An open-source personal learning agent with three-layer memory (learner profile / wiki knowledge base / cross-conversation recall), a proactive scheduler, personal IM channels, and a workspace-scoped Practice Lab — built on the Pi SDK.

Inno Agent – 개인 학습 보조자

Inno Agent는 개인의 학습을 돕기 위해 설계된 오픈소스로 로컬에서 실행되는 AI 어시스턴트입니다. 이 프로젝트는 Pi 코드 에이전트 SDK (일반적인 LLM 에이전트 프레임워크)를 기반으로 하며, 계층적 메모리, 능동적 스케줄러, IM 채널 통합, 브라우저 내 실습 랩과 같은 교육 중심 기능을 추가했습니다. 동일한 상태를 공유하는 세 가지 실행 형태를 제공합니다:

데스크톱 앱 (Electron) – macOS/Windows용 원클릭 설치.
웹 UI (React 19 + Tailwind 4) – Node 서버, SSE 스트리밍, 터미널, 위키 뷰, 작업 목록, 설정 기능 포함.
CLI/TUI (inno) – HTTP 서버 없이 순수 터미널 인터페이스.

핵심 개념

계층	저장 내용	사용 방법
L1 – 학습자 프로필	목표, 지식 상태, 오해, 선호도. 매 차례에 주입되는 컨텍스트 팩으로 요약됨.	개인 맞춤 설명과 진단 피드백을 제공.
L2 – 네이티브 위키	인간이 읽을 수 있는 페이지(텍스트, PDF, 이미지)를 BM25 + 지식 그래프로 인덱싱. 인게스트 시 LLM 기반 요약.	에이전트가 위키를 질의하여 사실을 검색하거나 새로운 노트 생성 가능.
L3 – 세션 기록	SQLite FTS5에 저장된 완전한 대화 기록. 관련성 임계값 기반으로 검색 제어.	다중 대화 간 기억 및 세션 재생 가능.

cron 스타일 스케줄러를 통해 자연어로 작업을 생성할 수 있습니다 (예: "내일 2장 복습"). 개인용 IM 채널(Feishu, WeChat)을 통해 알림을 전달하고, 웹 UI 외부에서도 에이전트와 대화 가능합니다. 실습 랩은 xterm.js 기반의 워크스페이스 스코프 터미널을 제공하며, 에이전트가 명령 출력을 읽고 반응할 수 있습니다.

주요 기능 (README에 기재된 내용)

3계층 메모리 (L1/L2/L3) – 개별 라이프사이클을 가짐.
능동적 스케줄러 – 어떤 인터페이스에서도 자연어로 실행 가능한 cron 작업.
개인용 IM 채널 – Feishu 네이티브 연동 및 WeChat (iLink QR 로그인 또는 브리지 모드).
실습 랩 – 기록 가능한 실행 기록을 가진 브라우저 내 터미널.
간단 모드 + 프리셋 – 비기술자용 원클릭 워크스페이스 템플릿 (수업 계획, PPT 생성, 시나리오 설명).
스킬 시스템 및 콘텐츠 허브 – 공개 GitHub 허브 또는 자체 호스팅 번들 서비스에서 재사용 가능한 스킬/프리셋 가져오기 가능.
대화 분기 편집 – 이전에 보낸 메시지를 편집하고, 그 지점부터 재생성 가능. 활성 모델 컨텍스트를 오염시키지 않음.
플러그인 가능한 LLM 제공자 – OpenAI 스타일 또는 Anthropic 스타일 엔드포인트 (OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Ollama, 로컬 모델) 지원. UI에서 실시간으로 모델 전환 가능.
국제화 및 테마 – 영어/중국어 UI, 4가지 시각 테마.
세션 재생 – 어떤 세션도 내보내고, 정적 사이트에서 정확한 UI 상호작용을 재생 가능.
옵션 OS 수준 사전 – pi-sandbox로 파일 시스템/네트워크 접근 제한. 허용/질문/거부 권한 시스템으로 UI 승인 단계 추가.
컴퓨터 사용 (데스크톱 전용) – @injaneity/pi-computer-use를 통해 사용자 승인 후 화면 관찰 및 UI 작업 수행 가능.

아키텍처 개요

사용자 인터페이스 → 애플리케이션 계층 → Pi 에이전트 런타임 → 계층적 메모리

사용자 인터페이스 – CLI, React 웹 UI, Electron 데스크톱, Feishu/WeChat 어댑터.
애플리케이션 계층 – 채널 어댑터, Server-Sent Events 포함 HTTP API, WebSocket 터미널, cron 스케줄러, 실습 랩 오케스트레이션.
에이전트 런타임 – 수정되지 않은 @earendil-works/pi-coding-agent 커널. Inno는 도구와 before_agent_start 훅을 추가하여 L1/L3 컨텍스트를 주입.
계층적 메모리 –
- L1: src/memory/learner/
- L2: src/memory/l2/ (위키, 그래프, 인게스트, 요약)
- L3: src/memory/l3/ (세션 JSONL 파일에 대한 SQLite FTS5 인덱스)

리포지토리 구조는 이 분리를 반영합니다 (백엔드는 apps/inno-agent/, 프론트엔드는 apps/inno-agent/web/, Electron 래퍼, 콘텐츠 허브 서버 등).

시작하기

빠른 옵션

데스크톱 앱 – GitHub 릴리스 페이지에서 최신 DMG/EXE를 다운로드하여 실행. 첫 실행 시 ~/.inno-agent/config/config.json가 생성되며, LLM 제공자 API 키를 추가합니다.
소스에서 – 복제 후 npm install, npm run build, 다음 서버 시작:
```
npm run server -- --home ./runtime --workspace ./workspace --port 3000
```
http://localhost:3000 열기.
Docker – docker compose up -d (runtime/ 및 workspace/ 마운트).

설정

JSON 파일 (config.example.json)에서 정의:

기본 제공자 및 모델.
제공자 목록 (기본 URL, API 유형, API 키, 모델 ID).
활성화된 채널 (Feishu, WeChat).
활성화된 메모리 계층.
UI 선호사항 (테마, 닫기 동작).

런타임 디렉터리는 CLI 플래그 또는 환경 변수 (INNO_HOME, INNO_DATA_DIR 등)로 재정의 가능.

사용 사례 (기재된 내용)

개인 맞춤 튜터링 – 에이전트는 대화에서 오해를 진단하고 L1에 증거를 저장하며, 필요 시 연습 문제나 설명을 생성 가능.
자율 학습 스케줄 – 자연어로 복습 작업을 생성하고 스케줄러가 자동 실행.
워크스페이스 스코프 코딩 연습 – 실습 랩 터미널 사용. 에이전트는 출력을 읽고 수정 제안 또는 새 파일 생성 가능.
지식 기반 구축 – PDF, Office 문서, 이미지를 L2 위키에 인게스트. 나중에 채팅으로 위키 질의 가능.
세션 리뷰 및 공유 – 세션을 내보내고 정적 사이트에서 재생하여 개인적 성찰 또는 교육 데모에 활용 가능.

라이선스 및 인용

MIT 라이선스 하에 제공.
프로젝트는 Pi SDK (@earendil-works/pi-*)에 의존하며, 이 역시 MIT 라이선스.
README에 BibTeX 형식의 추천 인용이 포함되어 있음.

커뮤니티 및 기여

이슈 및 풀 리퀘스트를 환영합니다. 빌드 단계 (npm run build)가 건전성 검사 역할을 합니다.
비공식 지원을 위한 WeChat 사용자 그룹이 안내됩니다.
문서에는 기술 보고서 (arXiv 2026년 6월), 상세한 시스템 문서, 세션 재생용 쇼케이스 사이트 포함.

결론: Inno Agent는 일반적인 LLM 에이전트 코어에 교육 전용 메모리 관리, 스케줄링, 도구를 결합한 완전 기능의 로컬 호스팅 AI 학습 보조자로, 데스크톱, 웹, 터미널 환경 모두에서 사용 가능합니다.

hhyqhh/inno-agent