내 컴퓨터에서 AI 팀원을 직접 만들어 쓰는 방법
브라우저, 데스크톱, 모바일 어디서든 접속해 AI가 코드를 실행하고 파일을 다루는 장면을 상상해 보세요. Rakazo는 이런 AI 에이전트를 내 서버나 로컬 머신에 올려서 직접 관리할 수 있게 해 주는 오픈소스 도구입니다. 특정 클라우드 서비스에 묶이지 않고, 내가 원하는 모델과 실행 환경을 골라 조합할 수 있습니다.
지속적인 기억과 독립된 작업 공간
Rakazo의 핵심은 '영속적인 봇'입니다. 각 봇은 자신의 대화 기록, 메모리, 루틴, 히스토리를 따로 유지하며, 시간이 지나도 컨텍스트를 잃지 않습니다. 봇은 브라우저, 터미널, 파일 시스템, 그래픽 데스크톱에 접근할 수 있어 단순한 채팅을 넘어 실제 작업을 수행합니다. 또한 봇끼리 일을 위임하거나 짧은 수명 하위 에이전트를 생성해 복잡한 작업을 분산 처리할 수 있습니다. 실행 환경은 Docker, E2B, Daytona, CreateOS, Boat, 또는 신뢰할 수 있는 로컬 컴퓨터 중 선택할 수 있어 보안과 성능을 상황에 맞게 조절합니다.
모델과 음성까지 내 것으로
사용자는 Pi를 통해 원하는 LLM 모델 자격 증명을 직접 연결할 수 있습니다. 이는 특정 벤더에 종속되지 않고 다양한 AI 모델을 자유롭게 전환할 수 있음을 의미합니다. 음성 모드도 지원하며, ElevenLabs, OpenAI, Cartesia, Fish Audio 중 하나를 선택해 봇의 답변을 듣거나 음성으로 지시하고 통화를 할 수 있습니다. 앱 통합은 Composio나 Pipedream Connect를 통해 가능하며, 사용자가 직접 설치한 Treg, 원격 MCP, OpenAPI 도구 소스도 지원합니다. 이러한 유연성은 Rakazo가 단순한 챗봇이 아니라 확장 가능한 AI 인프라로 기능하게 만듭니다.
설치와 실행 환경 준비
가장 빠른 시작은 Docker Engine, Compose 플러그인, curl, OpenSSL이 설치된 환경에서 제공된 설치 스크립트를 실행하는 것입니다. 이 과정은 클론이나 Node.js 설치 없이 Compose 파일을 다운로드하고 .env에 랜덤 시크릿을 생성한 뒤 Rakazo를 시작합니다. 로컬 Docker 컴퓨터는 기본적으로 활성화되며, 필요 시 E2B, Daytona, CreateOS, Boat, Railway 등 원격 제공자를 API 키와 함께 연결할 수 있습니다. 서버에서 실행하려면 VPS에 동일한 설치기를 사용하고, 데스크톱 앱이나 모바일 앱에서 해당 서버 주소를 입력해 접속합니다. HTTPS 설정은 Caddy를 통해 문서에 안내된 대로 진행해야 합니다.
베타 단계에서의 주의할 점
Rakazo는 현재 베타 버전이며, Apache License 2.0으로 라이선스가 부여되어 있습니다. 로컬 개발을 위해 소스를 체크아웃할 경우 Node.js 22.22.2 이상(22.x 계열), 24.x, 또는 26+ 버전과 pnpm 9, Docker가 필요합니다. 데이터베이스는 PostgreSQL을 사용하며, Prisma를 통해 마이그레이션을 관리합니다. 보안 시크릿은 openssl rand -hex 16으로 생성한 값을 .env에 설정해야 하며, Docker 샌드박스에는 전용 SANDBOX_SUPERVISOR_TOKEN이 필요합니다. Treg를 사용하는 경우 사용량이 과금되며, 호스팅 제품 내 임베딩 시 서면 계약이 필요할 수 있으므로 약관을 검토해야 합니다.