TL;DR

DojoAgents는 개인 투자자를 위해 설계된 에이전트 기반 프레임워크로 멀티사이클 Agent Loop 엔진이 다중 시장 데이터와 보유 종목을 결합해 단계별로 근거를 수집하고 추론한다. 실행 샌드박스는 동적 파이썬 계산을 격리하며 SKILL 시스템은 반복 분석 흐름을 재사용 가능한 구성요소로 저장해 자동화를 가속화한다. React 대시보드와 FastAPI 백엔드, SSE 스트리밍이 실시간 시각화와 중간 결과 점검을 가능하게 하며 스크린샷 기반 포트폴리오 진단과 시뮬레이션 포트폴리오 생성 기능이 수동 입력 부담을 줄인다. 운영을 위해 Python 3.11 이상과 외부 LLM API 키가 필요하다.

주요 기능

• 수집한다 글로벌 시장과 섹터, 개별 종목의 시세와 재무, 뉴스 데이터를 병렬 도구 호출로 집계해 K-line과 재무표, 헤드라인 형태로 구조화된 컨텍스트를 생성한다. 수집 과정에서 도구별 호출 기록과 중간 결과를 보존해 근거 추적이 가능하다. 이 데이터는 후속 분석과 시뮬레이션 입력으로 자동 연결된다.
• 분석한다 가치 밴드, 모멘텀 지표, 섹터 분류를 결합한 고급 로직으로 숨겨진 시장 메커니즘을 도출한다. 분석은 다단계 도구 오케스트레이션으로 구성되어 각 단계의 근거 데이터와 실행 로그를 제공한다. 최종 결과는 위험 노출과 성과 기여 관점으로 요약되어 대시보드에 표시된다.
• 진단한다 업로드된 포트폴리오 스크린샷에서 다수 종목을 인식하고 시장 및 섹터별로 재그룹화해 과잉집중과 중복 노출 같은 리스크 패턴을 식별한다. 이미지에서 추출된 항목은 자동으로 시뮬레이션 입력으로 변환된다. 수동 데이터 입력 없이 전체 진단 워크플로우가 시작된다.
• 자동화한다 멀티에이전트 협업으로 백그라운드에서 섹터 회전과 관련 이벤트를 모니터링하고 주기적 리포트를 생성한다. 스케줄러와 게이트웨이를 통해 외부 채널로 알림 전달이 가능하도록 설계되어 있다. 메인 에이전트 루프는 계산을 블로킹하지 않도록 구조화되어 있다.

어떻게 동작하는가

Agent Loop 엔진은 멀티사이클으로 도구를 오케스트레이션하여 복잡한 질문을 단계별로 분해하고 중간 결과를 누적해 최종 결론을 도출한다. 실행 샌드박스가 파이썬 코드 실행과 기술 지표 계산을 격리하고 SKILL 추출기로 성공한 워크플로를 재사용 가능한 구성요소로 캡처한다. 프론트엔드는 FastAPI와 SSE 기반 스트리밍으로 백엔드와 연동해 실시간 차트와 대화형 인터페이스를 제공한다.

해결 문제

개별 투자자가 기관급 포트폴리오 인지와 심층 분석 도구에 접근하기 어려운 문제를 해결한다. 멀티사이클 에이전트 루프가 보유 종목과 다중 시장 데이터를 연계해 단계별로 근거를 모으고 복합적 리스크와 관계를 계산한다. 스크린샷 기반 멀티모달 진단과 시뮬레이션 포트폴리오 생성으로 수동 입력 부담을 줄인다.

차별점

• 루프 기반 추론 엔진을 채택한다 에이전트가 다중 사이클로 도구를 호출하며 중간 결과를 검증하고 누적해 복잡한 포트폴리오 질문에 대해 근거 기반의 결론을 도출한다. 이 구조는 단회성 요약이나 단일 지표 계산과 달리 인과 관계를 추적할 수 있다. 결과적으로 다단계 전략 도출과 재검증 워크플로에 적합하다.
• 멀티모달 스크린샷 진단을 지원한다 이미지로부터 40개 이상 종목을 인식해 시장과 섹터, 공급망 포지션별로 재그룹화한 뒤 리스크 패턴을 식별한다. 식별 결과는 시뮬레이션 포트폴리오 생성까지 자동으로 연결된다. 이 과정은 사용자의 수동 데이터 입력을 제거한다.
• 격리된 실행 샌드박스를 제공한다 샌드박스는 파이썬 코드 실행과 데이터 추출을 메인 루프와 분리해 보안과 안정성을 확보한다. 권한과 정책을 통해 외부 접근을 통제해 금융 허위 생성 리스크를 줄인다. 개발자는 이 격리 환경에서 사용자 정의 계산을 추가할 수 있다.
• 즉시 사용 가능한 대시보드와 스트리밍을 통합한다 프론트엔드는 Vite 기반 React SPA이며 FastAPI와 SSE를 통해 실시간 캔버스 차트와 대화형 채팅을 제공한다. 이 통합은 중간 단계의 근거를 실시간으로 확인할 수 있게 해 탐색 비용을 낮춘다. 설정은 로컬 구성 파일에 안전하게 저장된다.

사용 사례

• 일일 마켓 오버뷰를 자동 생성한다 글로벌 시장과 섹터의 강약, 모멘텀, 거래량 변화를 집계해 당일 주목할 만한 움직임과 촉매를 파악한다. 도구 호출 기록과 인용 데이터를 함께 제공해 각 판단의 근거를 추적할 수 있다. 결과는 대시보드의 시장 탭과 포트폴리오 개요에서 실시간으로 확인된다.
• 뉴스 임팩트 분석을 수행한다 특정 기업의 인프라 변경이나 사업 조치가 교차시장에서 어떤 파급 효과를 일으키는지 단계별로 분해한다. 시세, 헤드라인, 섹터 성과 데이터를 결합해 영향을 받을 가능성이 높은 종목군을 도출한다. US, A-shares, HK 시장을 교차 비교해 교차시장 연결고리를 드러낸다.
• 포트폴리오 진단과 시뮬레이션을 자동화한다 업로드된 스크린샷에서 종목을 인식해 과잉집중, 중복 노출, 방어자산 부족 등의 리스크를 식별한다. 진단 결과를 바탕으로 권장 조치로 시뮬레이션 포트폴리오를 생성해 대시보드에서 지속 추적한다. 생성된 시뮬레이션은 원포트폴리오와 성과를 비교할 수 있게 구성된다.

시작하기

로컬에서 시작하려면 Python 3.11 이상과 Node.js 18 이상을 준비한다. PyPI 설치를 권장하며 uv로 가상환경을 만들고 활성화한 뒤 uv pip install dojoagents로 패키지를 설치할 수 있다. 소스에서 빌드하려면 dojoagents/dashboard/web에서 npm install과 npm run build를 실행한 뒤 dojoagents dashboard 명령으로 서버를 기동하면 웹 UI에 접속할 수 있다. 대시보드 설정에서 LLM API 키와 엔드포인트를 입력해 모델 연결을 구성할 수 있다.

요구사항

• Python 3.11 이상이 런타임으로 필요하다.
• 프론트엔드 빌드를 수행하려면 Node.js 18 이상과 npm 9 이상이 필요하다.
• 운영을 위해 외부 LLM API 키가 필요하며 로컬 엔드포인트로 Ollama, llama.cpp, vLLM 같은 대체 엔드포인트를 설정할 수 있다.

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