로컬 우선 AI 에이전트
직접 소유하고 싶은 작업을 위해.
Orkas는 기본적으로 작업 공간 데이터를 로컬에 보관하는 오픈 소스 데스크톱 AI 클라이언트입니다. 선택 사항인 관리형 공식 모델을 사용하거나 자체 제공업체를 연결하세요. 자체 제공업체를 사용하는 호출은 해당 제공업체로 직접 전송됩니다.
제어 체계가 내 컴퓨터에 있습니다
AI 에이전트에서 로컬 우선은 단순히 저장 위치를 고르는 문제가 아닙니다. 작업 공간, 모델 키, 생성된 파일, 시간이 지나며 구축하는 재사용 가능한 워크플로를 누가 소유하는지가 달라집니다.
파일은 기기에 유지됩니다
Orkas를 작업 공간의 기본 클라우드 호스트로 삼지 않고 로컬 파일, 문서, 코드, 메모, 결과물을 사용하세요.
- files
- workspace
키는 내 소유로 유지됩니다
OAuth 또는 API 키를 통해 자체 계정으로 OpenAI, Claude, Gemini 등의 제공업체를 연결하세요.
- OAuth
- API key
모델 연결 경로 선택
공식 모델은 Orkas의 관리형 서비스를 사용합니다. 자체 제공업체를 사용하는 호출은 내 컴퓨터에서 해당 제공업체로 직접 전송됩니다.
- managed
- BYO direct
워크플로는 로컬에서 축적됩니다
에이전트 설정, 메모리, 재사용 가능한 하위 에이전트는 계속 개선할 수 있는 로컬 자산이 됩니다.
- agents
- memory
민감한 작업을 위한 다른 기본 방식
로컬에 설치
호스팅된 작업 공간에서 시작하는 대신 macOS 또는 Windows에서 클라이언트를 실행하세요.
모델 선택
선택 사항인 관리형 공식 모델을 사용하거나 OAuth 또는 API 키로 자체 제공업체를 연결하세요.
에이전트 지휘
총괄 에이전트가 하위 에이전트와 스킬을 모읍니다. 승인 모드는 민감한 로컬 작업에 대해 확인을 요청하며, 일상적인 작업은 확인 없이 실행될 수 있습니다.
결과물 소유
생성된 파일, 에이전트 실행, 재사용 가능한 워크플로는 기본적으로 내 소유로 유지됩니다.
맥락이 중요하거나 비공개일 때 유용합니다
비공개 문서
자료 라이브러리를 호스팅된 챗봇으로 옮기지 않고 PDF, 메모, 파일에 대해 질문하세요.
코드베이스
저장소를 이해하는 에이전트가 로컬에서 파일 검사, 버그 재현, 코드 편집, 테스트 실행을 하도록 맡기세요.
반복 워크플로
반복 작업을 하위 에이전트로 만들고 해당 작업 방식을 자체 작업 공간에 보관하세요.
로컬 우선 AI 에이전트 관련 질문
로컬 우선 AI 에이전트란 무엇인가요?
핵심 작업 공간 데이터를 기본적으로 내 컴퓨터에 보관하는 데스크톱 AI 클라이언트입니다. 모델은 선택 사항인 관리형 공식 모델이나 직접 연결한 제공업체를 통해 사용할 수 있습니다. 자체 제공업체를 사용하는 호출은 해당 제공업체로 직접 전송됩니다.
Orkas는 제 데이터를 업로드하거나 모델 트래픽을 프록시로 중계하나요?
핵심 작업 공간 데이터는 기본적으로 내 컴퓨터에 보관됩니다. 자체 제공업체를 사용하면 암호화된 키는 로컬에 유지되고 모델 호출은 해당 제공업체로 직접 전송됩니다. 공식 모델은 Orkas의 관리형 모델 서비스를 사용합니다. 선택 사항인 동기화 기능은 동기화하도록 선택한 작업 공간 데이터만 저장합니다.
로컬 우선은 완전한 오프라인 AI와 같은 의미인가요?
아니요. 로컬 우선은 작업 공간과 제어 체계가 기본적으로 로컬에 있다는 뜻입니다. 자체 키로 클라우드 모델을 사용할 수도 있으며, 이 경우 해당 모델 요청에만 네트워크가 필요합니다.
로컬 우선 AI 에이전트는 누구에게 적합한가요?
민감한 파일, 코드베이스, 비공개 메모, 인증 정보, 반복 가능한 워크플로를 다루면서 데이터, 모델 키, 장기적인 결과물을 직접 소유하고 싶은 분에게 적합합니다.