codejunkie99/agentic-stack

One brain, many harnesses. Portable .agent/ folder (memory + skills + protocols) that plugs into Claude Code, Cursor, Windsurf, OpenCode, OpenClaw, Hermes, or DIY Python — and keeps its knowledge when you switch.

agentic‑stack

무엇인가요

agentic-stack는 Claude Code, Cursor, GitHub Copilot CLI, Gemini CLI 등 10여 개의 코드 생성 에이전트 중 하나에 이동 가능한 "뇌" 를 제공하는 도구 상자입니다. 이 "뇌"는 숨겨진 .agent/ 디렉터리에 저장되며, 다음을 포함합니다:

메모리 계층 – 구성 가능한 보존 정책을 가진 작업용, 에피소딕, 의미적, 개인 파일.
스킬 – 재사용 가능하고 자가 문서화된 명령 조각으로 에이전트가 호출할 수 있음.
프로토콜 – 안전한 도구 사용을 보장하는 권한 스키마 및 도구 호출 계약.
데이터 계층 – 로컬 대시보드로 모든 에이전트의 토큰 비용, KPI 요약, 실행 로그, 일일 보고서를 집계.
프라이휠 내보내기 – 클라우드로 전송하지 않고도 승인된 실행을 트레이스 기록, 평가 사례, 또는 후속 모델 훈련용 JSONL로 변환 가능.

이 아이디어는 Claude Code에서 Cursor로 전환하거나(여러 개를 동시에 실행해도 가능) 에이전트가 학습한 교훈, 선호 사항, 사용자 정의 스킬을 유지할 수 있다는 점입니다. 이 모든 것이 특정 허브에 종속되지 않고 외부에 저장되기 때문입니다.

핵심 개념

개념	기능
이동 가능한 뇌 (`.agent/`)	어떤 지원되는 허브도 읽을 수 있는 메모리, 스킬, 프로토콜 정의를 보유.
제한된 루프	결정적이고 예산 제한이 있는 "에이전트 루프" (`agentic-stack loop run …`)로 프로젝트 내에서 실행되며 체크포인트, git 워크트리 격리, 감사 로그를 지원.
검토 프로토콜	매일 밤 `auto_dream.py`가 후보 학습 내용을 스테이징하고, 인간(또는 호스트 에이전트)이 CLI 도구를 통해 명시적으로 졸업 또는 거부해야 하며, 이유를 기록.
데이터 계층 및 대시보드	로컬 전용 TUI (`agentic-stack dashboard`)와 선택적 웹 UI (`mission‑control`)로 에이전트 건강 상태, 토큰 사용량, KPI 요약을 표시.
프라이휠 내보내기	`data_flywheel_export.py`는 승인된 실행을 트레이스 기록, 컨텍스트 카드, 평가 사례, 또는 후속 모델 훈련용 JSONL로 변환.

지원되는 에이전트 (어댑터)

이 리포지토리는 다음 각각에 대한 얇은 쉴을 포함하며, 모두 동일한 .agent/ 구조를 읽습니다:

Claude Code
GitHub Copilot CLI
Cursor
Google Gemini CLI
Windsurf
OpenCode
OpenClaw
Hermes
Pi Coding Agent
Codex
Autohand Code
독립형 Python 루프
Antigravity

설치 후 agentic-stack add <adapter> / remove 명령어로 어댑터를 추가하거나 제거할 수 있습니다.

빠른 시작 (macOS / Linux)

# Homebrew 설치 (tap과 formula 추가)
brew tap codejunkie99/agentic-stack https://github.com/codejunkie99/agentic-stack
brew install agentic-stack

# 프로젝트 초기화 – 마법사가 선택한 어댑터를 설치하고 .agent/ 생성
cd my‑project
agentic-stack claude-code   # 또는 cursor, codex 등

Windows 사용자는 리포지토리를 클론하고 원하는 어댑터를 지정해 install.ps1을 실행하세요.

일반적인 워크플로우

온보딩 – ./install.sh (또는 어댑터 단축키) 실행. 마법사가 몇 가지 선호 사항 질문(이름, 주 언어, 설명 스타일 등)을 하고 .agent/memory/personal/PREFERENCES.md에 기록.
제한된 루프 실행 – 예: agentic-stack loop run ci‑sweeper "make the failing test green" ./my‑project --yes. 토큰/실행 시간 제한을 존중하며 행동을 로깅.
검토 – 매일 밤 auto_dream.py가 후보 학습 내용을 스테이징한 후 CLI 도구 사용:
- list_candidates.py로 보류 중인 학습 내용 확인
- graduate.py <id> --rationale "…"로 승인
- reject.py <id> --reason "…"로 거부
검사 – agentic-stack dashboard (TUI) 또는 agentic-stack mission‑control (로컬 웹 UI)로 메모리 건강 상태, 토큰 사용량, KPI 차트 확인.
내보내기 – data_flywheel_export.py로 승인된 실행을 JSONL, 트레이스 기록, 평가 카드로 변환하여 후속 분석에 활용.

고급 기능

외부 뇌 통합 – 선택적 codejunkie99/brain 서버는 git 기반 장기 기억 저장소로 작동. Homebrew로 설치하고 agentic-stack brain … 명령어로 연결.
메모리 검색 (베타) – 모든 메모리 문서(.agent/memory/.features.json → Enable FTS memory search)에 대해 전체 텍스트 검색 활성화. SQLite FTS5 사용, 실패 시 rg/grep로 대체.
이전 마법사 – 단일 ./install.sh transfer 명령어로 뇌를 다른 프로젝트나 순수 Python 허브로 이동. curl 호환 번들 생성.
업그레이드 안전성 – agentic-stack upgrade --dry-run으로 .agent/ 스켈레톤 변경 사항을 미리 확인. 기존 학습 내용이나 선호 사항은 변경하지 않음.

프로젝트 건강 상태

라이선스 – Apache 2.0
릴리스 주기 – 세미틱 버전. README에 최근 패치(v0.19.1)와 상세한 CHANGELOG.md 기재.
설치 방법 – Homebrew, 일반 git clone + 설치 스크립트, Windows에서는 PowerShell로 가능.
테스트 – 허브별 검증 스크립트 포함 (예: test_claude_code_hook.py).
커뮤니티 – 주요 유지보수자는 @Av1dlive (README 내 Twitter/X 링크). 명시적인 기여 가이드는 없지만 오픈소스이며 확장성 고려한 코드 구조.

누구에게 적합한가요?

여러 AI 코드 보조 도구를 사용하면서 일관된 선호 사항, 학습된 교훈, 재사용 가능한 스킬을 유지하고 싶은 개발자.
오디트 트레일, 토큰 비용 모니터링, 승인된 실행을 모델 미세조정용으로 내보낼 필요가 있는 팀.
외부 서비스에 의존하지 않고 에이전트 루프, 제한된 추론, 메모리 증강형 LLM 워크플로우를 탐구하는 연구자.

결론

agentic-stack는 코드 생성 에이전트에 공유되고 이동 가능한 메모리와 스킬 세트를 제공하는 비교적 완성도 높은 오픈소스 프레임워크이며, 안전한 제한된 실행, 검토, 모니터링, 데이터 내보내기 도구도 제공합니다. AI 에이전트 툴링 분야에 위치하며, macOS/Linux/Windows에서 명령줄 설치에 익숙한 사용자라면 즉시 사용 가능합니다.