OpenCoworkAI/open-cowork

Open-source AI agent desktop app for Windows & macOS. One-click install Claude Code, MCP tools, and Skills — with sandbox isolation, multi-model support, and Feishu/Slack integration.

Open Cowork – 데스크톱 AI 에이전트 워크스페이스

무엇인가요 – Open Cowork는 로컬에서 클로드 스타일 AI 에이전트를 실행할 수 있는 오픈소스 데스크톱 애플리케이션(Windows & macOS)입니다. GUI, 원클릭 설치 프로그램, 사전 격리된 실행 환경을 포함하여 모델이 파일 읽기/쓰기, Office 문서 생성, 다른 프로그램 제어, 그리고 리모트 채팅 도구(Feishu/Lark, Slack)에서 접근 가능하게 합니다. 마치 자신의 데이터에 연결해 자신을 대신해 행동하는 '개인용 AI 동료'와 같습니다.

주요 기능

기능 제공되는 기능
원클릭 설치 사전 빌드된 .exe(Windows) 및 .dmg(macOS) 설치 프로그램; macOS용 Homebrew cask도 제공됩니다.
모델 유연성 Anthropic/Claude, OpenAI 호환 API, 중국어 모델(GLM, MiniMax, Kimi)을 설정 가능한 API 키와 기본 URL을 통해 지원합니다.
사전 격리 기본 경로 보호에 더해, 옵션으로 VM 수준 격리(Windows는 WSL2, macOS는 Lima)를 제공하여 명령어가 격리된 Linux VM 내에서 실행됩니다.
스킬 라이브러리 내장된 워크플로우(pptx, docx, pdf, xlsx)로 프롬프트를 PowerPoint, Word, PDF, Excel 파일로 변환 가능; skill-creator 도구로 사용자 정의 스킬 추가 가능.
MCP(Model Context Protocol) 브라우저, Notion, 기타 데스크톱 앱용 커넥터를 제공하여 에이전트의 도구 세트를 파일 시스템을 넘어서 확장합니다.
원격 제어 Feishu(Lark) 및 Slack과 통합되어, 이 협업 플랫폼에서 명령을 내릴 수 있습니다.
GUI 자동화 에이전트는 일반 데스크톱 앱을 제어할 수 있으며, README는 GUI 이해력이 가장 뛰어난 Gemini-3-Pro를 추천합니다.
다중 모달 입력 채팅 창에 파일이나 이미지를 직접 드래그 앤 드롭하여 입력 가능합니다.
트레이스 패널 모델의 추론 과정과 도구 호출을 실시간으로 확인할 수 있습니다.

시작 방법

  1. 설치 – macOS는 brew tap OpenCoworkAI/tap && brew install --cask --no-quarantine open-cowork 또는 릴리스 페이지에서 설치 프로그램을 다운로드합니다. Linux 사용자는 소스에서 빌드(npm install && npm run dev)할 수 있습니다.
  2. API 키 설정 – 설정 패널을 열고 OpenRouter/Anthropic/GLM 등 키를 붙여넣고, 비-Anthropic 제공자용 기준 URL을 설정하고 모델을 선택합니다(예: claude-4-5-sonnet 또는 gemini-3-pro).
  3. 워크스페이스 폴더 선택 – 이 디렉터리만 에이전트가 파일을 읽고 쓸 수 있는 영역입니다.
  4. 에이전트에게 명령 – "financial_report.csv를 읽고 5슬라이드 PowerPoint 요약을 생성해줘"와 같은 자연어 명령을 입력합니다. 에이전트는 적절한 스킬을 사용하고 사전 격리 환경에서 필요한 명령을 실행한 후 결과를 UI로 스트리밍합니다.
  5. 옵션 추가 기능 – Windows에서는 WSL2, macOS에서는 Lima를 활성화해 더 강력한 격리, Notion 통합 토큰 연결, 또는 앱 설정에서 Feishu/Slack을 통한 원격 제어 설정 가능.

보안 주의사항

  • 사전 격리는 선택한 워크스페이스에 대한 파일 접근만 제한하지만, VM이 없을 경우 명령어는 호스트에서 직접 실행되므로 파일 삭제나 수정을 포함하는 프롬프트에는 주의해야 합니다.
  • 모든 데이터는 로컬 머신에 유지되며, 외부 트래픽은 선택한 LLM 제공자로의 API 호출만 발생합니다.

커뮤니티 및 기여

  • Discord: https://discord.gg/pynjtQDf
  • WeChat: 리포지토리의 resources/WeChat.jpg에 QR 코드
  • 기여는 일반적인 fork-branch-PR 워크플로우로 환영합니다.

라이선스 – MIT.


위 모든 정보는 리포지토리의 README에서 직접 인용되었습니다.

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