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DeepChat - 오픈소스 로컬 우선 AI 에이전트 데스크톱 클라이언트

DeepChat은 Tape.systems 철학을 중심으로 설계된 풍부한 에이전트 기능을 갖춘 오픈소스 로컬 우선 AI 에이전트 데스크톱 클라이언트로, MCP, Skills, ACP 및 메시징 앱 원격 제어 통합을 지원합니다.

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📑 목차

• 📑 목차
• 🚀 프로젝트 소개
• 💡 DeepChat을 선택하는 이유
• 🔥 주요 기능
• 📼 Tape & Trace
• 🧠 Skills 지원
• 🧩 ACP 통합 (에이전트 클라이언트 프로토콜)
• 📡 원격 제어
• 🤖 지원 모델 제공자
  • OpenAI/Gemini/Anthropic API 형식의 모든 모델 제공자와 호환
• 🔍 사용 사례
• 📦 빠른 시작
  • 다운로드 및 설치
  • 모델 구성
  • 대화 시작
• 💻 개발 가이드
  • 의존성 설치
  • 개발 시작
  • 빌드
• 👥 커뮤니티 및 기여
• ⭐ 별 기록
• 👨‍💻 기여자
• 📃 라이선스

🚀 프로젝트 소개

DeepChat은 모델, 도구, Skills, 에이전트 런타임, Tape, 장기 실행 세션을 하나의 데스크톱 앱에 결합한 강력한 오픈소스 로컬 우선 AI 에이전트 데스크톱 클라이언트입니다. OpenAI, Gemini, Anthropic과 같은 클라우드 API를 사용하든 로컬에 배포된 Ollama 모델을 사용하든 DeepChat은 원활한 사용자 경험을 제공합니다.

DeepChat의 세션 및 에이전트 프로세스는 Tape.systems 철학을 따릅니다: 프로세스를 유지하여 컨텍스트, 도구 호출, 요청 및 결과가 복구 가능하고 추적 가능하며 검사 가능하도록 합니다. 또한 강력한 MCP를 제공합니다

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🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.