mvschwarz/openrig

개요

OpenRig은 AI 코딩 에이전트를 위한 오픈소스 오케스트레이션 시스템입니다. 일반적으로 별도의 터미널 세션으로 실행되는 Claude Code나 Codex와 같은 도구들을 한곳에서 관리할 수 있는 지속적이고 조직화된 '팀'으로 묶어줍니다. 핵심 개념은 단일 AI 모델을 감싸는 harness와, 여러 harness를 조율된 그룹으로 묶는 rig입니다.

작동 방식

YAML 파일로 에이전트 팀을 정의한 후 단일 명령어로 실행합니다. '리드' 에이전트가 사용자의 목표를 파악하고 팀 내 전문가 에이전트(빌더, 리뷰어, QA 등)를 조율합니다. 각 에이전트는 고유한 ID, 모델, 컨텍스트를 가지고 별도의 tmux 세션에서 실행됩니다. 터미널 UI (TUI)는 실행 시간, 모델, 상태를 포함한 '좌석'의 그래프나 표 형태로 rig 전체를 보여줍니다. 시스템은 세션 간에 컨텍스트를 유지하므로 재시작 후에도 작업과 대화가 동일한 위치에서 이어집니다.

내장 팀

• starter — Claude Code 빌더 1명 + Codex 리뷰어 1명 (단일 범위 변경용)
• workshop — 리드, 빌더, QA, 리뷰어 (단일 저장소 내 지속적 작업용)
• factory — 7명의 에이전트(리드, 어드바이저, 빌드, QA, 디자인, 리뷰어 2명) (지속적인 제품 개발용)

실용적인 세부 사항

• Node.js 22+, tmux, macOS 또는 Linux (Windows는 WSL2 사용) 필요
• npm 패키지 (@openrig/cli)로 설치하며 가이드 설정 스크립트 제공
• 기존 Claude Code 및 Codex 계정과 연동 가능 (추가 구독 불필요)
• 권한 관리: 기본적으로 에이전트는 일반적인 rig 명령 실행 및 프로젝트 읽기를 프롬프트 없이 수행할 수 있으나, 라이프사이클 명령 및 광범위한 작업은 확인을 요청함
• ~/.openrig 경로의 SQLite에 상태를 저장하며, Claude Code 및 Codex용 프로바이더 hook 설정을 작성함. 선택적으로 Herdr을 사용하여 더 풍부한 터미널 관리 가능

중요성

OpenRig을 사용하면 여러 AI 코딩 세션을 직접 관리할 필요 없이, 리드 에이전트와 대화하는 것만으로 전문가에게 작업을 위임하고 검토된 결과와 주의가 필요한 결정 사항만 전달받을 수 있습니다. 이는 'AI 문명' 스타일의 멀티 에이전트 실험을 실행하기 위한 오픈소스 기반으로 자리매김하고 있습니다.