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CLI Agent Orchestrator (CAO)

무엇인가요

• Python 기반 도구로, Claude Code, GitHub Copilot CLI 등 여러 AI 코딩 명령줄 인터페이스(CLI)를 병렬로 실행하고 단일 '감독자' 프로세스에서 조율할 수 있게 해줍니다.
• 로컬 서버(cao-server)를 시작하고, tmux 세션을 사용하여 각 제공자 CLI를 격리하면서도 원래 인증 정보를 유지합니다.

주요 기능

• 오케스트레이션 – 여러 제공자 CLI를 병렬 또는 정의된 순서로 시작, 중지, 모니터링할 수 있습니다.
• 제어 플레인 – 웹 UI, 셸 CLI, MCP(관리) 서버, 또는 플러그인 확장 기능을 통해 상호작용할 수 있습니다.
• 워크플로우 및 흐름 – 여러 단계로 구성된 파이프라인을 정의하고 에이전트를 연결할 수 있습니다.
• 스킬 및 메모리 – 재사용 가능한 가이드 패키지(스킬)와 과거 실행을 교훈으로 삼을 수 있는 선택적 지속적 메모리를 지원합니다.
• 플러그인 – 에이전트 및 이벤트 플러그인을 지원합니다(현재 환경 변수로 제한 중).
• 배포 – 로컬 또는 Kubernetes/EKS 클러스터에서 실행할 수 있습니다.

일반적인 워크플로우

1. 제공자 CLI(예: Kiro, Claude Code)를 설치하고 인증합니다.
2. 감독자 프로필 설치(cao install code_supervisor).
3. CAO 서버 시작(cao-server).
4. 원하는 에이전트로 감독자 실행(cao launch --agents code_supervisor).
5. 터미널, 웹 UI(http://localhost:9889), 또는 tmux에 연결하여 조율 상태를 확인합니다.
6. 세션 종료는 cao shutdown 명령으로 수행합니다.

대상 사용자

• 여러 AI 코딩 보조 도구를 동시에 활용하고 싶은 개발자 (각각의 별도 터미널을 수동으로 전환할 필요 없음).
• 재현 가능한 스크립트 기반 AI 지원 코딩 파이프라인을 필요로 하거나, CI/CD 또는 Kubernetes 클러스터에서 오케스트레이션을 실행하고자 하는 팀.

설치

• Python 3.10+, tmux 3.3+, uv 패키지 매니저가 필요합니다.
• 리포지토리에서 직접 설치: uv tool install git+https://github.com/awslabs/cli-agent-orchestrator.git@main 또는 PyPI에서: pip install cli-agent-orchestrator.

문서 및 학습

• 전체 문서는 https://awslabs.github.io/cli-agent-orchestrator/ – 가이드, 참조, 두 개의 인터랙티브 과정 포함.
• AI-DLC 포트폴리오 및 Kubernetes 배포 예제 제공.

라이선스

• Apache License 2.0.

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모든 세부 정보는 리포지토리의 README에서 가져옴.