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해결하는 문제

Juggler는 단순한 스크롤링 채팅 기록에서 벗어나 구조적이고 탐색 가능한 환경으로 전환하는 AI 코드 에이전트용 시각적 워크벤치를 제공합니다. 모델의 컨텍스트, 도구 호출, 내부 트랜잭션을 완전히 시각화하고 편집할 수 있게 함으로써 '블랙박스' 에이전트 실행 문제를 해결합니다. 또한 코드가 실제로 존재하는 원격 서버에서 에이전트를 실행할 수 있도록 합니다.

작동 방식

Juggler는 클라이언트-서버 아키텍처로 작동합니다. 코드가 포함된 머신에서 헤드리스 Go 서버가 실행되고, 네이티브 데스크톱 앱 또는 브라우저가 동기화된 클라이언트로 작동합니다. 선형 채팅이 아니라 지속 가능한 트리 구조로 대화가 정리되며, 중첩된 스레드가 사용됩니다. JavaScript 기반 확장 시스템을 통해 도구(예: bash 또는 파일 읽기/쓰기), LLM 루프 전략, UI 컴포넌트를 정의할 수 있습니다. 또한 Model Context Protocol (MCP)와 통합되어 모델과 서버 간에 전달되는 정확한 스키마와 인수를 검사함으로써 개발자가 MCP 서버를 테스트하고 디버깅할 수 있도록 합니다.

대상 사용자

AI 코드 에이전트를 사용하고, 에이전트의 컨텍스트에 대한 세밀한 제어, 모델 트랜잭션 디버깅, 분기된 대화를 통해 복잡한 코드 작업을 유연하게 관리하고자 하는 개발자에게 적합합니다.

주요 기능

• 트리 기반 대화: Miller 컬럼을 사용하여 중첩된 스레드를 탐색 가능. 연구나 부가적인 주제로 분기해도 메인 채팅이 오염되지 않습니다.
• 컨텍스트 수술: 과거 대화를 스레드로 접을 수 있고, 항목을 이동하거나 복사하며, 프롬프트 식별자를 편집하여 모델이 보는 내용을 수동으로 최적화할 수 있습니다.
• 트랜잭션 검사: 시스템 프롬프트, 도구 정의, 토큰 사용량, 정지 이유를 포함한 모든 LLM 요청에 대한 완전한 가시성을 제공합니다.
• 원격 실행: 서버는 코드가 있는 곳에서 실행되므로, 여러 클라이언트(데스크톱 또는 모바일)가 하나의 실시간 세션에 연결할 수 있습니다.
• 확장 가능한 아키텍처: 사용자 정의 JavaScript 확장을 통해 도구, 명령어, UI 카드를 추가할 수 있으며, MCP 서버 디버깅용 워크벤치로도 활용됩니다.