Orkas-AI/Orkas

Open-source multi-agent AI desktop client — build and command your AI agent team through conversation. A commander LLM dispatches sub-agents in parallel or in series; agents self-evolve via reflection and skill crystallization. Local-first, BYO LLM keys (Claude · OpenAI · Gemini · DeepSeek · Kimi · GLM · Qwen). macOS / Windows / Linux.

해결하는 문제

Orkas는 오케스트레이션 코드를 작성하거나 클라우드 기반 SaaS 플랫폼에 의존하지 않고, 전문화된 AI 에이전트 워크포스를 로컬 퍼스트 방식으로 관리할 수 있는 방법을 제공합니다. 여러 AI 에이전트를 조정해 복잡한 작업을 수행하면서도 민감한 데이터, API 키, 대화 기록이 사용자의 로컬 머신에 남아 있도록 보장합니다.

작동 방식

Orkas는 데스크톱 애플리케이션으로 동작하며, 오케스트레이터 역할을 하는 중앙 "Commander" 에이전트를 갖추고 있습니다. Commander는 고수준 목표를 실행 가능한 경로로 분해하고, 전문 에이전트에게 특정 작업을 할당합니다.

주요 기술 메커니즘은 다음과 같습니다:

Visibility Slicing: 에이전트는 자신과 관련된 대화 부분만 볼 수 있어 토큰 사용량을 줄이고 개인 컨텍스트를 보호합니다.
Structured Dispatch: Commander는 특정 도구 호출을 사용해 작업을 할당하고, 작업이 제어된 턴 기반 순서대로 큐에 들어가 실행되도록 보장합니다.
Self-Evolution: 각 에이전트는 자체 메모리와 역량 파일(COMPETENCE.md 및 LEARNING_STRATEGIES.md)을 유지하며, 완료된 작업을 되돌아보며 성능을 향상시킵니다.
Local-First Architecture: 모든 파일, 키, 지식 베이스는 로컬에 저장되며, 애플리케이션은 외부 서버를 거치지 않고 LLM 제공자(또는 로컬 엔드포인트)에 직접 연결합니다.

대상 사용자

Orkas는 코딩 프레임워크가 아닌 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 다중 에이전트 AI 워크포스를 활용하고자 하는 사용자를 위해 설계되었습니다. 정기 보고서를 자동화하거나, 제품 사양을 개발 작업으로 변환하거나, 엄격한 데이터 프라이버시를 유지하면서 로컬 데이터 분석을 수행해야 하는 경우에 이상적입니다.

주요 특징

Local-First Privacy: 대화, 파일 및 API 키는 로컬 디스크를 떠나지 않습니다.
Commander-Led Orchestration: 플로우차트나 코드를 작성하지 않고도 단일 인터페이스로 에이전트 팀을 지휘할 수 있습니다.
Extensible Ecosystem: Claude Code, Cline, OpenCode와 같은 외부 CLI 코딩 에이전트를 통합할 수 있습니다.
BYO LLM: Claude, OpenAI, Gemini, DeepSeek 및 로컬 모델 엔드포인트 등 다양한 제공자를 지원합니다.
Self-Improving Agents: 에이전트는 성공적인 문제 해결 방법을 개인적이고 재사용 가능한 스킬로 결합할 수 있습니다.