jebat-core

JEBAT v8.2.1은 엔터프라이즈급 자체 호스팅 AI 플랫폼이자 에이전트 워크스테이션입니다. 관리되는 로컬 LLM 추론, 멀티 에이전트 오케스트레이션, 영구 메모리, 적응형 컨텍스트 윈도우, 관찰 가능성, MCP 워크스페이스 서버, 그리고 완전한 웹 인터페이스를 제공합니다. 사설 네트워크에서 완전히 에어갭 환경으로 실행되어 데이터 유출이 전혀 없습니다. 말레이시아의 전설적인 전사 항 제밧(Hang Jebat)의 이름을 딴 이 플랫폼은 주권, 사설 메모리, 그리고 감사된 지능을 강조합니다. ## 공개 서비스 공개 JEBAT 서비스는 jebat.online에서 제공되며, API 상태 엔드포인트, Swagger UI, OpenAPI 문서, WebUI를 포함합니다. 공개 API와 WebUI는 프로덕션 서비스입니다. 사용자는 모델 추론이 필요한 요청을 보내기 전에 자신의 배포 환경에서 공급자 자격 증명을 구성해야 합니다. ## 빠른 시작 JEBAT은 npx를 통한 제로 설치(예: `npx @nusabyte/jebat repl`, `chat`, `agent`, `code`, `webui`), 전역 npm 설치, 또는 소스에서 시작할 수 있습니다. 요구 사항에는 Node.js >= 18, Python >= 3.11, pip가 포함됩니다. npm 패키지는 첫 실행 시 Python 코어를 부트스트랩하는 얇은 런처입니다. 사용자는 관련 없는 패키지이므로 `pip install jebat`을 실행하지 않도록 경고받습니다. ## 설치 단일 자체 포함 부트스트랩 스크립트가 Python, venv, CLI 런처, 선택적으로 데스크톱 앱과 MCP 서버를 프로비저닝합니다. sudo가 필요 없으며 모든 것이 `~/.local`에 설치됩니다. 설치 프로필에는 CLI 전용, 데스크톱, MCP, 전체, CI용 비대화형/조용 모드가 포함됩니다. 설치 프로그램은 IDE MCP 구성 스니펫도 준비합니다. 설치되는 구성 요소에는 JEBAT CLI, Python venv, `jebat` 런처, DESIGNmd CLI 컴패니언, MCP 표면, 통합 추론 스택(Ollama + llama.cpp + 라우터 + OpenWebUI), 데스크톱 표면이 포함됩니다. ## 로컬 통합 추론 스택 전체 Jebat 워크스페이스는 llama.cpp(CPU/AVX-512 + Intel Iris Xe Vulkan), Ollama(로컬 GGUF 레지스트리), 백엔드를 병합하고 모델/백엔드별로 팬아웃하는 `http://127.0.0.1:8000/v1`의 단일 OpenAI 호환 엔드포인트를 제공하는 라우터, `http://127.0.0.1:8080`의 OpenWebUI를 갖춘 로컬 LLM 계층을 제공합니다. 원격 vLLM/Ollama는 대형 모델을 GPU 호스트로 오프로드할 수 있습니다. ## 원격 Ollama 엔드포인트 JEBAT은 전용 서버(AMD EPYC 9354P, 8 vCPU, 32GB RAM)의 원격 Ollama 인스턴스를 `https://jebat.online/ollama`에서 사용합니다. 사용 가능한 모델에는 qwen2.5-coder:7b와 qwen2.5:14b가 포함됩니다. 구성은 `~/.jebat/config.yaml`을 통해 이루어집니다. ## 공급자 및 인증 JEBAT은 17개 공급자로 라우팅합니다: OpenAI, Anthropic, Google Gemini, xAI, DeepSeek, Mistral, Groq, Cerebras, Together, OpenRouter, GitHub Models, Cloudflare, SambaNova, Novita, Z.AI, 로컬 Ollama, 또는 모든 OpenAI 호환 엔드포인트. API 키는 인라인(`key`), 환경 변수(`env`), 또는 명명된 인증 저장소(`store`)를 통해 제공할 수 있습니다. 각 공급자에 대해 기본 모델이 설정됩니다(예: gpt-5, claude-opus-4-1, grok-4, gemini-2.5-pro). 로컬 Ollama는 선택 시 자동 시작 및 자동 모델 풀링을 수행합니다. 기본 공급자는 JEBAT Online입니다. ## 플랫폼 스위트 JEBAT은 영구 메모리 계층과 MCP 프로토콜 버스를 공유하는 5개의 통합 제품으로 구성된 통합 플랫폼으로 제공됩니다: - JEBAT Core: 주권 AI 엔진(REPL, 채팅, 에이전트, 메모리, MCP) - Sahabat: 메모리 키퍼, 브리핑 에이전트, 회의 인텔리전스 - Keris: AI 분석을 갖춘 자율 침투 테스트 오케스트레이터 - Pandai: 개발자 스위트(스킬, 도구, 코드 생성) - Perisai: 다중 채널 봇 오케스트레이터(Telegram, Discord, Slack 등) ## WebUI WebUI는 13개 페이지를 갖춘 스텔스 다크 전술 인터페이스입니다: 대시보드, 채팅, Sahabat, Keris, Pandai, Perisai, 제어, 스킬, 에이전트, 채널, 설정, 구성. 속도 제한, CORS 강화, CSP 헤더, 요청 ID 추적, 감사 추적, 오류 페이지, 상태 확인, 세션 확인, 로딩 진행 표시줄, 다크/라이트 테마 토글, 브레드크럼 내비게이션, 전역 검색(Ctrl+K), 키보드 단축키, 토스트 알림, 활동 로그 서랍/내보내기, 확인 대화상자, 세션 시간 초과, i18n(영어/말레이어), 클립보드 복사, 포커스 트랩, 스켈레톤 로딩, 축소 모션 지원, 인쇄 친화적 CSS, 드래그 앤 드롭 업로드, 서비스 워커 오프라인 캐싱, PWA 매니페스트, 파비콘/OG 메타 태그, 반응형 모바일 사이드바 등 25개의 엔터프라이즈 기능을 포함합니다. 상태, 시스템 메트릭, 감사, 세션, Keris 스캔, Nexus 채널/전송/브로드캐스트/통계, 공급자/모델 상태, 채팅, 런타임 제어를 위한 API 엔드포인트를 노출합니다. ## 핵심 명령어 일반 명령어에는 `repl`, `chat`, `agent`, `code`, `webui`, `status`, `doctor`, `init`이 포함됩니다. 구성 및 메모리 명령어는 `config`, `memory`(Ghost DB 벡터 검색을 갖춘 6유형 영구 메모리), `llm` 공급자 관리를 다룹니다. 파일 및 도구 명령어는 백업과 도구 검사를 갖춘 안전한 파일 작업을 제공합니다. 플랫폼 스위트 명령어는 컴패니언, keris, nexus, 디자인 레지스트리 작업을 다룹니다. 에이전트 오케스트레이션에는 `delegate`, `loop`, `think`가 포함됩니다. ## MCP 서버 통합 JEBAT은 전체 워크스페이스 체크아웃을 위한 네이티브 MCP 서버를 포함하며, stdio 또는 자체 호스팅 HTTP 모드로 실행할 수 있습니다. 파일, 터미널, 브라우저, 비전/검색, 인증/크론, 위키, 메모리, autoMimpi/SelfLearn 카테고리에 걸쳐 도구를 노출합니다. IDE 구성은 Cursor/Windsurf/Zed, VS Code(Continue/Cline 경유), JetBrains용으로 제공됩니다. 원격 배포는 docker-compose와 인증된 리버스 프록시를 사용합니다. 공유 공개 MCP 엔드포인트는 보장되지 않습니다. ## Keris — 센티넬 보안 Keris는 AI 기반 분석을 갖춘 자율 침투 테스트 오케스트레이터입니다. 빠른, 표준, 전체, 취약점 중심 스캔 프로필과 평가 및 기록 명령어를 지원합니다. ## Perisai — Nexus 다중 채널 Perisai는 Telegram, Discord, Slack, Signal, Matrix, WhatsApp용 다중 채널 봇 오케스트레이터로, 목록, 추가, 전송, 브로드캐스트, 상태 확인, 통계 명령어를 제공합니다. ## Sahabat — 컴패니언 Sahabat은 대화형 채팅, 브리핑 생성, 회의 요약, 통계를 제공합니다. ## autoMimpi 및 SelfLearn EnhancedMemorySystem은 `~/.jebat/memory/traces.json`에 저장되는 6가지 메모리 유형(작업, 일화, 의미, 절차, 감정, 전향)을 사용합니다. autoMimpi는 메모리를 통합하고, 패턴을 추출하고, 학습 프로필을 재구축하고, 우선순위가 지정된 제안을 내보내는 꿈 주기를 실행합니다. SelfLearn은 `project_remember`, `project_recall`, `project_forget`, `selflearn_analyze`, `adapt_environment` 같은 도구를 통해 JEBAT을 현재 프로젝트에 적응시킵니다. 메모리는 교차 오염을 방지하기 위해 프로젝트별로 태그됩니다. REPL 명령어에는 `/mimpi`, `/memory`, `/mem+`, `/recall`이 포함됩니다. ## 멀티 에이전트 오케스트레이션 JEBAT은 작업을 전문화된 하위 에이전트에 분배합니다: Tukang(구현), Hulubalang(보안), Pawang(연구), Syahbandar(운영), Bendahara(데이터베이스), Penyemak(QA). 병렬 작업과 에이전트 스웜을 지원합니다. ## 기술 비교 README에는 상용 SaaS, Ollama WebUI, LM Studio와 비교하여 JEBAT의 100% 사설/에어갭 데이터 상주, 페일오버를 갖춘 17개 공급자 라우팅, 네이티브 MCP 서버, 7가지 사고 모드(Ultra-Think)를 강조하는 비교 표가 포함되어 있습니다.