omnigent

Omnigent
모든 AI 에이전트를 위한 오픈소스 메타 하네스.
Omnigent는 Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, Hermes, Pi, 그리고 직접 작성한 에이전트 위에 공통 오케스트레이션 계층을 제공하는 오픈소스 메타 하네스입니다. 다시 작성할 필요 없이 하네스를 교체하거나 조합하고, 정책과 샌드박싱을 적용하며, 터미널·브라우저·휴대폰·네이티브 데스크톱 앱 등 어떤 기기에서든 실시간으로 협업할 수 있습니다.

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Omnigent를 쓰는 이유
Omnigent를 사용하면:

📱 휴대폰을 포함한 어떤 기기에서든 에이전트와 작업할 수 있습니다. 세션이
여러분을 따라옵니다. 터미널에서 시작해 브라우저에서 이어가고, 휴대폰에서
다시 이어받으세요. 메시지, 서브 에이전트, 터미널, 파일이 동기화된 상태로 유지됩니다.

🤖 여러 에이전트를 감독할 수 있습니다. Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode,
Hermes, Pi, 그리고 (YAML로 정의된) 커스텀 에이전트를 같은 세션에 함께
조합하세요. 한 에이전트에게 다른 에이전트의 작업을 리뷰하게 하거나, 서로 다른
강점을 가진 에이전트들에게 작업을 나눠 맡길 수 있습니다.

🔌 어떤 모델이든 사용할 수 있습니다. 자체 API 키, Claude/ChatGPT 구독, 또는
호환되는 어떤 게이트웨이든 모두 일급으로 지원합니다.

🤝 협업할 수 있습니다. 세션을 공유하면 팀원이 여러분의 에이전트와 대화하고
실시간으로 작업을 지켜볼 수 있으며, 여러분의 머신에서 함께 조종하거나 대화를
포크해 각자 이어서 진행할 수 있습니다.

☁️ 클라우드 샌드박스에서 에이전트를 실행할 수 있습니다. 노트북이 필요 없습니다.
Modal, Daytona,
Blaxel,
Islo, E2B,
Gensee,
CoreWeave,
Kubernetes, OpenShell,
Boxlite,
microsandbox, 또는
Databricks 샌드박스에서 세션을 실행하세요. CLI에서
실행하거나 서버가 세션별로 프로비저닝합니다(관리형 호스트).

🛡️ 에이전트를 통제할 수 있습니다.
정책을 만들어 위험한 작업 전에 승인을 위해 일시 중지하거나, 지출을
제한하거나, 에이전트가 접근할 수 있는 도구를 제한하세요. 정책은 전체 서버,
개별 에이전트, 또는 단일 채팅에 적용됩니다.

빠른 시작
1. 설치
명령 하나로 Omnigent와 필요한 모든 것이 설치됩니다:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/omnigent-ai/omnigent/main/scripts/install_oss.sh | sh
설치 프로그램은 Databricks 지원을 포함하며 Omnigent와 함께 Databricks CLI를
설치하거나, 워크스페이스 로그인을 지원하는 기존 CLI를 재사용합니다.
--no-databricks를 전달하면 이를 생략합니다.

선택적 통합 및 추가 기능
선택적 통합이 필요하신가요? 설치 프로그램에 하나 이상의 추가 기능을 전달하세요:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/omnigent-ai/omnigent/main/scripts/install_oss.sh | sh -s -- --extra modal,e2b
Antigravity SDK 추가 기능은 Databricks 의존성과 충돌합니다.
--no-databricks --extra antigravity로 설치하세요.

사용자 대상 추가 기능에는 다음이 포함됩니다:

모델 제공자: databricks(기본 포함), bedrock, vertex
샌드박스 제공자: modal, daytona, blaxel, boxlite, microsandbox,
cwsandbox, e2b, openshell, kubernetes
SDK 하네스: antigravity, copilot, cursor, agents-sdk
스토리지 및 메모리: s3, hindsight

직접 설치하는 편이 좋으신가요?
Omnigent는 Python 3.12+가 필요합니다. omnigent 패키지를 설치하세요:

uv tool install omnigent # 또는: pip install "omnigent"
수동 설치도 동일한 추가 기능 문법을 사용합니다. 예를 들어:

uv tool install " omnigent[databricks,modal] "
또는 Homebrew 사용:

brew install omnigent-ai/tap/omnigent
패키지 미러가 필요한 네트워크에서 소스 빌드를 하려면 다음 예시
URL을 여러분의 미러로 교체하세요:

HOMEBREW_PIP_INDEX_URL= ' https://pypi.example.com/simple ' \
HOMEBREW_CARGO_INDEX_URL= ' https://cargo.example.com/index/ ' \
brew install --build-from-source omnigent-ai/tap/omnigent
PyPI 설정은 pip의 격리된 빌드 의존성도 미러를 통해 라우팅합니다.
Cargo 설정은 /로 끝나는 sparse 레지스트리 인덱스 URL을 받으며,
sparse+ 접두사는 붙이지 않습니다. 두 오버라이드 모두 선택 사항이며
미리 빌드된 bottle 설치에는 영향을 주지 않습니다.

또는 저장소에서 바로 설치:

uv tool install -q --python 3.12 git+https://github.com/omnigent-ai/omnigent.git

툴체인 및 사전 요구 사항 (설치 프로그램이 누락된 도구를 보고하는 경우)

uv (필수). https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/
설치 프로그램이 이를 설정해 드릴 것을 제안합니다.
git (필수).
Node.js 22 LTS 이상과 npm (omnigent run이 설치하는 코딩 하네스 CLI용)
및 pnpm (웹 UI용). Node를 한 번 설치하면 둘 다 얻을 수 있으며,
pnpm은 corepack enable 또는 npm install -g pnpm으로 사용할 수 있습니다.
Devin CLI (선택 사항), omnigent devin용:
curl -fsSL https://cli.devin.ai/install.sh | bash로 설치한 뒤
devin auth login으로 로그인하세요. Devin 도구 승인은 Chat 승인 카드로
표시되며(PermissionRequest 훅이 웹 UI로 미러링됨), 내장 Terminal에서도
계속 응답할 수 있습니다. docs/devin-native.md를 참고하세요.
Kiro CLI (선택 사항), omnigent kiro용:
curl -fsSL https://cli.kiro.dev/install | bash로 설치한 뒤 Kiro로
로그인하세요. Kiro 도구 승인은 내장 Terminal에서 계속 응답할 수 있으며,
지원되는 일회성 승인은 Chat 카드로도 표시됩니다.
docs/kiro-native-elicitation.md를 참고하세요.
tmux, 네이티브 omnigent <harness> 터미널 래퍼
(claude, codex, cursor, devin, hermes, kiro, pi)에 필요합니다
(brew install tmux / apt install tmux; 설치 프로그램이 설치를
제안합니다).
bubblewrap (bwrap), Linux 전용. 네이티브 omnigent <harness>
터미널 래퍼와 pi 하네스는 각 에이전트 터미널을 bwrap OS 샌드박스로
감쌉니다. Linux에서는 이 격리가 필수이므로, bwrap 바이너리가 없으면
해당 터미널이 시작되지 않습니다
(apt install bubblewrap; 설치 프로그램이 설치를 제안합니다). macOS는
내장 seatbelt 샌드박스를 사용하므로 추가로 필요한 것이 없습니다.
Databricks. 부트스트랩 설치 프로그램은 databricks 추가 기능과
Databricks CLI를 포함합니다. uv로 직접 설치하는 경우
uv tool install "omnigent[databricks]"를 사용하고
Databricks CLI를
별도로 설치하세요. 워크스페이스 호스팅 서버에는
omnigent login <workspace-url>/omnigent로 로그인하세요.

Windows (네이티브)
Omnigent는 Windows에서 네이티브로 제한된 모드로 실행됩니다. install_oss.sh
부트스트랩은 POSIX 전용이므로 uv로 직접 설치하세요:

uv tool install -- python 3.12 omnigent
# 또는 저장소에서:
uv tool install -- python 3.12 git + https: // github.com / omnigent - ai / omnigent.git
Windows에서 작동하는 것: omnigent server, 웹 UI, 그리고 SDK 기반
하네스(claude-sdk / cursor / codex 하네스와 함께 omnigent run <agent.yaml>).
에이전트는 프로세스 트리 격리를 위해 Windows Job Object 아래에서 실행됩니다.

Windows에서 사용할 수 없는 것(이러한 기능에는 Linux/macOS 또는 WSL 사용):

네이티브 omnigent claude / omnigent codex / omnigent cursor
tmux/PTY 터미널 래퍼(대신 SDK 하네스나 웹 UI를 실행하세요);
bwrap / seatbelt 파일시스템 및 네트워크 샌드박싱과 L7 이그레스 프록시
— Job Object 백엔드는 프로세스 트리를 격리하고 리소스 제한을 적용하지만
파일시스템이나 네트워크는 격리하지 않습니다.

새 릴리스로 업데이트
PyPI에 더 새로운 릴리스가 있으면 Omnigent는 여기를 가리키는 한 줄짜리
알림을 표시합니다(릴리스당 한 번). 업데이트하려면:

omni upgrade # 설치 방식을 감지하고, 로컬 서버를 드레인 및 중지한 뒤
# 일치하는 업그레이드 명령을 실행합니다
omni upgrade --check # 더 새로운 릴리스가 있는지만 보고합니다
omni upgrade는 로컬 서버를 중지하기 전에 진행 중인 에이전트 세션이
끝나기를 기다립니다(즉시 중지하려면 --force 전달). 다음 omni 명령이
새 버전으로 서버를 다시 시작합니다. 소스 체크아웃은 대신 git pull로
업데이트합니다. 알림을 끄려면 OMNIGENT_NO_UPDATE_CHECK=1을 설정하세요.

이 확인은 설정된 패키지 인덱스를 조회하며 — UV_INDEX_URL /
PIP_INDEX_URL과 uv.toml / pip.conf(기본값 PyPI)를 존중하므로 프라이빗
미러가 별도 설정 없이 작동합니다. 필요하면 OMNIGENT_INDEX_URL로
재정의하세요.

Omnigent 제거
기본적으로 실행될 CLI/프로필 정리를 미리 보려면:

omnigent uninstall
로컬 기록, 자격 증명, 프로젝트는 유지하면서 CLI와 설치 프로그램이 관리하는
PATH 항목을 제거하려면:

omnigent uninstall --yes
~/.omnigent 아래의 Omnigent 상태도 함께 제거하려면 --purge를 전달하세요.
Omnigent는 삭제 전에 대상을 벗어난 곳에 백업합니다. ~/omnigent 워크스페이스는
명시적으로 --purge-workspace를 추가하지 않는 한 유지됩니다.

omnigent uninstall --purge --yes
설치된 wheel이 손상되었거나 omnigent가 PATH에 없으면 대신
독립 실행 스크립트를 실행하세요:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/omnigent-ai/omnigent/main/scripts/uninstall_oss.sh | sh
독립 실행 스크립트에 --yes를 추가하면 미리 본 CLI 정리를 수행합니다.

2. 첫 에이전트 시작
omnigent는 여러분과 함께 모델을 선택하고 터미널에서 세션을 시작합니다.
또한 http://localhost:6767에서 로컬 웹 UI를 실행하여 브라우저나
네트워크상의 휴대폰(4단계)에서 같은 세션을 보여줍니다. 데스크톱 앱은
같은 UI를 네이티브 창으로 감싸고 OS 알림(설정 가능한 소리 포함)과
독 배지를 추가합니다 — macOS용으로 다운로드하세요.

참고

설치는 같은 CLI에 대한 두 이름을 PATH에 추가합니다: omnigent와
더 짧은 omni. 둘은 서로 교환 가능합니다.

팁

첫 실행 시 Omnigent는 환경에 이미 있는 모델 자격 증명
(ANTHROPIC_API_KEY / OPENAI_API_KEY, 또는 로그인된 claude /
codex CLI)을 감지하여 그중 하나를 기본값으로 제안합니다.

omnigent
또는 특정 에이전트 런타임을 실행하세요:

omnigent claude # Claude Code, 팀이 참여할 수 있는 세션에서
omnigent codex # Codex
omnigent cursor # Cursor
omnigent agy # Antigravity
omnigent opencode # OpenCode
omnigent hermes # Hermes Agent (Nous Research)
omnigent pi # Pi
omnigent copilot # GitHub Copilot (SDK 하네스, `omnigent run` 경유)
omnigent agy는 agy 1.1.13 이상이 필요합니다. GEMINI_API_KEY가 설정되어
있으면 직접 Gemini API 인증이 agy의 저장된 OAuth 로그인보다 우선합니다.

네이티브 agy 자격 증명을 구성하려면 omni setup →
Antigravity → Configure native agy API key / gateway → Add a credential을
실행하고 연결에 맞는 옵션을 선택하세요:

Gemini — Google AI Studio 키용 API 키.
Gemini API gateway — 네이티브 Gemini 요청과 x-goog-api-key 인증을
구현하는 외부 게이트웨이용 URL + 키. /v1beta나 모델 작업 없이
API 루트(예: https://gateway.example/gemini)를 제공하세요.
Databricks — 네이티브 Gemini API 액세스가 가능한 Databricks 워크스페이스용
프로필. Omnigent가 프로필 인증과 모델 이름 매핑을 관리하므로
워크스페이스 URL이나 토큰을 게이트웨이 양식에 붙여넣을 필요가 없습니다.

OpenAI Responses 및 Chat Completions 엔드포인트는 Gemini 모델을 제공하더라도
네이티브 agy에서 지원되지 않습니다. 별도의 프로토콜 어댑터가 필요합니다.
첫 Gemini 자격 증명이 기본값이 됩니다. 전환할 때 Gemini에 대해 Make default를
선택한 뒤 새 omni agy 세션을 시작하세요.

호환성 요구 사항, 모델 및 인증 동작, 문제 해결, 스모크 단계는
네이티브 agy 게이트웨이 가이드를 참고하세요. 이 설정은 네이티브 agy를
구성하며, Antigravity Python SDK는 별도의 키/Vertex 설정을 유지합니다.

OpenClaw를 사용 중이신가요? OpenClaw 통합 가이드를 참고하여
코딩 에이전트를 가져오거나 ACP를 통해 실행 중인 OpenClaw Gateway 세션을
구동하세요.

Grok Build 및 Devin
두 가지 코딩 에이전트가 더 내장되어 있지만 자체 omnigent <name> 런처가
없습니다. 각각 자체 로그인을 보유한 CLI를 제공하기 때문입니다. 벤더
CLI를 설치하고 로그인한 뒤 하네스를 지정하세요:

# Grok Build (xAI)
curl -fsSL https://x.ai/cli/install.sh | bash
grok login --device-auth # xAI OAuth
omnigent run --harness grok # 'grok-build'도 작동합니다

# Devin (Cognition)
curl -fsSL https://cli.devin.ai/install.sh | bash
devin auth login
omnigent run --harness devin
둘 다 stdio를 통해 Agent Client Protocol을 사용하며, Omnigent는 둘 중
어느 것에 대해서도 자격 증명을 저장하지 않습니다 — 각 CLI가 디스크에
기록한 로그인을 다시 읽습니다. 이는 --model이 조용히 무시되는 대신
거부된다는 뜻이기도 합니다. 둘 다 계정 기본 모델로 실행됩니다. 모델을
고정하려면 벤더 자체의 모델 플래그를 전달하는 acp: 에이전트를
구성하세요.

API 키 대신 벤더 로그인을 사용하세요. 내장 ACP 행에는 자체
env_passthrough가 없고 XAI_API_KEY는 호스트-러너 자격 증명 허용 목록에
없으므로, 셸에서 내보내도 에이전트에 도달하지 않습니다. 키 경로가
필요하면 OMNIGENT_RUNNER_ENV_PASSTHROUGH=XAI_API_KEY로 명시적으로
전달하거나, 패스스루를 선언하는 acp: 에이전트를 구성하세요.

🐙 Polly a…