AI 에이전트가 독립적으로 일할 수 있는 지속 가능한 데스크톱 작업 공간
터미널이나 IDE 안에 갇혀 있던 AI 코딩 에이전트를 꺼내, 프로젝트와 세션, 플러그인이 함께 머무는 독립적인 데스크톱 환경으로 옮깁니다. 에이전트가 코드를 읽고, 파일을 수정하고, 명령을 실행하며, 필요한 경우 다른 에이전트에게 일을 위임하는 과정을 하나의 지속 가능한 워크스페이스에서 관리하게 됩니다.
플러그인으로 확장되는 워크스페이스 구조
핵심은 에이전트와 데스크톱 환경을 모두 확장할 수 있는 플러그인 시스템입니다. 에이전트가 사용할 수 있는 도구나 스킬을 추가하는 것뿐만 아니라, 데스크톱 자체에 패널, 플로팅 위젯, 테마, 백그라운드 서비스, MCP 서버를 붙일 수 있습니다. 예를 들어 음성 에이전트 플러그인은 플로팅 위젯, 음성 서비스, 에이전트 도구, 명령어를 하나의 패키지로 묶어 제공합니다. 플러그인은 .piplug 패키지로 배포되거나 마켓플레이스를 통해 설치되며, 이를 통해 워크스페이스를 개발 도구, 음성 에이전트, DevOps 콘솔 등 다양한 형태로 변형할 수 있습니다.
세 가지 작업 모드와 다중 에이전트 협업
에이전트에게 일을 맡기는 방식은 세 가지로 나뉩니다. 'Agent' 모드는 일상적인 개발 작업을 위해 에이전트가 직접 코드를 읽고 수정하며 명령을 실행합니다. 'Plan' 모드는 리팩토링이나 고위험 변경 사항에서 실행 전에 구현 계획을 먼저 검토하게 합니다. 'Goal' 모드는 복잡한 장기 과제를 위해 목표와 수용 기준을 고정하고, 에이전트가 경로를 선택해 실행하도록 합니다. 복잡한 작업은 하나의 컨텍스트 윈도우에 담기 어려울 수 있어, 독립적인 컨텍스트를 가진 서브에이전트에게 일을 위임하거나, 완전한 세션인 워커 세션을 병렬로 조정하는 세션 오케스트레이터를 사용할 수 있습니다.
모델 독립성과 로컬 우선 데이터 관리
특정 모델 벤더에 종속되지 않으며, OpenAI, Anthropic, Ollama, LM Studio 등 다양한 클라우드 및 로컬 모델을 자유롭게 전환할 수 있습니다. 세션별로 다른 모델을 사용하거나, 같은 세션 내에서 계획, 코딩, 리뷰 단계마다 모델을 바꾸는 것도 가능합니다. 데이터는 기본적으로 로컬에 저장되며, 프로젝트, 세션, 설정, 로그는 모두 로컬에 머무릅니다. API 자격 증명은 OS 키체인에 저장되고, 텔레메트리는 수집되지 않습니다. 원격 모델을 사용할 때만 필요한 컨텍스트가 해당 제공자에게 직접 전송됩니다.
권한 제어와 세션 지속성
에이전트가 파일 읽기, 코드 편집, 명령 실행, 도구 호출, 작업 위임 등을 수행할 때, 특권 작업은 반드시 권한 계층을 거칩니다. 사용자는 각 세션에 대한 자율성을 허용, 확인, 거부 중 하나로 결정할 수 있습니다. 세션은 일회용 채팅이 아니라 프로젝트, 세션, 에이전트, 작업이라는 구조로 조직되어 앱 재시작 후에도 이어집니다. 세션을 고정, 아카이브, 분기, 검색할 수 있고, 에이전트가 실행 중일 때 프롬프트를 큐에 넣거나 @로 프로젝트 파일을 참조하는 등 세밀한 제어가 가능합니다.
초기 프리뷰 단계에서의 사용 전 확인 사항
Linux 사용자는 glibc 2.35 이상을 요구하며, Ubuntu 22.04+, Debian 12+, Fedora 36+를 지원합니다. macOS 릴리스는 Apple의 Developer ID 서명과 노타리제이션을 거쳤습니다. 소스에서 빌드하려면 Node.js 22.19 이상, pnpm 10 이상, 안정적인 Rust 툴체인이 필요합니다. 기존 Claude Code, Codex, OpenCode, Pi의 로컬 세션을 가져올 수 있어 이전 작업물을 이어가는 데 유리합니다. 라이선스는 GNU Lesser General Public License v3.0입니다.
