혼합 환경 campaign
node scripts/rl-mixed-v1.mjs mixed --mixed
node scripts/rl-mixed-v1.mjs mixed-eval

RL Status

  • RL Core: 안정 (40+ 테스트)
  • Shell RL V1: 안정 (Phase 1–3)
  • Browser RL V1: beta
  • Orchestrator RL V1: beta
  • Mixed RL: 실험적 (엔드투엔드 검증 완료)