eddyzzl/marvis-risk-agent

신용 리스크 업무 전용 로컬 AI 에이전트 - 모델 검증·특성 분석·전략 수립을 자동화

완성 앱맘대로 써도 됨 · MITAI 에이전트Python난이도
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중간맛 분석

Python 3.11+, FastAPI 기반의 로컬 퍼스트 신용 리스크 에이전트입니다. V1.1.6에서 모델 검증 워크플로우가 첫 번째 안정 기능으로 출시됐으며, 노트북 기반 검증 실행 → 구조화된 증거 생성 → Excel/Word 보고서 자동 초안까지 이어지는 파이프라인을 제공합니다. pip install -e ".[dev]"로 로컬에 설치 후 marvis 명령 한 줄로 서버 구동, http://127.0.0.1:8000에서 UI를 바로 사용할 수 있습니다. PMML 스코어링은 Java 런타임 필요, 감사(audit) 증적 보존이 필요한 규제 환경에 적합합니다.

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • 금융기관에서 신용 심사 모델의 검증 보고서(Excel/Word)를 자동으로 생성하고 싶을 때
  • 데이터가 외부 클라우드로 나가지 않는 로컬 환경에서 리스크 모델링 워크플로우를 자동화하고 싶을 때
  • 규제 감사를 위한 재현 가능한 검증 증적(artifact)을 체계적으로 관리하고 싶을 때

핵심 기능

노트북 기반 모델 검증 자동 실행 및 구조화된 증적 생성에이전트 메모리로 과거 검증 메트릭 비교 지원Excel/Word 검증 보고서 자동 초안 작성

대안 대비 차별점

범용 ML 모니터링 도구와 달리 신용 리스크 거버넌스에 특화된 감사 증적·규제 보고서 워크플로우를 로컬 퍼스트로 내장한 점이 핵심 차별점입니다.

준비물

  • Python 3.11 이상 (3.12 권장)
  • macOS 또는 Linux
  • Java 런타임 (PMML 스코어링 사용 시)
  • Node.js (프론트엔드 문법 검사 시만 필요)

바로 시작하기

  1. 레포 클론 및 디렉토리 이동
git clone https://github.com/eddyzzl/marvis-risk-agent.git
cd marvis-risk-agent
  1. 가상환경 생성 및 활성화 (venv 기준)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
  1. pip 업그레이드 및 패키지 설치
python -m pip install -U pip
python -m pip install -e ".[dev]"
  1. 서버 실행
marvis
  1. 브라우저에서 http://127.0.0.1:8000/ 접속

별 추이 · 7일

490+233 / 7일

활용성 · 따라 만들기 좋은가

따라 하기 좋음샘플 점수 52/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

🟢 최근 활동 있음 · 2026년 생성

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https://www.gitbap.com/api/mcp
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/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork
/plugin install gitbap-cowork@gitbap
연결 방법 자세히 →

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