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tinyhumansai/openhuman

내 컴퓨터에서 여러 AI를 함께 돌리는 앱

7일 동안 별 +120

10달러 서버에서 500개 AI 에이전트를 동시에 돌리는 오픈소스 도구

수백 개의 AI 에이전트를 한 서버에서 돌리려면 보통 막대한 비용이 듭니다. OpenHuman은 이 부담을 덜어줘서, 작은 서버 하나로도 대규모 에이전트 군단을 운영할 수 있게 합니다. 데스크톱 앱과 Rust 라이브러리로 제공되는 이 도구는 에이전트를 실행하는 틀, 즉 하네스입니다.

출시 일주일 만에 1위 등극한 초기 베타

OpenHuman은 출시 일주일 만에 GitHub 트렌딩 1위를 9일 연속 유지했습니다. 현재는 초기 베타 단계로, 활발한 개발이 진행 중이므로 거친 부분이 있을 수 있습니다. 하지만 이미 7가지 AI 에이전트 도구 중 가장 빠른 코딩 작업 완료 시간과 가장 낮은 총 비용을 기록했습니다. 같은 프롬프트와 모델을 사용했을 때, OpenHuman은 20초 만에 작업을 끝냈고 토큰 사용량은 15k, 비용은 0.0054달러였습니다. 반면 경쟁 제품 Hermes는 9분 40초가 걸렸고 토큰 37k, 비용 0.0082달러를 소모했습니다.

비용을 줄이는 여섯 가지 설계

대부분의 에이전트 하네스는 모든 텍스트를 모델에 보내고 결과를 기다리는 단순 반복 구조를 따릅니다.

  • RLM 토큰 압축 Recursive Language Models 기반의 기술로, 큰 도구 결과를 AI가 읽기 전에 압축합니다. 매우 큰 결과는 전체를 읽지 않고 검색할 수 있는 핸들을 제공합니다. 데이터는 삭제되지 않습니다.
  • Jev 도구 검색 1,215개 도구 중 올바른 도구를 찾는 작은 모델입니다. 정답이 상위 후보에 포함될 확률이 86.8%로, 키워드 검색의 70.5%보다 높습니다.
  • 통합 Rust 버스 검색, 문서, 음성 등 모든 기능이 하나의 Rust 버스에 연결됩니다. 필요한 시점에 기능이 로드되고, 한 기능이 멈춰도 나머지는 계속 작동합니다.
  • 통합 메모리 매 턴마다 토큰 예산 내에서 중요한 정보만 골라 인용과 함께 AI에게 전달합니다. 기본으로 제공되며 설정으로 메모리 엔진을 교체할 수 있습니다.
  • 브라우저 및 데스크톱 제어 실제 브라우저와 데스크톱 앱을 제어합니다. 스크린샷 없이 화면의 버튼에서 클릭 위치를 선택하며, 결제 전에는 항상 멈춥니다.

공개 벤치마크로 검증된 성능

7가지 하네스를 동일한 SWE-bench 작업, 모델, API 키, 컨테이너 환경에서 테스트했습니다. 모든 호출을 측정했으며, 설정과 결과는 openhuman-benchmarks에서 공개되어 재현할 수 있습니다. 최신 실행 swe-x86-1은 10개 작업을 대상으로 했습니다. OpenHuman은 중앙값 시간의 절반 미만, 토큰 2.6배 절감, 메모리와 CPU 8분의 1 사용으로 테스트를 마쳤습니다. 모델 호출 횟수는 114회로, 다른 도구들의 134~212회보다 적었습니다. 전체 실행 비용은 0.05달러로, 다른 도구들의 0.08~0.35달러보다 낮았습니다.

사용자와 개발자를 위한 기능

Claude Code나 Codex를 사용해 본 사용자라면 에이전트 루프, MCP, 스킬, BYOK 모델, 메모리 등 기본 기능을 익히 알고 있을 것입니다. OpenHuman은 데스크톱 앱, 터미널 앱, 헤드리스 서버 형태로 이러한 기능을 모두 제공합니다. 사용자는 파일, 저장소, 피드, 앱에 대한 내장 메모리, 중간에 끊을 수 있는 음성 에이전트, 실제 Chrome 브라우저와 데스크톱 앱 제어, Exa와 Gemini 등 검색 엔진, 셸과 코더 등 네이티브 도구, MCP 서버와 스킬 번들, Composio를 통한 119개 앱의 OAuth 통합, Ollama와 LM Studio 등 로컬 모델 및 26개 제공자의 BYOK, Telegram과 Discord 등 14개 메시징 채널, 내구성 워크플로우 그래프, 승인 게이트와 샌드박스 실행, 로컬 전용 Privacy Mode, OS 키링 시크릿 관리, 호출별 비용과 토큰 사용량 추적 및 재생 가능한 실행 저널을 사용할 수 있습니다. 개발자는 OpenHuman을 라이브러리로 추가하여 사이드카나 데몬 없이 에이전트를 함수처럼 호출할 수 있습니다. 하나의 런타임에 수백 개의 에이전트를 담을 수 있으며, 각 에이전트는 고유한 모델, 도구, 메모리, 샌드박스를 가집니다.

선택을 위한 판단 기준

OpenHuman은 단일 사용자용 에이전트 도구로 훌륭할 뿐만 아니라, 라이브러리로 임베드하여 군단 규모로 확장할 수 있는 오픈소스 옵션입니다. 다른 도구들이 한 사람이 한 에이전트와 작업하는 데 적합하다면, OpenHuman은 제품당 고객 한 명씩 에이전트를 돌리는 서비스도 클러스터 없이 시작할 수 있게 합니다. 제품 변화가 빠르므로 결정 전 각 프로젝트를 직접 확인하는 것이 좋습니다. 기여자는 무료 머천다이즈와 Discord 특별 접근 권한을 받습니다.

AI가 이 저장소의 README를 읽고 2026년 10월 9일에 쓴 글입니다. 사실관계는 깃허브 원문이 기준입니다.

숫자로 본 저장소

깃허브 트렌딩 기록
트렌드가 기록을 시작한 2026년 6월 19일 ~ 11월 8일 가운데 9일 · 처음 오른 날 8월 23일 · 일간 최고 8위(8월 25일)

2026년 11월 8일 기준으로 깃허브에서 읽은 숫자입니다.

언어
Rust
주제 태그
agent-orchestration · ai-agents · ai-assistant · desktop · llm · local-first · mcp · personal-ai
별
42,593
7일 동안 늘어난 별
+120
기여자
199
포크
4,211
최근 릴리스
v0.64.15 · 2026년 10월 9일
커밋
58,740
마지막 커밋
2026년 11월 8일
열린 이슈
295
열린 PR
36

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README에 달기

trend.ondo.sh · 깃허브 일간 트렌딩 8위 · 2026년 8월 25일 trend.ondo.sh · GitHub daily trending #8 · August 25, 2026

위 배지는 이 저장소가 2026년 6월 19일 이후 깃허브 일간 트렌딩에서 가장 높이 오른 순위와 그날을 보여 줍니다. README의 언어에 맞는 줄을 붙여 넣으세요. 배지를 누르면 이 페이지가 열리고, 저장소가 더 높이 오르면 배지도 저절로 바뀝니다.

한국어 README

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