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해결하는 문제

Ling Stack은 AI 보조 작업의 파편화 문제를 해결합니다. 단일 프로젝트에 여러 AI 모델이나 에이전트를 사용할 때, 대화, 도구 출력 및 아티팩트가 서로 다른 브라우저 탭이나 애플리케이션에 흩어지는 경우가 많습니다. 이 프로젝트는 이러한 상호작용을 단일 로컬 워크스페이스로 중앙 집중화하여 컨텍스트, 기록 및 결과를 함께 유지합니다.

작동 방식

AI 연결, 워크스페이스 상태 및 도구 권한을 관리하는 로컬 데몬으로 작동합니다. Model Workbench를 통해 선호하는 AI 제공업체(OpenAI, Anthropic 또는 DeepSeek 호환 엔드포인트 등)를 연결합니다. 시스템을 사용하면 프로젝트 채널 내의 "팀원"에게 특정 모델과 도구를 할당할 수 있으며, 결과가 확정되기 전에 활동을 검토하고 도구 사용을 승인할 수 있습니다. 모든 대화 기록과 워크스페이스 데이터는 로컬 머신에 저장됩니다.

대상 사용자

여러 AI 모델을 사용하며 복잡한 작업, 도구 사용 권한 및 프로젝트 아티팩트를 워크플로우를 놓치지 않고 관리할 수 있는 통합 인터페이스가 필요한 개발자와 파워 유저를 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• 통합 워크스페이스: 메시지, 모델 선택, 도구 활동 및 생성된 아티팩트를 프로젝트별 채널 하나에 보관합니다.
• 제공업체 중립: OpenAI, Anthropic, Volcengine Ark 및 기타 OpenAI 호환 릴레이를 포함한 광범위한 제공업체를 지원합니다.
• 로컬 우선 개인정보 보호: 워크스페이스 상태, 대화 기록 및 실행 증거를 로컬 SQLite 데이터베이스에 저장합니다.
• 명시적 제어: 도구 액세스 및 외부 변경 사항에 대해 사용자의 명시적 승인을 요구하여 AI 작업에 대한 감독을 유지합니다.
• 확장 가능한 아키텍처: MCP (Model Context Protocol) 지원 및 도구 할당 및 활성화를 위한 플러그인 관리자가 포함되어 있습니다.