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DeepChat – 오픈소스 로컬 우선 AI 에이전트 데스크톱 클라이언트

소개 – DeepChat은 LLM 기반 "에이전트"를 로컬에서 실행할 수 있는 크로스 플랫폼 데스크톱 애플리케이션(Windows, macOS, Linux)입니다. UI, 세션 기록 시스템(Tape), 플러그인 메커니즘(Skills), 그리고 인기 있는 메시징 플랫폼을 통한 원격 제어 통합 기능을 제공합니다. OpenAI/Gemini/Anthropic API 형식을 지원하는 모든 공급자 및 Ollama나 LM Studio를 통해 호스팅되는 로컬 모델과 함께 작동합니다.

핵심 개념

• 로컬 우선 – 핵심 앱은 사용자 기기에서 실행되며, 모델 API 호출만 네트워크를 통해 전송됩니다(또는 Ollama를 사용하여 완전히 오프라인으로 실행 가능).
• Tape.systems 철학 – 모든 대화는 구조화된 "테이프"로 기록되어 검사, 재개, 재생이 가능하며, 장기 실행 에이전트 워크플로우를 재현할 수 있게 합니다.
• 스킬 (Skills) – 폴더, ZIP, URL에서 설치하고 채팅별로 활성화할 수 있는 지침, 참조 파일, 선택적 스크립트의 재사용 가능한 번들입니다.
• ACP (Agent Client Protocol) 지원 – ACP를 구현하는 외부 에이전트 런타임은 UI 내에서 선택 가능한 "모델"로 표시되어, 코딩이나 작업 지향 에이전트를 위한 네이티브 UI를 제공합니다.
• 원격 제어 – 세션을 Telegram, Feishu/Lark, QQBot, Discord 또는 WeChat iLink 엔드포인트에 바인딩하여 해당 메신저에서 명령(예: /new, /stop, /model)을 내릴 수 있습니다.

주요 기능

• 다중 모델 관리(OpenAI, Gemini, Anthropic, DeepSeek 등의 클라우드 API 및 로컬 Ollama 모델).
• CodeMirror 코드 블록, Mermaid 다이어그램, 이미지 및 멀티모달 출력(GPT-4o 스타일의 텍스트-이미지 변환 포함)을 지원하는 풍부한 Markdown 렌더링.
• 요청 시퀀스, 토큰 예산, 공급자 메타데이터를 보여주는 세션 "테이프" 및 "트레이스" 뷰.
• 코드 리뷰, 문서 처리(PDF/DOCX), 프론트엔드 디자인, 스프레드시트 생성 등의 도메인을 위한 설치 가능한 스킬.
• LLM이 인간처럼 웹 검색을 호출할 수 있는 내장 검색 확장 기능(BoSearch, Brave, Google, Bing, Baidu, Sogou).
• 강력한 MCP (Model Context Protocol) 지원: 리소스, 프롬프트, 도구, 스트리밍 가능한 HTTP/SSE, stdio 서비스 및 사용자 지정 서비스를 위한 Node.js 툴체인.
• 보안 우선 설계 – 채팅/구성 데이터의 선택적 암호화, 코드 난독화, 네트워크 프록시 지원 및 화면 투영 숨기기.
• 기업용 암호화/난독화 배포를 위한 후크를 포함한 비즈니스 친화적인 Apache-2.0 라이선스.

일반적인 사용 사례

• 개발자 어시스턴트 – ACP 호환 코딩 에이전트를 실행하고, 파일 시스템을 탐색하고, 코드를 실행하며, 재시작 후에도 세션 상태를 유지합니다.
• 연구 및 글쓰기 – "문서 검토" 스킬을 활성화하고 PDF나 DOCX 파일을 첨부하여 에이전트가 이를 인용하고 요약하도록 합니다.
• 팀 봇 – DeepChat 세션을 Discord나 Telegram 채널에 노출하여 팀원들이 채팅 앱을 떠나지 않고도 에이전트에게 질문할 수 있도록 합니다.
• 로컬 전용 개인정보 보호 작업 – UI, 스킬, 테이프 기반 세션 복구 기능을 활용하면서 Ollama 모델을 완전히 오프라인으로 사용합니다.

시작하기

1. 다운로드 – GitHub Releases 페이지에서 최신 설치 프로그램(Windows .exe, macOS .dmg, Linux .AppImage)을 받습니다.
2. 모델 구성 – Settings → Model Providers를 열고 OpenAI, Gemini 등의 API 키를 추가하거나 내장된 Ollama 관리자를 활성화하여 로컬 모델을 가져옵니다.
3. 대화 시작 – 선택기에서 모델(또는 ACP 에이전트)을 선택하고 프롬프트를 입력한 다음, 에이전트가 작동함에 따라 테이프/트레이스 패널이 채워지는 것을 확인합니다.
4. 스킬 추가 – Settings → Skills에서 스킬 패키지(폴더/ZIP/URL)를 설치하고 현재 채팅에 대해 토글합니다.
5. 원격 제어 (선택 사항) – Settings → Remote에서 메신저 채널을 활성화하고 세션과 페어링한 후, 메신저에서 /help를 입력하여 사용 가능한 명령을 확인합니다.

개발

• 저장소는 데스크톱 셸에 Electron, 렌더러에 React를 사용합니다.
• 종속성은 npm install(또는 yarn)을 통해 설치할 수 있습니다.
• npm run dev를 통해 핫 리로드 개발 빌드를 실행합니다.
• npm run build로 프로덕션 패키지를 빌드합니다.

커뮤니티 및 기여

• 버그나 기능 아이디어에 대한 Issue를 열어주세요.
• Pull Request를 환영합니다. 프로젝트는 Apache-2.0 라이선스를 따르므로 카피레프트 제한 없이 상업적 이용이 허용됩니다.

라이선스 – Apache License 2.0.

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위의 모든 세부 정보는 저장소의 README에서 직접 가져온 것이며, 추가 기능은 추론되지 않았습니다.