TL;DR

AstronRPA는 Vue 3·Electron 기반의 시각적 디자이너와 Python 실행 엔진, Java/Python 마이크로서비스로 구성된 온프레미스 가능한 엔터프라이즈급 RPA 플랫폼이다. 300개 이상의 사전구성 컴포넌트와 엔진 내 actionlib·executor 같은 모듈 구조를 통해 데스크톱·웹 자동화와 데이터 처리 작업을 빠르게 조합하여 실행할 수 있다. Astron Agent와의 네이티브 양방향 연동으로 AI 추론 결과를 자동화 실행으로 연결할 수 있으며 Docker 컨테이너화로 배포·확장·관측이 용이하다. 단 클라이언트 주지원 OS가 Windows로 제한되며 기본 빌드와 런타임은 Node.js, Python 3.13, JDK 등 특정 버전 요구사항을 필요로 한다.

주요 기능

• Windows 데스크톱 애플리케이션과 웹 페이지 자동화를 위한 UI 조작, 브라우저 연결, 이미지 인식 기능을 제공한다.
• 시각적 드래그앤드롭 디자이너와 디버깅 환경을 통해 저코드/노코드 방식으로 워크플로를 구성하고 실행할 수 있다.
• 스케줄링, API 직접 실행, MCP 서비스 연동 등 다중 트리거 방식으로 자동화 실행을 예약하고 원격 제어할 수 있다.
• Astron Agent와 양방향 연동으로 에이전트의 추론·결정 과정과 RPA 실행을 결합하여 복합 비즈니스 자동화 시나리오를 구현한다.

어떻게 동작하는가

프론트엔드는 Vue 3와 TypeScript로 구성된 웹 앱과 Electron 기반 데스크톱으로 동작하며 시각적 디자이너에서 워크플로를 편집한 후 워크플로 노드를 엔진에 전달한다. 백엔드는 Java Spring Boot 및 Python FastAPI로 구성된 마이크로서비스들이 인증·사용자관리·AI 서비스 등을 제공하고, 엔진 레이어는 Python 기반의 실행 프레임워크(예: actionlib, executor, picker, scheduler, trigger)가 워크플로 노드를 해석·실행하여 각 컴포넌트를 호출한다. 프론트엔드와 엔진·백엔드 간 통신은 HTTP/WebSocket을 기본으로 하고 로컬 게이트웨이를 통해 엔진과 브라우저/클라이언트 간의 안전한 연결을 유지하며 전체 시스템은 Docker 컨테이너로 배포되어 확장성과 관측성을 확보한다.

해결 문제

엔터프라이즈 환경에서 업무용 데스크톱 애플리케이션과 웹 페이지를 연계한 반복 업무 자동화를 구현하는 난이도와 유지보수 부담을 낮추는 문제를 다룬다. 시각적 디자이너와 풍부한 사전구성 컴포넌트를 통해 비개발자도 자동화 워크플로를 구성할 수 있으며, 엔터프라이즈 용 인증·스케줄링·모니터링 기능으로 운영 편의성과 보안 요건을 충족한다. 또한 Astron Agent와의 양방향 연동으로 의사결정·추론 로직과 실제 UI 조작을 결합하여 단순 반복 작업을 넘어서는 비즈니스 자동화 시나리오를 실무 환경에서 실행 가능하게 만든다.

지금 주목받는 이유

GitHub 상에서 상당한 스타 수(5998)와 에이전트·llm 관련 토픽 연계로 주목받고 있으며 엔터프라이즈·온프레미스 요구를 충족하는 오픈소스 RPA라는 점이 관심을 끌고 있다.

차별점

• 300개 이상의 사전구성된 atomic capabilities를 제공하여 복잡한 자동화 작업을 구성하는 개발 속도와 재사용성을 높였다.
• Astron Agent와의 네이티브 양방향 연동을 통해 에이전트의 추론 결과를 곧바로 워크플로 실행으로 연결할 수 있는 통합 실행 환경을 구성했다.
• 프론트엔드(Vue 3 + TypeScript + Electron), 백엔드(Java Spring Boot + Python FastAPI), 엔진(Python 실행 프레임워크)의 분리 아키텍처로 확장성과 모듈별 유지보수를 용이하게 설계했다.
• Docker 기반 배포를 권장하여 온프레미스 환경에서 컨테이너화된 마이크로서비스로 보안·관측성·스케일링을 확보하도록 구성했다.

사용 사례

• 사무용 소프트웨어(WPS, Office)와 ERP·금융 시스템(Kingdee, YonYou) 간 반복 데이터 입력·전송·보고서를 자동화하는 데 적용할 수 있다.
• 웹 폼 작성, 반복적 웹 크롤링 및 브라우저 기반 작업을 자동화하여 고객 데이터 수집 및 시스템 연계를 자동으로 처리할 수 있다.
• AI 에이전트의 추론 결과를 기반으로 의사결정 후 데스크톱 또는 웹 환경에서 실행 가능한 작업을 자동 수행하여 의사결정-실행 플로우를 통합할 수 있다.
• 스케줄링·터미널 모니터링·로봇 팀 공유 기능을 이용해 다수의 엔드포인트에서 중앙 집중식으로 작업을 배포·감시하는 엔터프라이즈 운영 시나리오에 활용할 수 있다.

시작하기

서버 쪽은 Docker 환경에서 docker compose up -d로 모든 서비스를 기동하고 기본 포트(예: 32742, 8000)를 통해 인증·접속 상태를 확인하면 초기 배포가 완료된다. 클라이언트는 원클릭 빌드 스크립트(예: ./build.bat)를 사용하거나 릴리스 패키지를 직접 다운로드하여 설치한 뒤 resources/conf.yaml의 remote_addr 항목을 실제 서버 주소로 수정하여 서버와 연결한다. 로컬 개발 환경에서는 Node.js >=22, Python 3.13.x, JDK 8+ 등의 요구사항을 충족한 뒤 빌드 가이드를 따라 엔진 의존성 설치와 프론트엔드 빌드를 순차적으로 진행하면 된다.

요구사항

• Client OS: Windows 10 또는 Windows 11 및 클라이언트 RAM 8 GiB 이상
• 서버 배포: Docker 및 docker compose 환경 권장
• 개발/빌드 도구: Node.js >= 22, Python 3.13.x, JDK 8+, pnpm >= 9, UV >= 0.8, 7-Zip, SWIG

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