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Tianshu Harness – TypeScript 기반의 AI 코딩 어시스턴트 런타임

무엇인가요 – Tianshu (天樞)는 대규모 언어 모델(LLM) 공급자를 단순한 질문-응답 도구가 아니라 코딩 파트너로 활용할 수 있게 해주는 오픈소스 AI 에이전트 플랫폼입니다. 동일한 코어 엔진이 터미널 기반 TUI(rivet로 불림)과 Tauri로 구축된 크로스플랫폼 데스크톱 GUI를 모두 지원하므로, 선호하는 콘솔에서 작업하면서도 기능을 손상시키지 않고 사용할 수 있습니다.

주요 개념

• 인지 가상 머신(CVM) – 모델의 출력과 실제 파일 시스템 또는 쉘 작업 사이에 72개의 런타임 훅을 삽입합니다. CVM은 모델의 행동을 관찰하고 검증하며, 필요 시 수정할 수 있습니다(예: 기존 파일 덮어쓰기 거부, 설명 요청, 또는 위험한 명령어 거부). README에는 CVM을 활성화했을 때 작업 완료율이 4/5에서 5/5로 향상되는 A/B 테스트 결과가 포함되어 있습니다.
• 다중 에이전트 오케스트레이션 – /scout, /team, /council, /galaxy와 같은 접두사가 붙은 명령어를 사용해 가벼운 읽기 전용 에이전트, 병렬 워커, 또는 복잡한 작업을 파동 형태로 실행하고 각 단계를 검증하는 완전한 공동체 '평가회'를 실행할 수 있습니다.
• 통합 프로젝트 메모리 – 에이전트가 수집한 모든 지식은 .rivet/knowledge/memory.jsonl에 저장됩니다. 단지 거버넌스 유형의 메모리만 자동으로 새 작업에 주입되므로, 오래된 컨텍스트가 새로운 작업을 장악하는 것을 방지합니다.
• 프리픽스 캐시 엔진 – DeepSeek V4를 위해 설계되었으며, 세션 시작 시 시스템 프롬프트와 도구 정의를 고정하고, 각 턴마다 미미한 '부록'만 추가합니다. 이로 인해 장시간 대화에서 95~99%의 캐시 히트율을 달성하여 토큰 비용을 극적으로 절감합니다.
• 젠 모드 – 새로운 세션은 읽기 전용 도구 세트에서 시작됩니다. 모델은 명시적으로 '전체 도구 표면'을 잠금 해제해야 하며, 이는 불필요한 프롬프트 부피 증가를 방지하고 캐시의 안정성을 유지합니다.
• 플랜 모드 및 스타 도메인 – 에이전트는 '성역'(星域)이라고 불리는 다양한 인지 '도메인'으로 전환할 수 있으며, 각 도메인은 고유한 시스템 프롬프트, 도구 화이트리스트, 의사결정 임계값을 가집니다. 플랜 모드에서는 모델이 먼저 구조화된 계획을 생성하고, 사용자 승인을 기다린 후 제어된 파동으로 계획을 실행합니다.

지원 플랫폼

• macOS (Apple Silicon 및 Intel) – .dmg
• Windows 10/11 – .exe (WebView2 Runtime ≥ 120 필요)
• Linux – AppImage (glibc ≥ 2.35, X11 권장)
• Android/Termux – proot-distro Ubuntu 컨테이너를 통해 (실험적)

설치 단축키

방법	명령어 (macOS/Linux)	Windows
1클릭 스크립트	bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/huili37/Tianshu-Tui/main/scripts/install-tui.sh)	`powershell -ExecutionPolicy Bypass -Command "irm https://raw.githubusercontent.com/huili37/Tianshu-Tui/main/scripts/install-tui.ps1
npm 글로벌	npm install -g tianshu-tui && rivet	동일
데스크톱 바이너리	릴리스 페이지에서 다운로드하고 설치 프로그램을 실행합니다.
소스에서 빌드	git clone https://github.com/huili37/Tianshu-Tui.git && npm install && npm run build && npm start

기본 사용법

rivet                     # 인터랙티브 TUI / GUI 시작
rivet -p "解释 src/agent/loop.ts"          # 단일 프롬프트, 일반 텍스트 출력
rivet -p "列出所有 TODO" --json           # 스크립트용 JSON 결과
rivet --goal "修复所有类型错误" --budget 50   # 자율 목표 중심 모드 (최대 50턴)

CLI는 설정(rivet config) 및 세션 관리(rivet sessions)를 위한 하위 명령어, 로그, 그리고 사이드카 HTTP/SSE 서버(rivet serve)도 제공합니다.

어떤 경우에 사용할까?

• 지속적인 코딩 지원 – 모델이 여러 번에 걸쳐 코드를 읽고, 편집하고, 리팩터링하며, 테스트할 수 있도록 하여 복사-붙여넣기 프롬프트가 필요 없게 합니다.
• 안전이 중요한 자동화 – CVM 훅이 가드레일 역할을 하여 파괴적인 파일 작업을 방지하고, 모델이 행동을 정당화하도록 강제합니다.
• 팀 스타일 AI 협업 – /team 또는 /council을 사용해 전문적인 에이전트(예: 기획자, 리뷰어, 테스터)를 병렬로 실행하고 출력을 통합할 수 있습니다.
• 비용 민감한 장시간 세션 – 프리픽스 캐시 엔진은 입력 토큰당 요금이 부과되는 모델(DeepSeek V4)의 토큰 사용량을 낮게 유지합니다.
• 구조화된 배포 파이프라인 – 플랜 모드를 통해 문서화된 계획을 생성하고, 명시적 승인을 얻은 후 에이전트가 단계별로 계획을 실행하여 추적 가능한 감사 로그를 생성할 수 있습니다.

문서 및 커뮤니티

• 공식 웹사이트: https://tianshuharness.com
• 기본은 중국어 README이며, 영어, 일본어, 한국어 번역도 제공됩니다.
• 메인 README에서 자세한 사용자 가이드, 사전 허가 모델, 프로바이더 설정, 엔지니어링 메트릭 문서 링크를 확인할 수 있습니다.
• 프로젝트는 Apache 2.0 라이선스로 제공되며, 신뢰성을 보장하기 위해 막대한 테스트 세트(약 16,000개의 테스트 케이스, 테스트 대 코드 라인 비율 ~1:1)를 포함하고 있습니다.

결론 – Tianshu Harness는 LLM 위에 안전 중심의 런타임 계층, 다중 에이전트 오케스트레이션, 그리고 적극적인 토큰 비용 최적화를 추가한 기능이 풍부한 크로스환경 AI 코딩 어시스턴트입니다. 끝에서 끝까지 코드 변경을 신뢰할 수 있게 수행하면서도 프로세스를 관찰 가능하고 제어 가능한 AI 파트너를 원하는 개발자에게 적합합니다.