KYRA AI Agent v1.0 설치 가이드

설치 전 준비사항

• GPU 서버 — NVIDIA GPU가 장착된 서버 (CUDA 12.x 지원)
• Container Runtime — Docker 24.x + NVIDIA Container Toolkit 또는 Kubernetes + GPU Operator
• LLM API Key — OpenAI, Anthropic, Google 등 사용할 LLM 서비스의 API Key
• 네트워크 — 외부 LLM API 접근을 위한 HTTPS(443) 아웃바운드 허용

시스템 요구사항

Docker 배포

# 1. NVIDIA Container Toolkit 설치
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker
# 2. KYRA AI Agent 패키지 다운로드
wget https://releases.seekerslab.com/kyra/v1.0/kyra-ai-agent-v1.0.tar.gz
tar -xzf kyra-ai-agent-v1.0.tar.gz
cd kyra-ai-agent-v1.0
# 3. 환경 변수 설정
cp .env.example .env
vi .env  # LLM API Key, DB 설정 등 편집
# 4. Docker Compose로 서비스 시작
docker compose --profile gpu up -d
# 5. 설치 확인
docker compose ps
curl http://localhost:8080/health

LLM 모델 설정

API 기반 모델 설정

환경 변수 파일(.env)에 각 LLM 서비스의 API Key를 설정합니다.

# .env 파일 설정 예시
OPENAI_API_KEY=sk-...
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
GOOGLE_API_KEY=AIza...
# 기본 모델 설정
DEFAULT_LLM_MODEL=gpt-4o
FALLBACK_LLM_MODEL=claude-3-5-sonnet

로컬 LLM 배포 (선택)

# LLaMA 3 모델 다운로드 및 배포
docker compose --profile local-llm up -d
# GPU 할당 확인
nvidia-smi

Vector DB 구성

RAG 파이프라인을 위한 Vector Database를 초기화합니다.

초기 설정

• 관리자 계정 — 초기 관리자 이메일, 비밀번호, API Key 생성
• 에이전트 활성화 — FDS/Business/Sandbox 에이전트 중 사용할 에이전트 활성화
• 지식베이스 초기화 — 기본 보안 지식베이스(MITRE ATT&CK, CVE DB) 로드
• 연동 설정 — SIEM/SOAR/EDR 연동 테스트

설치 검증