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에이전트 OS: 전문 에이전트를 허브에 보관하고, 작업별로 임시 오케스트레이터를 실행합니다. 로컬 우선, 모든 모델과 함께 작동합니다.

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7일 전
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이 프로젝트에 대해

agentlas-ai 님의 Agentlas-OS 프로젝트는 GitHub에서 1.2K개의 별을 받으며 많은 개발자들의 주목을 받고 있습니다. 특히 Python 환경에서 유용하게 활용될 수 있으며, 최근 오픈소스 커뮤니티에서 활발한 기여와 토론이 이루어지고 있는 트렌딩 레포지토리입니다.

Language Breakdown

Python 92%Shell 3%Smarty 2%Go Template 2%JavaScript 1%Batchfile 0%

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Agentlas OS

만들거나 빌리세요. 당신이 만든 에이전트는 당신의 것입니다. 일반 언어 요청을 실행 가능한 에이전트나 팀으로 바꾸고, 공개 Agentlas Hub에서 전문가를 빌리며, 만든 에이전트를 개인 소유 범위의 Agent Cloud를 통해 사용 가능하게 유지하세요. 이미 사용 중인 LLM을 위한 지원 호스트에서 실행하세요. Hephaestus는 기본 오픈 소스 엔진입니다.

우리는 Agent Trust입니다. 당신의 에이전트는 프로그램이 아닙니다. 그것은 자산입니다. — Agentlas —

당신이 만든 에이전트는 하나의 모델 작업 공간이나 컴퓨터에 묶여 있지 않습니다. 다른 곳에서 Cloud에서 가져오려면, 지원 호스트에 Agentlas OS를 설치하고 로그인하세요.

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설치를 위해 붙여넣기

지금 사용 중인 LLM(예: Claude Code, Codex, Gemini CLI, Antigravity, Cursor)에 다음을 붙여넣으세요:

이미 LLM 내부에 있고 Agentlas 명령표를 활성화하고 싶을 때 사용합니다. 직접 쉘 명령은 아래 설치 방법을 참조하세요.

로컬 작업 공간, 개인 Agent Cloud, 공개 Agentlas Hub에서 에이전트를 만들고, 소유하고, 빌리고, 실행하세요.

Agentlas Desktop 작동 중

소유 에이전트 만들기

작업을 일반 언어로 설명하세요. Agentlas는 요청을 분류하고, 인터뷰 및 리서치 게이트를 실행하며, 패키지를 생성하고, 검증한 후, 이 컴퓨터에서만 유지할지, 다른 로그인된 Desktop에서 복원할 수 있도록 Agent Cloud에 비공개로 저장할지 묻습니다.

Agentlas Desktop →

혹은 에이전트 조율하기


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

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이 정보는 AI가 자동으로 분석한 결과입니다. 정확한 내용은 원문을 확인하세요.

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