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DeepChat – 오픈소스 로컬 우선 AI 에이전트 데스크톱 클라이언트

무엇인가요 – DeepChat은 Windows, macOS, Linux를 지원하는 크로스플랫폼 데스크톱 애플리케이션으로, 로컬에서 LLM 기반 에이전트를 실행할 수 있습니다. 완전 기능의 채팅 UI와 함께 모든 요청, 도구 호출, 결과를 기록할 수 있는 "Tape" 시스템을 제공하여 세션을 일시정지, 재개, 검사, 또는 나중에 재생할 수 있습니다. 이 클라이언트는 OpenAI/Gemini/Anthropic API 형식을 따르는 모든 LLM(클라우드 서비스인 OpenAI, Gemini, Grok 등)과 통신할 수 있으며, 또는 Ollama를 통해 로컬에 호스팅된 모델과도 연결할 수 있습니다.

왜 중요한가요 – 대부분의 AI 채팅 도구는 창을 닫으면 컨텍스트를 잃고, 데이터를 클라우드에 저장하거나, 도구, 플러그인, 원격 봇을 관리하기 위해 여러 개의 별도 앱을 전전해야 하는 얇은 웹 래퍼입니다. DeepChat은 모든 것을 당신의 기기에 보관하며, 다음과 같은 모든 것을 하나의 장소에서 관리할 수 있게 해줍니다:

• 에이전트 및 스킬 – 폴더, ZIP, URL에서 설치 가능한 재사용 가능한 "스킬"(작업 전용 지침 팩)을 대화별로 활성화할 수 있습니다.
• ACP 통합 – 어떤 Agent Client Protocol(ACP) 호환 에이전트(코드 어시스턴트, 작업 봇 등)라도 연결하여 일반 모델처럼 사용할 수 있습니다.
• MCP 지원 – 리소스, 프롬프트, 도구, 스트리밍 전송을 완전히 처리하는 Model Context Protocol(MCP)를 지원하며, 사용자 정의 서비스를 위한 내장 Node.js 툴체인을 제공합니다.
• 원격 제어 – Telegram, Discord, Feishu/Lark, QQBot, WeChat iLink와 연결하여 데스크톱 세션을 바인딩하고, 무거운 작업은 PC에서 수행하면서 메신저에서 명령(/start, /stop, /model 등)을 발행할 수 있습니다.
• Tape 및 트레이스 – 구조화되고 복구 가능한 전체 상호작용 로그로, "트레이스" 뷰에서는 토큰 사용량, 제공자 메타데이터, 도구 호출의 정확한 순서를 확인할 수 있습니다.

주요 기능 요약

카테고리	주요 기능
로컬 우선 UI	멀티윈도우, 멀티탭, 마크다운 + 코드 블록 렌더링(CodeMirror), 이미지/Mermaid 지원, 아티팩트 미리보기, 재시도/대화 분기
모델 관리	수십 개의 클라우드 제공자(OpenAI, Gemini, Anthropic, DeepSeek 등)와 로컬 Ollama 모델을 한 곳에서 설정 가능; 터미널 없이 모델 다운로드, 시작, 정지 가능
스킬 시스템	스킬 설치/임포트/익스포트 가능; 코드 리뷰, 문서 처리, PDF/PowerPoint, 프론트엔드 디자인, 데이터시트 작업, 생성 예술 등 내장 팩 포함
ACP 에이전트	어떤 ACP 호환 에이전트도 선택 가능한 "모델"로 로드; UI는 구조화된 계획, 도구 호출, 터미널 출력을 표시
원격 봇	Telegram, Discord, Feishu/Lark, QQBot, WeChat iLink 제어 – 세션 바인딩, 모델 전환, 보류 중인 프롬프트 응답, 원격으로 데스크톱 UI 열기
검색 확장	통합 BoSearch / Brave Search API; Google, Bing, Baidu, Sogou 또는 사용자 정의 엔진을 시뮬레이션하여 LLM 기반 웹 쿼리 가능
MCP 도구	리소스/프롬프트/도구, 스트리밍 가능한 HTTP, SSE, stdio, 메모리 내 서비스, 사용자 정의 서비스의 한 번 클릭 DeepLink 설치
개인정보 및 보안	로컬 암호화 저장소, 선택적 네트워크 프록시, 화면 프로젝션 숨기기, 코드 오브스커레이션 훅
비즈니스용 준비	Apache-2.0 라이선스, UI와 백엔드의 명확한 분리, 상용 제품에 쉽게 임베딩하거나 확장 가능

일반적인 사용 사례

• 소프트웨어 개발 보조 – "코드 리뷰" 스킬을 로드하고 ACP 코드 에이전트를 연결하여 모델이 코드를 편집하고 Lint하며 커밋하도록 하면서도, 변경된 내용의 전체 트레이스를 유지할 수 있습니다.
• 문서 및 데이터 처리 – PDF 스킬을 활성화하여 에이전트가 대규모 문서를 읽고 요약하거나 표를 추출하며, 결과를 마크다운 테이블이나 XLSX 아티팩트로 렌더링할 수 있습니다.
• 팀 전체용 봇 – DeepChat 세션을 Discord 채널에 공개하여 동료들이 스크립트 실행, 데이터 가져오기, 보고서 생성을 채팅에서 요청할 수 있습니다.
• 연구 및 웹 확장 QA – 내장 검색 확장을 활성화하면 모델이 Google/Bing 쿼리를 결정하고 스니펫을 가져와 대화 내에서 직접 인용할 수 있습니다.
• 로컬 전용 기밀 작업 – Ollama 모델을 온프레미스에서 실행하고 모든 프롬프트와 출력을 기기에 보관하면서도 클라우드 기반 에이전트와 동일한 UI 기능을 즐길 수 있습니다.

시작하기

1. 다운로드 – Releases 페이지에서 최신 설치 파일을 다운로드 (Windows .exe, macOS .dmg, Linux .AppImage 또는 .deb)
2. 모델 설정 – 설정 → 모델 제공자에서 OpenAI, Gemini 등에 API 키를 추가하거나, Ollama를 활성화하고 로컬에 설치된 모델을 선택합니다.
3. 스킬 추가 (선택 사항) – 설정 → 스킬에서 설치를 클릭하고 스킬 팩이 포함된 폴더/ZIP/URL을 지정합니다.
4. 대화 시작 – 새 채팅을 클릭하고 모델 또는 ACP 에이전트를 선택한 후 입력을 시작합니다. 도구바를 사용해 파일 첨부, 검색 트리거, 실시간으로 스킬 전환 가능.
5. 원격 제어 – 설정 → 원격에서 메신저 채널을 활성화하고 화면 안내에 따라 페어링 절차를 완료한 후 해당 메신저에서 /help를 입력하여 사용 가능한 명령어를 확인합니다.

개발 및 기여

• 코드베이스는 Electron + React 프론트엔드와 Tape, MCP, ACP 레이어를 구현하는 Node.js 백엔드로 구성됩니다.
• npm install 후 npm run dev를 실행하여 개발 모드로 앱을 시작합니다.
• npm run build로 설치 파일을 빌드 (크로스플랫폼 스크립트 제공).
• 기여는 풀 리퀘스트를 통해 환영합니다. 스타일 가이드 및 새로운 스킬 또는 ACP 에이전트 추가 방법은 CONTRIBUTING.md를 참조하세요.

라이선스 – Apache License 2.0 (개인 및 상용 사용 모두 허용).

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DeepChat은 현대 LLM 에이전트를 위한 "스위스 아르마이 키" 데스크톱 클라이언트가 되기를 목표로 하며, 여러 도구를 전전하는 번거로움 없이, 복구 가능하고 확장 가능하며, 개인정보 중심의 환경을 파워 유저에게 제공합니다.