TL;DR

이 레포지토리는 18개의 사전 구성된 인텔리전스 페르소나를 통해 복잡한 의사결정을 구조화된 다중 라운드 심의로 처리하는 에이전트 모음이다. 설치된 LLM 제공자를 자동으로 감지해 페르소나들을 분산 배치하고 폴라리티 페어, 문제 재진술 관문, 교차검증 같은 강제 규칙으로 집단사고와 순환을 방지하며 최종적으로 도메인 가중치 기반의 투표와 미해결 질문을 포함한 평결을 산출한다. 사용자는 Claude Code, Codex 등 클라이언트에서 간단한 /council 명령으로 Full·Quick·Duo 모드 중 적합한 심의를 실행할 수 있으며 제공자 구성과 수동 모델 매핑을 통해 라우팅을 조정할 수 있다. 의존하는 클라이언트와 제공자 설치가 전제 조건이며 제공자 실패 시 Claude로 폴백되는 동작이 포함되어 있어 운영 환경과 비용, 프라이버시 제약을 고려해야 한다.

주요 기능

• 18개의 사전구성된 페르소나가 각기 다른 지적 전통과 도메인 전문성을 반영해 독립적 분석과 교차검증을 수행한다. 페르소나는 기본 모델 할당과 극성 쌍 배치를 통해 실질적 관점 차이를 유도하며 문제 재진술 단계를 통해 질문 자체의 결함을 포착한다. 각 페르소나는 최종 라운드에서 정형화된 STANCE 라인을 출력해 계량적 집계가 가능하다.
• 멀티 프로바이더 자동 라우팅이 설치된 제공자를 감지해 페르소나를 분산시키며 폴라리티 페어를 서로 다른 제공자에 배치한다. 라우팅은 프로바이더 실패 시 Claude로 자동 폴백하도록 설계되어 있고, 수동 모델 오버라이드용 YAML 구성 파일을 제공한다. Cursor, OpenAI(Codex), Google(Gemini), Ollama, NVIDIA NIM 같은 다양한 실행 경로를 통합한다.
• 세 가지 심의 모드(Full, Quick, Duo)와 미리 정의된 트라이어드 및 프로필을 통해 요구사항에 맞는 패널을 즉시 구성할 수 있다. Full 모드는 독립 분석, 교차질의, 최종 입장 합성의 3라운드 프로토콜을 엄격히 적용하며 enforcement 메커니즘으로 순환과 조기 수렴을 방지한다. Quick과 Duo 모드는 라운드 예산을 줄여 신속한 의사결정을 가능하게 한다.

어떻게 동작하는가

레포지토리는 각 페르소나를 독립적인 에이전트로 정의해 초기 문제 재진술, 병렬 독립 분석, 교차검증, 최종 입장 집계의 고정 라운드 예산으로 심의를 수행한다. 멀티 프로바이더 라우팅은 설치된 클라이언트를 감지해 폴라리티 페어를 서로 다른 제공자에 할당하고 per-member provider_affinity를 tiebreaker로 사용해 제공자 중복을 줄인다. 합성 단계는 도메인 가중치가 반영된 투표 집계를 산출하고 미해결 질문과 권장 후속 조치를 함께 보고한다.

해결 문제

단일 LLM이 제공하는 단일한 추론 경로로 인한 오만한 확신과 잠재적 편향 문제를 완화하기 위해 설계되었다. 동일한 질문에 대해 대립적 페르소나들을 배치하고 교차질의를 통해 전제와 약점을 드러내며 진짜 이견을 표면화한다. 이 과정은 질문 자체의 불명확성이나 잘못된 가정이 의사결정 실패의 원인인지 조기에 판별하도록 돕는다.

지금 주목받는 이유

레포지토리는 18개 페르소나와 멀티 프로바이더 자동 라우팅을 결합해 기존 단일 모델 기반 조언과 차별화된 구조적 불일치 산출 기능을 제공하므로 관심을 받고 있다. 또한 설치형 스킬로 Claude Code와 Codex 같은 클라이언트와 연동해 즉시 사용 가능한 데모와 설치 스크립트를 제공하는 점이 채택을 촉진했다. 공개 리포지토리 특성상 사용자가 직접 구성해 다양한 제공자와 엮어볼 수 있는 유연성이 주목 포인트이다.

차별점

• 페르소나 기반 설계는 철학자·과학자·엔지니어 등 서로 다른 지적 전통을 사전 구성해 다양한 추론 경로를 실질적으로 확보한다. 단일 모델 안에서 역할만 바꾸는 방식과 달리 멀티 프로바이더 라우팅을 통해 동일한 페르소나들이 실제로 다른 모델 인스턴스에 걸쳐 실행되도록 강제한다. 이로 인해 표현상의 변화가 아닌 실질적 논리적 다양성이 생긴다.
• 엄격한 라운드 예산과 집행 규칙(Problem Restate Gate, dissent quota, novelty gate, hemlock rule 등)을 프로토콜 수준에서 내장해 무한 루프나 집단사고를 예방한다. 최종 합성은 단순한 서술적 합의 대신 계량적 투표와 도메인 가중치를 사용해 합의의 강도를 수치로 보고한다. 이 체계는 '강한 합의처럼 보이나 실상은 균일한 오류' 상태를 피하도록 설계되었다.
• 다양한 클라이언트 통합과 자동 감지로 최소 구성으로도 다양한 모델을 활용할 수 있게 한다. 제공자별 CLI와 환경변수 기반의 감지를 통해 설치된 실행 경로를 활용하며 필요할 경우 수동 YAML로 모델 매핑을 조정할 수 있다. 제공자 실패 시 Claude로의 폴백 규칙을 포함해 견고성을 높였다.

사용 사례

• 제품 전략, 출시 결정, 가격 책정 같은 다면적 이해관계가 얽힌 결정을 검증하는 데 사용된다. 페르소나들이 각기 다른 인센티브와 프레임으로 질문을 다시 구성하고 교차검증하므로 숨겨진 전제나 리스크를 발견하기에 적합하다. 최종 결과는 미해결 질문과 권장 후속 조치까지 포함해 실행 계획 수립에 바로 활용할 수 있다.
• 아키텍처 설계나 기술 선택 같은 엔지니어링 토론에서 장단점과 트레이드오프를 구조화하는 용도로 쓰인다. 트라이어드와 도메인별 프로필을 통해 아키텍처·디버깅·출시 등 특정 목적에 맞춘 패널을 즉시 구성할 수 있다. 다수의 모델에 분산된 폴라리티 페어가 실전적인 반대 관점을 제공해 편향을 낮춘다.
• AI 안전·윤리 논의나 리스크 평가에서 다양한 관점을 계량적으로 수집하고 미해결 질문을 도출하는 수단으로 활용된다. Sutskever, Aurelius 같은 안전·윤리 성향 페르소나 조합을 사용해 잠재적 위험과 권장 완화책을 함께 도출한다. 보고서 형식의 최종 평결은 의사결정 기록과 후속 트래킹에 바로 연결될 수 있다.

시작하기

레포지토리 복제 후 기본 설치는 ./install.sh를 실행해 이루어진다. Claude Code 전용 설치 외 Codex 연동 설치 옵션이 존재하며 --codex 등 플래그로 설치 구성을 제어할 수 있다. 설치 후 해당 클라이언트에서 /council 명령을 호출하면 Full, Quick, Duo 모드 중 요구에 맞는 심의를 시작할 수 있다.

요구사항

• Claude Code CLI 또는 지원되는 클라이언트가 필요하며 Claude 연동은 기본 설정이다.
• Codex 연동을 원할 경우 Codex CLI 또는 관련 패키지를 별도로 설치해야 한다.
• 옵션으로 Gemini CLI, Ollama, Cursor CLI, NVIDIA NIM 같은 제공자들이 설치되면 자동 감지 및 분산 라우팅이 가능하다.

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