1jehuang/jcode
The most RAM effiecent harness
해결하는 문제
Jcode는 고성능 코딩 에이전트 하네스로, AI 코딩 어시스턴트의 "스킬 상한선"을 높이는 것을 목표로 설계되었습니다. 많은 CLI 기반 코딩 에이전트에서 흔히 발생하는 자원 비효율성과 느린 시작 시간 문제를 해결하면서, 복잡하고 다중 세션 워크플로우를 지원하기 위한 정교한 메모리 시스템과 다중 에이전트 협업 도구를 제공합니다.
작동 원리
Jcode는 서버‑클라이언트 아키텍처로 동작하며, OAuth 또는 API 키를 통해 다양한 LLM 제공자를 지원합니다. 각 대화 턴을 벡터로 임베딩하고 메모리 그래프에 저장하는 의미 기억 시스템을 구현했습니다. "메모리 사이드 에이전트"가 관련 메모리를 추출·검증하여 과도한 토큰 사용 없이 대화에 주입합니다.
협업을 위해 "Swarm" 시스템을 사용하여 여러 에이전트가 동일 저장소에서 작업할 수 있게 합니다. 서버는 이러한 에이전트를 관리하고, 다른 사용자가 파일을 변경하면 이를 알리며, DM 및 브로드캐스트와 같은 메시징 채널을 제공해 충돌을 해결하고 작업을 조율합니다. 에이전트는 자체 워커 에이전트를 자동으로 생성해 작업을 병렬화할 수도 있습니다.
대상
리소스 효율이 높고, 높은 수준의 커스터마이징이 가능하며, 여러 세션에 걸쳐 대규모 프로젝트를 처리하고 다른 AI 에이전트와 협업할 수 있는 코딩 에이전트를 필요로 하는 개발자를 위한 솔루션입니다.
주요 특징
- Extreme Performance: 낮은 RAM 사용량과 거의 즉시 부팅되는 시간(첫 프레임까지 14ms)을 목표로 최적화되었습니다.
- Semantic Memory: 코사인 유사도와 사이드 에이전트를 활용해 자동으로 정보를 회상하는, 인간과 유사한 수동 메모리 시스템입니다.
- Agent Swarms: 자동 충돌 해결과 에이전트가 자체 팀원을 생성할 수 있는 네이티브 다중 에이전트 협업 기능을 제공합니다.
- Rich TUI: 실시간 파일 업데이트, diff 보기, 고속 Mermaid 다이어그램 렌더링을 지원하는 사이드 패널을 포함합니다.
- Broad Provider Support: Claude, OpenAI, Gemini, GitHub Copilot, Ollama, LM Studio 및 다양한 OpenAI 호환 엔드포인트와 통합됩니다.