프로젝트 소개

Local Operator는 사용자 머신에서 실행되는 오픈소스 AI 에이전트 허브로, 역할·팀·에이전트 간 메시징·상시 백그라운드 운영을 지원하며 기존 AI 구독을 활용한다. ## 주요 기능 - **에이전트 조직**: 역할(예: 리뷰어, 코더, 아키텍트)을 강제하여 기능 경계를 정의하는 에이전트 팀을 구축한다. 하위 에이전트는 병렬 워커로 실행되며 실시간 상태, 지출, 진행 상황을 추적한다. 팀은 협업 및 프로젝트 브리프와 함께 저장된 명단으로, 여러 제품에서 재사용 가능하다. - **에이전트 간 통신**: 에이전트는 `hub`(하위 에이전트용)와 `send`(독립 세션용)를 통해 서로 메시지를 주고받을 수 있다. 전달 모드에는 메모 남기기, 유휴 피어 깨우기, 중간 리디렉션 등이 있다. 모든 통신은 루프백 전용이며 OS 계정으로 제한된다. - **상시 가동**: 터미널을 닫아도 웨이크가 지속되고 예약에 따라 실행된다. 긴 명령과 하위 에이전트는 백그라운드 작업으로 실행되며 결과가 자동 전달된다. 일시 중지된 워커는 프로세스 재시작 후 재개된다. 모바일 데몬으로 휴대폰에서 세션에 접근할 수 있다. - **구독 풀링**: 기존 계정으로 ChatGPT, Claude, Kimi, Grok, Z.AI, Qwen에 로그인한다. 여러 계정을 풀링하고 로드밸런싱하며, 속도 제한 시 자동 장애 조치한다. - **토큰 및 캐시 효율성**: 프롬프트 레이아웃을 공급자 프롬프트 캐싱에 최적화하고, 오래된 도구 출력을 캐시 무효화 없이 제거하며, 대형 컨텍스트는 더 긴 Anthropic 캐시 창을 사용하고, 스킬과 MCP 도구는 사용 시에만 로드하며, 에이전트는 폴링 대신 이벤트를 대기한다. - **기본 안전**: 읽기는 자동 실행되지만 쓰기와 셸 명령은 정확한 명령 표시와 함께 승인이 필요하다. `/approvals auto` 또는 `--yolo`로 명시적 옵트아웃이 가능하다. 모든 도구 호출은 보이는 영수증을 남긴다. - **터미널 UI(TUI)**: 슬래시 명령, 하위 에이전트 독, 팀 선택기, 메시 사이드바를 갖춘 빠른 터미널 인터페이스. 자동화를 위한 헤드리스 및 서버 모드를 지원한다. - **데스크톱 앱(local-operator-ui)**: macOS, Windows, Linux용 선택적 데스크톱 앱으로 브라우저 창, 파일 캔버스, 향후 터미널 에뮬레이션을 제공한다. 설치 프로그램 또는 `npx local-operator-ui`로 설치 가능하다. - **에이전트 메시**: 여러 기기를 공유 비밀 및 키페어로 P2P 네트워크에 연결한다. 다른 기기의 세션이 사이드바에 표시되며, 원격으로 세션을 시작, 나열, 워밍, 중지할 수 있다. - **공급자**: Anthropic, OpenAI, Kimi, Grok, Z.AI, Qwen 및 LM Studio, Ollama, vLLM, llama.cpp 또는 모든 OpenAI 호환 서버의 로컬 모델을 지원한다. - **확장성**: 스킬 및 가이드, MCP 서버 지원, 자체 Chromium 브라우저를 구동하는 브라우저 확장, 휴대폰 접근용 모바일 릴레이. - **Radient**: 자동 모델 선택 및 에이전트 공유(README에 언급). ## 빠른 시작 ```bash pip install local-operator lop login anthropic # 인증을 위해 브라우저 열기 lop # 대화형 세션 시작 ``` ## 설치 옵션 - pip 또는 pipx를 통한 Python 패키지 - local-operator.com/download에서 데스크톱 앱 설치 프로그램 - npm 전역 설치 또는 UI용 npx ## 구성 - 로그인 명령으로 자격 증명 및 비밀 관리 - 에이전트에 대한 상시 지침 - CLI 및 슬래시 명령으로 에이전트 프로필 및 팀 관리 ## 안전 모델 - 기본적으로 승인 게이트 - 제한된 역할은 새 MCP 도구를 활성화할 수 없음 - 피어 메시징의 신뢰 경계는 OS 계정 - 메시 페어링은 일회용 토큰 및 코드 비교 사용 ## 예시 - 저장소 요약 및 테스트되지 않은 코드 나열 - 하위 에이전트로 병렬 작업 분산 - 세션 간 공유 배포 슬롯 협상 - 기능 구현을 위한 팀 실행 ## 기여 MIT 라이선스의 오픈소스 프로젝트. GitHub를 통한 기여 환영. ## 크레딧 기여자 및 오픈소스 프로젝트에 대한 감사.