OpenHuman은 당신의 개인용 AI 슈퍼 지능입니다. 프라이빗하고, 단순하며, 매우 강력합니다.
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> **얼리 베타**: 활발히 개발 중입니다. 다소 미흡한 부분이 있을 수 있습니다. 설치하거나 시작하려면 [tinyhumans.ai/openhuman](https://tinyhumans.ai/openhuman?utm_source=github&utm_medium=readme) 웹사이트에서 다운로드하거나 터미널에서 다음을 실행하세요. ```bash # https://tinyhumans.ai/openhuman 에서 DMG, EXE를 다운로드하거나 터미널에서 실행하세요. # macOS 또는 Linux x64용 curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/tinyhumansai/openhuman/main/scripts/install.sh | bash # Windows용 irm https://raw.githubusercontent.com/tinyhumansai/openhuman/main/scripts/install.ps1 | iex ``` # OpenHuman이란 무엇인가요? OpenHuman은 일상 생활에 통합되도록 설계된 오픈 소스 에이전트 어시스턴트입니다. 각 글머리 기호는 [문서](https://tinyhumans.gitbook.io/openhuman/)의 더 깊은 설명으로 연결됩니다. - **단순함, UI 우선 및 인간 중심**: 깔끔한 데스크톱 경험과 짧은 온보딩 경로를 통해 설치 후 몇 번의 클릭만으로 작동하는 에이전트를 만날 수 있습니다. 설정 우선 방식이나 터미널이 필요하지 않습니다. 에이전트는 [얼굴](https://tinyhumans.gitbook.io/openhuman/features/mascot)을 가지고 있습니다. 말을 하고, 주변 환경에 반응하며, 실제 참가자로 [Google Meet에 참여](https://tinyhumans.gitbook.io/openhuman/features/mascot/meeting-agents)하고, 몇 주 동안 당신을 기억하며, 타이핑을 멈춘 후에도 백그라운드에서 계속 생각하는 데스크톱 마스코트입니다. - **[118개 이상의 서드파티 통합](https://tinyhumans.gitbook.io/openhuman/features/integrations) 및 [자동 가져오기(auto-fetch)](https://tinyhumans.gitbook.io/openhuman/features/obsidian-wiki/auto-fetch)**: Gmail, Notion, GitHub, Slack, Stripe, Calendar, Drive, Linear, Jira 등 당신의 스택을 **원클릭 OAuth**로 연결하세요. 모든 연결은 유형이 지정된 도구로 에이전트에게 노출되며, 코어는 20분마다 각 활성 연결을 탐색하여 신선한 데이터를 [메모리 트리](https://tinyhumans.gitbook.io/openhuman/features/integrations/auto-fetch)로 가져옵니다. 프롬프트나 직접 작성해야 하는 폴링 루프가 필요 없으므로, 에이전트는 오늘 아침에 이미 내일의 컨텍스트를 가지고 있습니다. - **[메모리 트리(Memory Tree)](https://tinyhumans.gitbook.io/openhuman/features/memory-tree) + [Obsidian 위키](https://tinyhumans.gitbook.io/openhuman/features/obsidian-wiki)**: 당신의 데이터와 활동을 바탕으로 구축된 로컬 우선 지식 베이스입니다. 연결된 모든 것은 3k 토큰 이하의 Markdown 청크로 규격화되고 점수가 매겨지며, **당신의 머신에 있는 SQLite**에 저장되는 계층적 요약 트리로 접힙니다. 동일한 청크는 당신이 열고, 탐색하고, 편집할 수 있는 Obsidian 호환 볼트에 `.md` 파일로 저장됩니다. 이는 Karpathy의 [obsidian-wiki 워크플로우](https://x.com/karpathy/status/2039805659525644595)에서 영감을 받았습니다. - **모든 것이 포함됨(Batteries included)**: 웹 검색, 웹 가져오기 [스크레이퍼](https://tinyhumans.gitbook.io/openhuman/features/native-tools), 전체 코더 툴셋(파일 시스템, git, lint, test, grep), 그리고 [네이티브 음성](https://tinyhumans.gitbook.io/openhuman/features/voice)(STT 입력, ElevenLabs TTS 출력, 마스코트 립싱크, 라이브 Google Meet 에이전트)이 기본적으로 연결되어 있습니다. [모델 라우팅](https://tinyhumans.gitbook.io/openhuman/features/model-routing)은 단일 구독 하에 각 작업을 적절한 LLM(추론, 고속 또는 비전)으로 보냅니다. "파일을 읽기 위해 플러그인 설치"와 같은 번거로움이 없습니다. 온디바이스 워크로드를 위해 [Ollama를 통한 선택적 로컬 AI](https://tinyhumans.gitbook.io/openhuman/features/model-routing/local-ai)를 지원합니다. - **[스마트 토큰 압축(TokenJuice)](https://tinyhumans.gitbook.io/openhuman/features/token-compression)**: 모든 도구 호출, 스크레이핑 결과, 이메일 본문 및 검색 페이로드는 LLM 모델에 전달되기 전에 토큰 압축 레이어를 거칩니다. HTML은 Markdown으로 변환되고, 긴 URL은 단축되며, 장황한 도구 출력은 구성 가능한 규칙 오버레이 등을 통해 중복 제거 및 요약됩니다. CJK, 이모지 및 기타 멀티바이트 텍스트는 자소(grapheme) 단위로 보존되며 절대 삭제되지 않습니다. 동일한 정보를 훨씬 적은 토큰으로 얻을 수 있어 비용과 지연 시간을 최대 80%까지 줄일 수 있습니다. - **[메시징 채널](https://tinyhumans.gitbook.io/openhuman/features/integrations#messaging-channels)** 및 **[개인 정보 보호 및 보안](https://tinyhumans.gitbook.io/openhuman/features/privacy-and-security)**: 이미 사용 중인 채널을 통해 메시지를 주고받을 수 있으며, 워크플로우 데이터는 기기에 남아 로컬에서 암호화되어 당신의 것으로 관리됩니다. ## 소스에서 기여하기 새로운 기여자인가요? 포크/PR 워크플로우 및 로컬 검증 명령에 대해서는 [`CONTRIBUTING.md`](./CONTRIBUTING.md)에서 시작하세요. 빠른 경로는 다음과 같습니다. 1. Git, Node.js 24+, pnpm 10.10.0, Rust 1.93.0(`rustfmt` + `clippy`), CMake, Ninja, ripgrep 및 플랫폼 데스크톱 빌드 필수 구성 요소를 설치합니다. 2. 저장소를 포크하고 클론한 다음, `pnpm install` 전에 `git submodule update --init --recursive`를 실행하여 벤더링된 Tauri/CEF 소스가 존재하는지 확인합니다. 3. 웹 전용 UI 작업에는 `pnpm dev`를, 데스크톱 쉘에는 `pnpm --filter openhuman-app dev:app`을 사용하고, PR을 열기 전에 `pnpm typecheck`, `pnpm format:check`, `cargo check -p openhuman --lib`와 같은 집중 점검을 수행합니다. 상세 문서: [아키텍처](https://tinyhumans.gitbook.io/openhuman/developing/architecture) · [설정하기](https://tinyhumans.gitbook.io/openhuman/developing/getting-set-up) · [클라우드 배포](./gitbooks/features/cloud-deploy.md). ## 몇 주가 아닌 몇 분 만에 구축되는 컨텍스트 OpenHuman은 몇 분 만에 당신을 알게 되는 최초의 에이전트 하네스입니다. [Karpathy의 LLM 지식 베이스](https://x.com/karpathy/status/2039805659525644595)에서 영감을 받았습니다. 대부분의 에이전트는 아무런 정보 없이 시작합니다. Hermes는 당신의 작업을 지켜보며 학습하고, OpenClaw는 플러그인이 컨텍스트를 가져오기를 기다립니다. 어느 쪽이든 에이전트가 당신의 스택에 대해 충분히 알고 정말 유용해지기까지는 며칠 또는 몇 주가 걸립니다.