open-multi-agent

OMA

조직이 소유하고, 승인하고, 감사할 수 있는 에이전트.

OMA(Open Multi-Agent)는 에이전트를 조율하고, 사람의 승인 게이트를 추가하며, 오프라인에서 실행 내역을 검사할 수 있는 셀프 호스팅 TypeScript 에이전트 런타임입니다.

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npm

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텔레메트리 없음. 호스팅 컨트롤 플레인 없음. 당신의 키, 당신의 모델 — 클라우드, 로컬(Ollama, vLLM, llama-server), 또는 중국 제공자 — 당신의 환경. 만든 사람들이 떠나도 아무것도 멈추지 않습니다.

시작하기
Node.js 20 이상이 필요합니다. 프로덕션에서는 현재 유지 관리되는
Node.js LTS 릴리스를 사용하세요. Node.js 20은 업스트림 EOL이며 마이그레이션
호환성 기간으로만 유지됩니다. OMA는 2026-10-31 이전에는 이 버전을 제거하지
않으며, 다음 메이저 릴리스에서 제거할 예정입니다.

PR 리뷰 에이전트, 보안 분석 에이전트, 또는 교육용 DAG를 스캐폴딩하세요:

npm create oma-app@latest my-oma
대화형 터미널에서 이 한 명령이 스타터와 런타임을 선택하고, 의존성을 설치하며, 결정론적 로컬 데모를 실행합니다. 데모는 API 키가 필요 없고 모델 요청을 하지 않습니다. 스크립트된 모델 응답이 실제 OMA 스케줄러, 결과 집계, 오프라인 대시보드를 구동합니다.

또는 기존 백엔드에 OMA를 추가하세요:

npm install @open-multi-agent/core
import { OpenMultiAgent } from '@open-multi-agent/core'

const oma = new OpenMultiAgent ( { defaultProvider : 'openai' , defaultModel : 'gpt-5.4' } )

const team = oma . createTeam ( 'research-team' , {
name : 'research-team' ,
agents : [
{ name : 'researcher' , systemPrompt : 'Find the relevant facts.' } ,
{ name : 'analyst' , systemPrompt : 'Compare evidence and identify tradeoffs.' } ,
] ,
sharedMemory : true ,
} )

const result = await oma . runTeam ( team , 'Compare three approaches and recommend one.' )

// 위 코드는 태스크 그래프를 선언하지 않습니다. 코디네이터가 런타임에
// 계획을 세웠고, 완료된 실행은 다시 읽을 수 있는 데이터입니다.
for ( const task of result . tasks ?? [ ] ) {
console . log ( `[ ${ task . status } ] ${ task . title } → ${ task . assignee ?? 'unassigned' } ` , task . dependsOn )
}

console . log ( result . agentResults . get ( 'coordinator' ) ?. output )
console . log ( result . totalTokenUsage )
이 예제를 실행하려면 OPENAI_API_KEY를 설정하세요. Providers는 다른 호스팅 모델, 로컬 서버, OpenAI 호환 엔드포인트, AI SDK 제공자를 다룹니다.

runAgent()는 단일 에이전트를 실행하고, runTasks()는 명시적 파이프라인을 실행하며, runTeam()은 목표로부터 계획을 세웁니다. Core 패키지 가이드는 세 가지 모드 모두, 제공자 및 자격 증명 설정, 프로덕션 체크리스트를 안내합니다. 예제 인덱스는 basics, cookbook 워크플로, 패턴, 제공자, 통합 전반의 모든 실행 가능한 예제를 나열합니다.

내구성 있는 승인
계획을 실행하거나, 태스크를 디스패치하거나, 도구를 호출하기 전에 사람의 승인을 위해 일시 중지합니다. 영구 저장소를 사용하면 재시작된 프로세스가 검토된 콘텐츠에서 계속 진행할 수 있습니다. 승인 인터페이스와 알림은 애플리케이션이 제공합니다. 가이드

검증 가능한 저널
실행 저널을 활성화하면 나중에 검사할 수 있도록 모델 입력, 도구 호출, 결과를 기록합니다. verifyRun()은 기록된 소스와 콘텐츠의 일관성을 오프라인에서 검사합니다. 저널이 편집되지 않았음을 증명하지는 않습니다. 가이드

거버넌스 최소 기준
필수 역할과 그 실행 순서를 선언한 다음, 실제 실행이 해당 요구 사항을 충족했는지 확인합니다. 성공한 실행이라도 거버넌스 요구 사항이 충족되지 않은 채 남을 수 있으므로, 애플리케이션은 governanceConclusion을 별도로 확인해야 합니다. 가이드

당신이 실행하는 곳에서 실행되는 런

텔레메트리 없음, 호스팅 컨트롤 플레인 없음. OMA 백엔드나 계정이 없는 라이브러리이며, 앞으로도 그럴 계획이 없습니다. 분석, 라이선스, 업데이트, 폰홈 요청을 하지 않습니다. 셀프 호스팅
당신의 키, 당신의 모델. Anthropic, OpenAI, Azure OpenAI, Bedrock, Gemini, Grok, Copilot용 내장 어댑터와 DeepSeek, Doubao, Hunyuan, MiniMax, MiMo, Qiniu용 어댑터; baseURL을 통한 Ollama, vLLM, llama-server; 모든 OpenAI 호환 엔드포인트 및 Vercel AI SDK 제공자. Providers
이그레스 정책. offline 또는 allowlist로, 내장 어댑터가 연결되기 전에 검사됩니다. 자식 정책은 부모를 더 엄격하게만 만들 수 있고, 강제할 수 없는 전송은 fail closed로 실패하며, 프로세스 및 ACP 백엔드는 그 범위 밖에 있습니다. LLM 이그레스 정책

OMA로 만든 것들
open-multi-agent는 2026-04-01에 MIT 라이선스로 출시되었습니다. 현재까지 알려진 사용자 및 통합:

Ali Sünbül의 temodar-agent. Docker 런타임 내에서 OMA의 내장 도구(bash, file_*, grep)를 실행하는 WordPress 보안 분석 플랫폼. 프로덕션 사용 확인됨.
Mark Galyan은 로컬 양자화 모델에서 OMA를 완전히 오프라인으로 실행하며, 코디네이터와 컨텍스트 압축을 사용해 빠듯한 VRAM 한도에서 자율 에이전트 루프를 유지합니다. 프레임워크 첫 달부터 기여자.
Engram: "AI 메모리를 위한 Git." 에이전트 간에 지식을 즉시 동기화하고 충돌을 표시합니다. (repo)

더 많은 사용자 및 통합
사용자

kidoom의 PR-Copilot. OMA 리뷰 팀을 실행하는 AI 풀 리퀘스트 리뷰 어시스턴트로, defineTool 레포 컨텍스트 도구와 토큰 인식 diff 압축을 위한 커스텀 ContextStrategy를 사용합니다.
znc15의 StuFlow. OMA의 오케스트레이션 코어 위에 구축된 터미널 AI 코딩 어시스턴트로, 커스텀 코디네이터와 함께 runAgent / runTasks / runTeam을 구동하며 DeepSeek와 결합됩니다.
Reports to Charts Studio. 문서와 리서치 테이블을 슬라이드용 차트로 변환하며, 구조화된 출력과 결정론적 검증을 갖춘 5개 역할 추출 위원회를 사용합니다.
OrchestrAI: OMA를 태스크 그래프 실행과 피어 리뷰에 사용하는 시각적 멀티 에이전트 워크스페이스로, 재시작 복구를 위한 PostgreSQL 기반 체크포인트를 갖추고 있습니다.

통합

@agentsonar/oma: 크로스 런 위임 사이클, 반복, 속도 폭주를 감지하는 사이드카.
CodingScaffold: OMA를 선택적 오케스트레이션 백엔드로 나열하는 에이전틱 코딩 스캐폴드로, runTeam 워크플로 템플릿을 포함합니다.
baize-oma: OMA runAgent()와 runTeam()을 Baize 슬롯 기능으로 노출하는 HTTP 어댑터.

조직에 필요한 경우 OMA 위에 고객 소유 시스템을 구축합니다. [email protected] 으로 이메일 주세요.

스폰서
open-multi-agent를 지원하는 유료 스폰서. 스폰서십은 기술적 결정이나 모델 추천에 영향을 주지 않습니다.

제공자

Atlas Cloud: 300개 이상의 엄선된 모델 전반에서 비디오, 이미지, LLM을 하나의 API로 제공하는 풀모달 AI 추론 플랫폼. OMA 사용자를 위한 $5 크레딧 바우처, 선착순. Atlas Cloud 설정 가이드 참조.

선택적 코디네이터
runTeam()은 목표를 에이전트 전반의 태스크 그래프로 분해합니다. 한 번의 모델 호출이 목표를 담당자와 의존성을 갖춘 태스크 명세로 바꾸고, 결정론적 스케줄러가 이를 실행하며, 두 번째 호출이 완료된 태스크 출력으로부터 최종 답변을 작성합니다. 코디네이터는 실행 중에 참조되지 않으며, 완료된 실행은 다시 읽을 수 있는 데이터입니다. 작업을 이미 알고 있다면 runAgent() 또는 runTasks()를 사용하세요.

트레이스 저장소에서 실제 실행을 재생하는 오프라인 Run Viewer: 태스크 DAG, 스팬 워터폴, 태스크별 증거를 호스팅 서비스 없이 보여줍니다.

Coordinator는 무엇을 결정하고 무엇을 볼 수 있는지 다룹니다. Plan replay는 승인된 계획을 고정하고, Consensus는 독립적 심사자로 출력을 검증하며, External agents는 프로세스 및 ACP 백엔드를 통해 Claude Code, Gemini CLI, Codex를 동일한 태스크 그래프에 올립니다.

패키지

@open-multi-agent/core: 런타임, 도구, 메모리, 체크포인트, 승인, 저널, 트레이스, CLI, 오프라인 Run Viewer.
@open-multi-agent/otel: 중앙화된 OpenTelemetry 스택을 가진 팀을 위한 선택적 OpenTelemetry 어댑터.
create-oma-app: npm create oma-app 뒤의 스캐폴더; 키 없는 로컬 데모가 포함된 스타터 템플릿.

Core 사용자는 트레이스를 로컬에 저장하고 오프라인 Run Viewer로 검사할 수 있습니다. OMA 트레이스가 애플리케이션의 나머지 부분과 동일한 모니터링 시스템에 나타나야 할 때만 OTel 패키지를 설치하세요.

문서

목표
여기서 시작

설치 및 실행
All docs · Core package guide · Examples · CLI · Glossary · Production checklist

모델 및 도구 구성
Providers · LLM egress policy · Tools · Sandbox and shell · MCP · Structured input · External agents

안정적 운영
Observability · Run Viewer · Run journal · Evaluation · Checkpoint and resume · Run store and leases · Durable approvals · Adaptive recovery · Context management · Errors

오케스트레이션 제어
Coordinator · Consensus · Execution routing · Model routing · Task scheduling · Plan replay · Shared memory · Streaming · Budgets and limits

기여
이슈와 풀 리퀘스트를 환영합니다. 워크스페이스 경계, 검증, 제출 지침은 CONTRIBUTING.md를 참조하세요.

영역별 기여자 크레딧은 CONTRIBUTORS.md에 있습니다.

라이선스
MIT

YuanASI(Shenzhen YuanASI Technology Co., Ltd.)가 유지 관리합니다.