atomic-agent

Atomic Agent
로컬 우선 AI 에이전트로, 여러분의 머신에서 실행되며 로컬 또는 클라우드 모델을 사용합니다.
브라우저를 제어하고, 파일을 편집하고, 승인된 명령을 실행하며, 세션 전반에 걸쳐 컨텍스트를 기억합니다. 오픈 소스이며, 자체 TurboQuant llama.cpp 위에서 실행되어 작은 로컬 모델로도 긴 세션이 더 적은 메모리에 들어갑니다.

빠른 설치 · 제거 · 벤치마크 · 로컬 우선인 이유 · 사용 방법 · 문서

제어 루프와 모든 상태를 여러분의 머신에서 실행하는 로컬 우선 AI 에이전트입니다. 여러분의 머신 전반에서 작동합니다: 웹 브라우징, 파일 읽기 및 편집, 승인된 셸 명령 실행, 문서 검사, 세션 전반의 컨텍스트 기억, 후속 작업 예약, 그리고 MCP를 통한 외부 도구 호출. 로컬 모델, 클라우드 모델, 또는 Fusion 모드에서 둘 다 동시에 실행할 수 있으며, 이 모드에서는 한 모델이 계획하고 워커 풀이 실행합니다. HTTP 또는 Tauri 사이드카를 통해 여러분의 앱에 임베드할 수도 있습니다. llama.cpp를 우선하므로, 작은 양자화 모델이 소비자용 하드웨어에서 길고 다단계인 작업에 유용하게 쓰일 수 있습니다.

빠른 설치
macOS / Linux:

curl -fsSL https://atomicagent.io/install | sh
Windows (PowerShell):

irm https: // atomicagent.io / install.ps1 | iex
설치 프로그램은 릴리스 아카이브를 다운로드하고, 체크섬을 검증하며, CLI와 지원 자산( grammars/ , 네이티브 프리빌드, 번들 ripgrep )을 설치합니다. Atomic Agent는 제자리에서 자체 업데이트하며, 업데이트 후 TUI가 재시작을 안내합니다. TUI 외부에서는 atomic-agent update (또는 atag update )를 실행하여 최신 릴리스를 확인하고 설치 프로그램을 제자리에서 다시 실행합니다. atomic-agent update --check 는 설치 없이 확인만 하고, --version <tag> 는 특정 릴리스를 고정합니다. 설치된 바이너리만 자체 업데이트할 수 있으며, 개발 체크아웃은 git으로 업데이트하고, Linux 패키지(아래)는 패키지 관리자로 업데이트합니다.

Linux 패키지
Debian, Ubuntu, Fedora, RHEL 호환 시스템 및 Arch에서 Atomic Agent는 패키지로도 제공되며, 패키지 관리자가 시스템의 나머지 부분과 함께 업데이트합니다. 패키지는 설치 프로그램과 동일한 릴리스 번들을 /usr/lib/atomic-agent 아래에 담고 있으며, atomic-agent 와 atag 는 /usr/bin 에 있습니다. 저장소와 rpm 패키지는 packaging/atomic-chat.asc 의 Atomic Chat packages 키로 서명되어 있으며, 지문은 1047 F119 58C6 442D D472 E497 E4C3 D361 FB7F F123 입니다.

Debian, Ubuntu (x86-64, arm64):

curl -fsSL https://atomic-agent-packages.fsn1.your-objectstorage.com/atomic-chat.gpg | sudo tee /usr/share/keyrings/atomic-chat.gpg > /dev/null
echo " deb [signed-by=/usr/share/keyrings/atomic-chat.gpg] https://atomic-agent-packages.fsn1.your-objectstorage.com/deb stable main " \
| sudo tee /etc/apt/sources.list.d/atomic-agent.list
sudo apt update && sudo apt install atomic-agent
Fedora, RHEL, Rocky, Alma (x86-64, aarch64):

sudo curl -fsSL -o /etc/yum.repos.d/atomic-agent.repo https://atomic-agent-packages.fsn1.your-objectstorage.com/rpm/atomic-agent.repo
sudo dnf install atomic-agent
Arch Linux: yay -S atomic-agent-bin , 또는 다른 AUR 헬퍼.

업데이트는 sudo apt upgrade , sudo dnf upgrade 또는 yay -Syu 로 이루어집니다. 패키지로 설치한 경우 atomic-agent update 는 거부하고 사용할 명령을 알려주며, TUI는 인앱 업데이트를 제공하지 않습니다. install.sh 가 ~/.local/bin 에 남긴 사본은 일반적인 PATH에서 패키지보다 앞서 실행되며 자체 업데이트를 유지합니다. 이런 경우 atomic-agent update 는 두 사본을 모두 알려주며, 사본을 제거하면 명령이 패키지로 넘어갑니다. sudo apt remove atomic-agent , sudo dnf remove atomic-agent 또는 sudo pacman -R atomic-agent-bin 은 프로그램을 제거하고 데이터는 남깁니다. 이후 atomic-agent uninstall 은 데이터만 나열합니다. 저장소는 최근 10개 릴리스를 유지하며, 더 오래된 것은 릴리스 페이지에 .deb 및 .rpm 파일로 있습니다. 패키지는 바이너리에 필요한 glibc를 명시하며(현재 2.34: Debian 12, Ubuntu 22.04, RHEL 9 이상), 시스템의 glibc가 더 오래된 경우 패키지 관리자가 거부합니다.

데스크톱 앱
데스크톱 앱은 atomic-agent-desktop 과 같은 저장소에 있습니다(Arch에서는 atomic-agent-desktop-bin ). 자체 릴리스( desktop-vX.Y.Z )를 가지며, /opt/Atomic Agent 아래에 에이전트의 자체 사본을 담고, 패키지로 설치되었거나 설치된 atomic-agent 는 건드리지 않으므로 둘을 나란히 설치할 수 있습니다. 설치되면 애플리케이션 메뉴에 나타나며, atomic-agent-desktop 으로 터미널에서 실행할 수 있습니다.

Debian, Ubuntu (x86-64, arm64):

curl -fsSL https://atomic-agent-packages.fsn1.your-objectstorage.com/atomic-chat.gpg | sudo tee /usr/share/keyrings/atomic-chat.gpg > /dev/null
echo " deb [signed-by=/usr/share/keyrings/atomic-chat.gpg] https://atomic-agent-packages.fsn1.your-objectstorage.com/deb stable main " \
| sudo tee /etc/apt/sources.list.d/atomic-agent.list
sudo apt update && sudo apt install atomic-agent-desktop
Fedora, RHEL, Rocky, Alma (x86-64, aarch64):

sudo curl -fsSL -o /etc/yum.repos.d/atomic-agent.repo https://atomic-agent-packages.fsn1.your-objectstorage.com/rpm/atomic-agent.repo
sudo dnf install atomic-agent-desktop
Arch Linux: yay -S atomic-agent-desktop-bin , 또는 다른 AUR 헬퍼.

패키지로 설치된 경우 앱은 시스템의 나머지 부분과 함께 업데이트되며( sudo apt upgrade , sudo dnf upgrade 또는 yay -Syu ), 설정에서도 인앱 업데이트를 제공하는 대신 그렇게 안내합니다. 릴리스 페이지의 AppImage는 자체 업데이트합니다. sudo apt remove atomic-agent-desktop , sudo dnf remove atomic-agent-desktop 또는 sudo pacman -R atomic-agent-desktop-bin 은 앱을 제거하고 데이터는 남깁니다.

참고

개발자 프리뷰. API, 명령, 설정, 동작이 아직 변경 중이므로, 안정적인 통합 지점이 필요하면 릴리스를 고정하세요. 현재 빌드: macOS (Apple Silicon), Linux x64 / arm64, Windows x64. Intel Mac은 아직 지원되지 않으며, Windows on ARM은 x64 빌드를 에뮬레이션으로 실행합니다.

실행
atomic-agent
두 설치 프로그램 모두 바이너리 옆에 짧은 별칭을 남기므로, 다음도 같은 것입니다:

atag
팁

두 번째 에이전트가 필요한가요? TUI 안에서 Ctrl+N (또는 /window 실행)을 누르세요. 같은 디렉터리에서 새 atomic-agent 를 실행하는 새 터미널 창이 열립니다.

팁

최초 설정을 다시 진행하고 싶나요? TUI에서 /onboarding (또는 /setup )을 실행하거나, atomic-agent tui --onboarding 으로 시작하세요. 프로바이더, 키, 세션, 메모리는 유지됩니다.

팁

다른 에이전트에서 오셨나요? 첫 실행 시 데이터를 가져오도록 제안합니다. 발견한 소스를 체크하면 가져오기가 실행되며, 이미 있는 것은 덮어쓰지 않고 소스도 건드리지 않습니다. 무엇이 이동하는지는 소스에 따라 다릅니다:

Claude Code: 스킬, 메모리, MCP 서버, 세션, 그리고 (선택 시) 프로바이더 키
Codex: 스킬, 메모리, 세션, 그리고 (선택 시) 프로바이더 키
Oh-My-Pi: 스킬, MCP 서버, 세션
Pi: 스킬, 세션
Hermes: 세션, cron 작업, 그리고 (선택 시) 프로바이더 키
OpenClaw: 세션, cron 작업

나중에 TUI에서 /import 를 실행하거나 셸에서 atomic-agent import <hermes|openclaw|claude-code|codex|pi|oh-my-pi> 를 실행하세요.

제거
한 명령으로 모든 것을 제거합니다: 상태 디렉터리(설정, 메모리, 세션, 작업, 트레이스, 다운로드한 모델), 바이너리와 그 atag 별칭, 옆의 자산 디렉터리, 그리고 설치 프로그램이 셸 rc 파일에 추가한 PATH 줄:

atomic-agent uninstall
무엇을 삭제할지 크기와 함께 정확히 출력한 다음, uninstall 이라는 단어를 입력하도록 요청합니다. 아무것도 업로드되지 않고 아무것도 남지 않으며, 되돌릴 수 없습니다. atomic-agent uninstall --dry-run 으로 미리 볼 수 있고, --keep-data 로 데이터를 유지하고, --keep-binary 로 바이너리를 유지하고, --keep-path 로 셸 rc 파일을 그대로 두고, --yes 로 스크립트에서 프롬프트를 건너뛸 수 있습니다. 같은 흐름이 TUI 자체 메뉴의 마지막 항목입니다( Esc → Danger zone , 또는 /uninstall ). 데스크톱 앱(0.0.3 이상)은 같은 ~/.atomic-agent 폴더를 공유합니다. 제거 시 이를 발견하면 대화형 실행은 해당 폴더를 삭제하기 전에 별도로 질문하며(아니오라고 답하면 터미널 프로그램만 제거), --yes 실행은 폴더를 유지하고 그 이유를 알려줍니다. 스크립트에서 삭제하려면 --include-desktop-data 를 추가하세요.

문제 해결
무언가 작동하지 않는다면:

오류 로그와 시스템 사양을 복사하세요.
GitHub 에 이슈를 여세요.
또는 Discord 에서 도움을 요청하세요.

문의하기
Atomic Agent로 무언가를 만들고 있거나, 설정에 막혔거나, 그냥 작업 중인 것을 공유하고 싶으신가요? 슬롯을 잡고 팀과 직접 이야기하세요: cal.com/atomicagent/demo . 의제는 필요 없습니다. 질문, 피드백, 기능 요청, 또는 단순한 인사 모두 환영합니다. 모든 이슈와 Discord 메시지도 읽지만, 때로는 15분 통화가 일주일치 댓글보다 낫습니다.

벤치마크
공개 GAIA 검증 Level 1 분할(53개 작업)에서 Atomic Agent와 Hermes는 동일한 로컬 qwen-3.6-35b-a3b ( llama-server , UD-Q4_K_XL)를 동일한 스텝 예산과 타임아웃으로 구동했습니다. 유일한 변수는 에이전트 루프입니다.

지표
Atomic Agent
Hermes

정확도
37/53 = 69.8%
31/53 = 58.5%

작업당 평균 소요 시간
~217 s
~351 s

1대1 승리
+15 atomic 전용
+9 Hermes 전용

차트 (정확도 & 속도)

%%{init: {"themeVariables": {"xyChart": {"backgroundColor": "transparent", "titleColor": "#0b63f6", "plotColorPalette": "#0b63f6"}}}}%%
xychart-beta
title "GAIA L1 accuracy (higher is better, %)"
x-axis ["Atomic Agent", "Hermes"]
y-axis "Accuracy (%)" 0 --> 100
bar [69.8, 58.5]

로딩 중

%%{init: {"themeVariables": {"xyChart": {"backgroundColor": "transparent", "titleColor": "#0b63f6", "plotColorPalette": "#0b63f6"}}}}%%
xychart-beta
title "Avg wall time per task (lower is better, s)"
x-axis ["Atomic Agent", "Hermes"]
y-axis "Seconds / task" 0 --> 400
bar [217, 351]

로딩 중

모델 스케일링
로컬 모델이 작아져도 같은 루프가 견딥니다. 동일한 GAIA L1 분할, Atomic Agent 단독:

채팅 모델
정확도
작업당 평균 소요 시간

qwen-3.6-35b-a3b (UD-Q4_K_XL)
37/53 = 69.8%
~217 s

qwen-3.5-9b (Q4_K_M)
28/53 = 52.8%
~152 s

gemma-4-12b (it-qat UD-Q4_K_XL)
24/53 = 45.3%
~423 s

9B 모델조차 같은 컨텍스트 절약 루프를 통해 GAIA L1의 절반을 통과합니다. (행마다 Atomic Agent 버전이 다릅니다. 출처는 해설 문서를 참고하세요.)

전체 재현 가능한 해설: GAIA-L1-EXPERIMENT.md · 원시 아티팩트(행렬, NDJSON 트레이스, 로그): gaia-l1-eval-2026-06-11 릴리스 .

로컬 우선인 이유
제어 루프와 모든 상태가 호스팅 서비스가 아닌 여러분의 머신에서 실행됩니다:

상태는 여러분의 디스크에 있습니다. 세션, 메모리, 작업, 트레이스, 스킬, 브라우저 프로필, 설정, .env 시크릿은 <stateDir> 아래에 일반 파일과 SQLite 데이터베이스로 있습니다. 무엇이 머신을 떠날 수 있고 어떻게 끄는지는 Privacy and Egress 를 참고하세요.
로컬 모델로는 API 비용이 없습니다. llama.cpp 를 통해 양자화 모델을 로컬에서 실행하세요. 자체 llama-server 를 가져오거나 CLI가 하나를 관리하게 하세요. 클라우드 프로바이더와 Fusion은 선택 사항입니다.
숨겨진 것은 없습니다. 프롬프트를 검사하고, 트레이스 드리프트를 재생하고, 스킬을 편집하고, 벤더를 기다리지 않고 부품을 교체하세요. 일반 로컬 모델, SQLite 파일, NDJSON 트레이스.
여러분의 하드웨어에서 실행됩니다. 작은 양자화 모델은 데이터센터 없이 일상적인 소비자용 GPU와 CPU에서 실행됩니다.

핵심 아이디어
에이전트 루프의 작동 방식
에이전트는 루프입니다: 모델이 행동을 고르고, 무언가가 그것을 실행하고, 결과가 다시 피드백되고, 작업이 끝날 때까지 반복됩니다. 문제는 비용입니다. 매 턴마다 커지는 컨텍스트를 모델을 통해 다시 보내므로, 순진한 루프는 매 회차마다 느려지고 비싸지며, 작은 로컬 모델이 가장 빨리 질식합니다.

Atomic Agent는 루프를 저렴하게 유지합니다. 한 번의 추론이 도구 호출의 JSON 배열 하나를 생성하고, 매 턴마다 온 세상을 다시 인코딩하지 않고 그것들을 실행합니다:

flowchart LR
A[Prompt] --> B[Decide]
B --> C[Run]
C --> D[Compress]
D -->|not done| A
D -->|done| E[Reply]

로딩 중

Prompt: 간결한 프롬프트가 로컬 모델로 전달됩니다.
Decide: 모델이 도구 호출의 JSON 배열 하나를 반환합니다. 로컬 llama-server에서는 출력이 문법 제약(GBNF)을 받으므로 형식이 항상 유효합니다. 클라우드 프로바이더는 네이티브 도구 호출을 사용합니다.
Run: 코어가 그것들을 실행합니다. 독립적인 읽기는 병렬로 실행되고, 위험한 작업은 먼저 묻습니다.
Compress: 결과와 상태는 요약되며, 전체가 그대로 다시 붙여지지 않습니다.
Repeat: 응답, 완료 또는 취소까지 다시 루프합니다. 긴 작업은 진행이 있는 한 25스텝 체크포인트를 넘어 계속되며, 작업당 상한(기본 1000스텝 또는 2시간)으로 제한되고, 중단이 아닌 요약으로 끝납니다.

모델이 행동을 선택합니다…