OpenAgents 소개
OpenAgents는 개발자가 AI를 활용해 소프트웨어를 개발할 때 겪는 통제력 상실과 문맥 부족 문제를 해결하기 위해 고안된 계획 주도형(Plan-First) AI 에이전트 프레임워크입니다. 이 프로젝트는 현재 OpenCode CLI 환경에 최적화되어 작동하며, 단순히 코드를 자동 완성하는 수준을 넘어, 개발 과제를 분석하고 실행 계획을 수립한 뒤 사용자의 승인을 거쳐 구현하는 체계적인 엔지니어링 프로세스를 제공합니다. TypeScript, Python, Go, Rust 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원하며, 각 언어 환경에 맞는 자동화된 테스트와 코드 리뷰, 유효성 검사(Validation) 기능을 내장하여 생성된 코드의 품질과 안정성을 보장합니다.
현대의 AI 코딩 도구들이 가진 가장 큰 취약점은 복잡한 다중 파일 작업을 수행할 때 전체적인 구조를 놓치거나 기존 코드 스타일과 충돌하는 결과물을 내놓는다는 점입니다. OpenAgents는 이를 극복하기 위해 단일 AI 모델에 의존하는 대신, 역할이 세분화된 '에이전트 팀' 구조를 채택했습니다. 사용자의 요청을 조율하는 메인 에이전트와 실제 구현, 테스트, 문서화, 검토를 담당하는 전문 서브 에이전트들이 유기적으로 협업함으로써, 개발자는 마치 숙련된 동료들과 함께 일하는 듯한 경험을 할 수 있습니다. 현재는 OpenCode CLI를 기반으로 작동하지만, 개발 로드맵에 따르면 향후 안정화 단계를 거쳐 Cursor, Claude Code와 같은 다른 AI 코딩 도구에 대한 지원도 확장될 예정입니다.
OpenAgents와 기존의 일반적인 대화형 AI나 기존의 코딩 어시스턴트를 비교해보면, 기존에는 사용자의 프롬프트에 즉각적으로 코드를 생성하여 응답하는 즉시 실행(Instant Execution) 방식을 주로 사용합니다. 이는 간단한 스크립트 작성에는 효율적이지만, 프로젝트 규모가 커질수록 오류 발생 빈도가 높아지고 수정 비용이 증가하는 단점이 있습니다. 반면 OpenAgents는 계획 후 실행(Plan-First Execution) 철학을 핵심으로 삼고 있습니다. 사용자가 작업을 요청하면 에이전트는 즉시 코드를 작성하지 않고, 먼저 해당 작업을 어떻게 수행할지에 대한 상세한 단계별 계획을 수립하여 사용자에게 제시합니다.
사용자가 이 계획을 검토하고 승인해야만 비로소 구현 단계로 넘어가며, 이 과정에서도 한 번에 모든 코드를 쏟아내는 것이 아니라 점진적 실행(Incremental Execution) 방식을 따릅니다. 각 구현 단계가 끝날 때마다 내장된 검증 도구가 자동으로 테스트와 린트(Lint), 타입 체크를 수행하여 오류를 조기에 발견하고 수정합니다. 이러한 '계획-승인-실행-검증'의 루프는 개발자가 AI의 작업 과정을 투명하게 모니터링하고 제어할 수 있게 해주며, 결과적으로 사람이 직접 작성한 코드 수준의 신뢰성을 확보할 수 있게 돕습니다.
OpenAgents 구조 및 구성
graph LR
A[You Ask] --> B{Question or Task?}
B -->|Question| C[Get Answer]
B -->|Task| D[See Plan]
D --> E[Approve Plan]
E --> F[Watch Execution]
F --> G[Confirm Done]
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style B fill:#F5A623,stroke:#C17D11,stroke-width:3px,color:#000
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style D fill:#50E3C2,stroke:#3AB89E,stroke-width:3px,color:#000
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style G fill:#7ED321,stroke:#5FA319,stroke-width:3px,color:#000
OpenAgents의 아키텍처는 크게 사용자와 소통하는 메인 에이전트(Main Agents) 와 실제 실무를 담당하는 **전문 서브 에이전트(Specialized Subagents)**로 구분됩니다.
메인 에이전트는 사용자의 의도를 파악하고 적절한 하위 에이전트에게 작업을 위임하는 오케스트레이터 역할을 수행합니다. 가장 범용적으로 사용되는 openagent는 일반적인 질문 답변이나 작업 조율을 담당하며, 개발자가 처음 사용하기에 가장 적합한 유니버설 코디네이터입니다. 반면, opencoder는 복잡한 코딩 작업에 특화된 에이전트로, 다중 파일에 걸친 리팩토링이나 아키텍처 설계 변경과 같은 고난도 엔지니어링 업무를 수행할 때 사용됩니다. 이들은 사용자의 요청이 들어오면 작업을 분석(Analyze)하고 계획(Plan)을 수립한 뒤, 사용자의 승인(Approve)을 얻어 실행(Execute) 및 검증(Validate)을 수행하고, 최종적으로 완료(Confirm)하는 6단계 워크플로우를 따릅니다.
전문 서브 에이전트들은 메인 에이전트의 지휘 아래 각자의 전문 분야에서 기능을 수행합니다. task-manager는 큰 작업을 작은 단위로 분해하고 계획 문서를 작성하며, coder-agent는 실제 코드를 구현합니다. 구현된 코드는 즉시 tester 에이전트에게 전달되어 테스트 케이스 생성 및 검증을 거치고, reviewer 에이전트는 코드 리뷰와 보안 취약점 분석을 수행합니다. 또한 docs 에이전트는 변경 사항에 맞춰 프로젝트 문서를 자동으로 업데이트합니다. 이러한 모든 작업은 프로젝트 내 .opencode/context 디렉터리에 저장된 컨텍스트 파일들을 참조하여 진행되므로, 프로젝트 고유의 코딩 컨벤션과 패턴이 일관되게 유지됩니다.
시스템 빌더 (System Builder): 메타 에이전트 생성
OpenAgents 프레임워크의 가장 강력하고 독창적인 기능 중 하나는 고급 사용자를 위한 시스템 빌더(System Builder) 입니다. 이는 단순히 코드를 생성하는 것을 넘어, 특정 도메인이나 비즈니스 요구사항에 최적화된 새로운 AI 에이전트 시스템 자체를 생성해 주는 메타(meta) 레벨의 도구입니다. 사용자가 /build-context-system 명령어를 실행하면 대화형 인터뷰가 시작되며, 시스템은 사용자의 도메인, 사용 사례, 요구 사항 등을 질문합니다.
이 인터뷰 결과를 바탕으로 시스템 빌더는 해당 도메인에 특화된 오케스트레이터 에이전트와 서브 에이전트들을 설계하고, XML 최적화된 에이전트 정의 파일, 도메인 지식이 담긴 컨텍스트 파일, 업무 처리를 위한 워크플로우, 그리고 맞춤형 명령어(Custom Commands)까지 포함된 완전한 패키지를 자동으로 생성합니다. 예를 들어, '전자상거래 주문 처리 시스템'을 요청하면, 주문 처리를 담당하는 메인 에이전트와 티켓 라우팅, 리포트 생성을 담당하는 서브 에이전트들이 포함된 시스템을 구축해 줍니다. 또한 기존에 사용자가 생성해 둔 에이전트가 있다면 이를 감지하고 안전하게 병합하는 기능도 제공하여, 기존 작업물을 보호하면서 시스템을 확장할 수 있습니다.
OpenAgent의 6단계 워크플로우 (6-Stage Workflow)
graph TD
subgraph Stage1["Stage 1: Analyze"]
A1[Receive Request] --> A2[Assess Complexity]
A2 --> A3{Question or Task?}
end
subgraph Stage2["Stage 2: Approve"]
B1[Create Plan] --> B2[Present to User]
B2 --> B3[Wait for Approval]
end
subgraph Stage3["Stage 3: Execute"]
C1[Execute Steps] --> C2{Need Help?}
C2 -->|Yes| C3[Delegate to Specialist]
C2 -->|No| C4[Do It Directly]
C3 --> C5[Integrate Results]
C4 --> C5
end
subgraph Stage4["Stage 4: Validate"]
D1[Check Quality] --> D2[Run Tests if Applicable]
D2 --> D3{Issues Found?}
D3 -->|Yes| D4[Report & Propose Fixes]
D4 --> D5[Wait for Approval]
D5 --> D6[Apply Approved Fixes]
D6 --> D2
D3 -->|No| D7[Ask: Review Work?]
end
subgraph Stage5["Stage 5: Summarize"]
E1[Create Summary] --> E2[Show Changes]
E2 --> E3[Suggest Next Steps]
end
subgraph Stage6["Stage 6: Confirm Completion"]
F1[Ask if Satisfied] --> F2{Session Files?}
F2 -->|Yes| F3[Ask about Cleanup]
F2 -->|No| F4[Done]
F3 --> F5[Cleanup on Approval]
F5 --> F4
end
A3 -->|Question| Answer[Direct Answer]
A3 -->|Task| Stage2
Stage2 --> Stage3
Stage3 --> Stage4
Stage4 --> Stage5
Stage5 --> Stage6
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style Stage2 fill:#F5A623,stroke:#C17D11,stroke-width:4px,color:#000
style Stage3 fill:#50E3C2,stroke:#3AB89E,stroke-width:4px,color:#000
style Stage4 fill:#6B7C93,stroke:#4A5568,stroke-width:4px,color:#fff
style Stage5 fill:#5A6C7D,stroke:#3D4E5C,stroke-width:4px,color:#fff
style Stage6 fill:#7ED321,stroke:#5FA319,stroke-width:4px,color:#000
style Answer fill:#7ED321,stroke:#5FA319,stroke-width:3px,color:#000
OpenAgent는 태스크를 수행할 때 다음과 같은 체계적인 6단계 프로세스를 따릅니다. 이는 사용자의 통제권을 보장하고 오류를 최소화하기 위해 설계된 핵심 구조입니다.
1단계: 분석 (Analyze)
graph LR
A[Receive User Request] --> B[Read & Parse Request]
B --> C{Assess Type}
C -->|Informational| D[Question Path]
C -->|Action Required| E[Task Path]
D --> D1[Prepare Direct Answer]
D1 --> D2[No Approval Needed]
D2 --> D3[Respond Immediately]
E --> E1[Assess Complexity]
E1 --> E2[Identify Required Resources]
E2 --> E3[Proceed to Stage 2]
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style C fill:#F5A623,stroke:#C17D11,stroke-width:3px,color:#000
style D fill:#7ED321,stroke:#5FA319,stroke-width:3px,color:#000
style E fill:#50E3C2,stroke:#3AB89E,stroke-width:3px,color:#000
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사용자의 요청이 들어오면 OpenAgent는 가장 먼저 그 성격을 파악합니다. 단순한 질문인지, 아니면 파일 시스템 조작이나 코드 작성이 필요한 태스크인지를 구분합니다. 태스크로 판단될 경우, 작업의 복잡도를 평가하고 필요한 리소스를 식별하는 분석 과정을 거칩니다.
2단계: 승인 (Approve - Critical)
graph LR
A[Task Identified] --> B[Analyze Requirements]
B --> C[Create Step-by-Step Plan]
C --> D[Format Plan for User]
D --> E[Present Plan to User]
E --> F{User Response}
F -->|Approve| G[Proceed to Stage 3]
F -->|Request Changes| H[Revise Plan]
F -->|Reject/Cancel| I[Cancel Task]
H --> C
I --> J[End - Task Cancelled]
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style E fill:#F5A623,stroke:#C17D11,stroke-width:3px,color:#000
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style H fill:#50E3C2,stroke:#3AB89E,stroke-width:3px,color:#000
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style J fill:#D0021B,stroke:#A00116,stroke-width:3px,color:#fff
이 단계는 OpenAgent의 철학에서 가장 중요한 부분입니다. 에이전트는 분석 내용을 바탕으로 단계별 실행 계획을 수립하여 사용자에게 제시합니다. 사용자는 이 계획을 검토하고 승인하거나 수정을 요청할 수 있습니다. 사용자의 명시적인 승인 없이는 어떠한 변경 사항도 실행되지 않으며, 이는 예상치 못한 사고를 방지하는 강력한 안전장치 역할을 합니다.
3단계: 실행 (Execute)
graph LR
A[Approval Received] --> B[Review Plan Steps]
B --> C{Need Context Files?}
C -->|Yes| D[Create Session]
C -->|No| E[Proceed Without Session]
D --> F[Generate Session ID]
F --> G[Create Context Files]
G --> H[Update Manifest]
H --> I{Delegate or Direct?}
E --> I
I -->|Delegate| J[Identify Specialist Agent]
I -->|Direct| K[Execute Steps Directly]
J --> L[Pass Context Files]
L --> M[Specialist Executes]
M --> N[Integrate Results]
K --> O[Complete Execution]
N --> O
O --> P[Proceed to Stage 4]
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style C fill:#F5A623,stroke:#C17D11,stroke-width:3px,color:#000
style D fill:#50E3C2,stroke:#3AB89E,stroke-width:3px,color:#000
style I fill:#F5A623,stroke:#C17D11,stroke-width:3px,color:#000
style J fill:#6B7C93,stroke:#4A5568,stroke-width:3px,color:#fff
style K fill:#50E3C2,stroke:#3AB89E,stroke-width:3px,color:#000
style P fill:#6B7C93,stroke:#4A5568,stroke-width:3px,color:#fff
승인된 계획에 따라 작업을 수행합니다. OpenAgent는 대부분의 일반적인 작업(문서 작성, 간단한 코드 수정 등)을 직접 처리하지만, 4개 이상의 파일을 수정해야 하거나 고도의 전문 지식(보안, 아키텍처 등)이 필요한 경우, 또는 사용자가 명시적으로 요청한 경우에는 opencoder, tester와 같은 전문 에이전트에게 작업을 위임(Delegate)합니다.
4단계: 검증 (Validate)
graph LR
A[Execution Complete] --> B[Check Quality]
B --> C{Tests Applicable?}
C -->|Yes| D[Run Tests]
C -->|No| E[Manual Validation]
D --> F{Tests Pass?}
E --> G{Quality OK?}
F -->|Pass| H[All Checks Passed]
G -->|Yes| H
F -->|Fail| I[STOP Execution]
G -->|No| I
I --> J[Report Issues Clearly]
J --> K[Propose Fix Plan]
K --> L[Request Approval]
L --> M{User Approves Fix?}
M -->|Yes| N[Apply Fixes]
M -->|No| O[End - Issues Remain]
N --> D
H --> P[Ask: Additional Checks?]
P --> Q{User Response}
Q -->|Run More Tests| R[Run Specific Tests]
Q -->|Review Files| S[Review Specific Files]
Q -->|Proceed| T[Proceed to Stage 5]
R --> H
S --> H
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style C fill:#F5A623,stroke:#C17D11,stroke-width:3px,color:#000
style F fill:#F5A623,stroke:#C17D11,stroke-width:3px,color:#000
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style L fill:#F5A623,stroke:#C17D11,stroke-width:3px,color:#000
style M fill:#F5A623,stroke:#C17D11,stroke-width:3px,color:#000
style T fill:#5A6C7D,stroke:#3D4E5C,stroke-width:3px,color:#fff
작업이 완료되면 즉시 품질 검사를 수행합니다. 테스트 코드를 실행하거나 린트(Lint) 체크를 통해 오류 여부를 확인합니다. 만약 문제가 발견되면 에이전트는 스스로 고치지 않고, 반드시 문제를 보고하고 수정 계획을 제안하여 다시 사용자의 승인을 받습니다. '자동 수정'보다는 '보고 후 승인' 원칙을 철저히 지킵니다.
5단계: 요약 (Summarize)
graph LR
A[Validation Complete & User Satisfied] --> B{Task Complexity}
B -->|Simple Question| C[Natural Conversational Response]
B -->|Simple Task| D[Brief Summary]
B -->|Complex Task| E[Formal Summary]
D --> D1[Brief: Created X or Updated Y]
E --> E1[List Accomplishments]
E1 --> E2[Detail Changes Made]
E2 --> E3[Suggest Next Steps]
C --> F[Proceed to Stage 6]
D1 --> F
E3 --> F
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style B fill:#F5A623,stroke:#C17D11,stroke-width:3px,color:#000
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style F fill:#7ED321,stroke:#5FA319,stroke-width:3px,color:#000
모든 작업이 완료되면 수행된 변경 사항(생성된 파일, 수정된 코드 등)을 요약하여 사용자에게 보여줍니다. 이를 통해 사용자는 작업의 결과를 한눈에 파악할 수 있으며, 다음 단계로 무엇을 해야 할지 제안받을 수 있습니다.
6단계: 완료 및 정리 (Confirm & Cleanup)
graph LR
A[Summary Presented] --> B[Ask: Is This Satisfactory?]
B --> C{User Satisfied?}
C -->|No| D[Identify Issues]
D --> E[Return to Appropriate Stage]
C -->|Yes| F{Session Files Created?}
F -->|No| G[Task Complete]
F -->|Yes| H[Ask: Cleanup Session Files?]
H --> I{User Approves Cleanup?}
I -->|No| J[Keep Session Files]
J --> K[Task Complete - Files Preserved]
I -->|Yes| L[Delete Context Files]
L --> M[Update Manifest]
M --> N[Remove Session Folder]
N --> O[Confirm Cleanup Complete]
O --> P[Task Complete - Cleaned Up]
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style C fill:#F5A623,stroke:#C17D11,stroke-width:3px,color:#000
style D fill:#D0021B,stroke:#A00116,stroke-width:3px,color:#fff
style F fill:#F5A623,stroke:#C17D11,stroke-width:3px,color:#000
style G fill:#7ED321,stroke:#5FA319,stroke-width:3px,color:#000
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style K fill:#7ED321,stroke:#5FA319,stroke-width:3px,color:#000
style P fill:#7ED321,stroke:#5FA319,stroke-width:3px,color:#000
사용자에게 작업 결과에 만족하는지 최종 확인을 받습니다. 만족한다면 작업 중 생성된 임시 세션 파일이나 컨텍스트 파일들을 정리할지 묻고, 사용자의 동의하에 깔끔하게 마무리합니다.
OpenAgents 설치 및 구성
OpenAgents는 다양한 사용자 환경을 고려하여 프로필 기반의 설치 방식을 제공합니다. 설치 스크립트(install.sh)는 기존 파일을 감지하여 덮어쓰기, 백업 후 덮어쓰기, 건너뛰기 등의 옵션을 제공하는 충돌 방지 전략을 포함하고 있습니다. 사용자는 자신의 목적에 따라 Essential(최소 기능), Developer(일상적인 개발 업무용), Business(비즈니스 자동화용), Full(모든 기능 포함) 중 하나를 선택하여 설치할 수 있습니다.
특히 시스템 빌더와 같은 고급 기능을 사용하기 위해서는 Advanced 프로필로 설치해야 하며, 이는 다음 명령어를 통해 수행할 수 있습니다.
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/darrenhinde/OpenAgents/main/install.sh | bash -s advanced
설치가 완료되면 opencode CLI를 통해 에이전트를 호출할 수 있습니다. 예를 들어 범용 에이전트를 실행하려면 opencode --agent openagent를 입력하고, 이후 자연어로 "React로 할 일 목록 앱을 만들어줘"와 같이 명령하면 에이전트가 계획을 수립하고 승인을 요청하는 절차가 시작됩니다.
동적 컨텍스트 로딩과 매니페스트 (Dynamic Context Loading)
graph TD
subgraph Step1["Step 1: Create Context"]
A1[User requests auth system] --> A2[Create requirements file]
A2 --> A3[Add to manifest with keywords]
A3 --> A4[Keywords added]
end
subgraph Step2["Step 2: Create Tasks"]
B1[Delegate to task-manager] --> B2[Create task breakdown]
B2 --> B3[Add to manifest with keywords]
B3 --> B4[Keywords added]
end
subgraph Step3["Step 3: Use Context"]
C1[User requests login] --> C2[Search manifest]
C2 --> C3[Find related files]
C3 --> C4[Pass paths to specialist]
C4 --> C5[Specialist reads context]
end
Step1 --> Step2
Step2 --> Step3
style Step1 fill:#4A90E2,stroke:#2E5C8A,stroke-width:4px,color:#fff
style Step2 fill:#50E3C2,stroke:#3AB89E,stroke-width:4px,color:#000
style Step3 fill:#7ED321,stroke:#5FA319,stroke-width:4px,color:#000
OpenAgent의 또 다른 강력한 기능은 장기적인 문맥 유지 능력입니다. 사용자가 "인증 시스템을 만들어줘"라고 요청하고, 나중에 "로그인 기능을 구현해줘"라고 이어서 요청할 때, 일반적인 에이전트는 이전 요청의 상세 요건을 잊어버리기 쉽습니다. 하지만 OpenAgent는 매니페스트(Manifest) 시스템을 통해 생성된 모든 문맥 파일과 태스크 정보를 인덱싱하고 저장합니다.
새로운 요청이 들어오면 에이전트는 키워드 검색을 통해 현재 작업과 관련된 이전의 컨텍스트 파일(예: features/user-auth-context.md)을 자동으로 찾아 로드합니다. 이를 통해 전문 에이전트에게 작업을 위임할 때도 관련 문맥 정보를 함께 전달하여, 개발 흐름이 끊기지 않고 자연스럽게 이어지도록 지원합니다. 이 모든 과정은 필요한 파일만 그때그때 불러오는 '지연 로딩(Lazy Loading)' 방식으로 처리되어 시스템의 효율성을 높입니다.
위임 전략 (Delegation Strategy)
OpenAgent는 '직접 처리'를 기본 원칙으로 하지만, 효율성을 위해 적절한 시점에 전문가에게 마이크를 넘깁니다.
-
직접 처리: 일반적인 질문 답변, 문서 생성, 간단한 파일 조작, 작업 계획 수립, 자료 조사 등.
-
Opencoder에게 위임: 복잡한 다중 파일 코딩, 아키텍처 분석, 대규모 리팩토링, 디자인 패턴 구현 등 깊이 있는 개발 작업이 필요할 때.
-
전문가에게 위임: 테스트 케이스 작성이 필요할 때는
@tester, 코드 리뷰나 보안 점검이 필요할 때는@reviewer등 특정 영역의 전문성이 요구될 때.
이러한 위임 시, OpenAgent는 다음과 같은 의사 결정 과정(Decision Tree)을 거칩니다:
graph TD
A[Receive Task] --> B{What type?}
B -->|Question| C[Answer Directly]
B -->|Task| D{How complex?}
D -->|4+ files OR specialized expertise| E[Delegate to task-manager]
E --> E1[Breaks down into subtasks]
D -->|Comprehensive docs OR multi-page| F[Delegate to documentation]
F --> F1[Creates structured docs]
D -->|Need perspective OR simulation| G[Delegate to general agent]
G --> G1[Fresh eyes, alternatives, testing]
D -->|Specialized code task| H[Delegate to code specialists]
H --> H1[Testing, review, build]
D -->|Simple OR 1-3 files OR straightforward| I[Execute Directly]
I --> I1[OpenAgent handles it]
style A fill:#4A90E2,stroke:#2E5C8A,stroke-width:3px,color:#fff
style B fill:#F5A623,stroke:#C17D11,stroke-width:3px,color:#000
style C fill:#7ED321,stroke:#5FA319,stroke-width:3px,color:#000
style D fill:#F5A623,stroke:#C17D11,stroke-width:3px,color:#000
style E fill:#6B7C93,stroke:#4A5568,stroke-width:3px,color:#fff
style F fill:#6B7C93,stroke:#4A5568,stroke-width:3px,color:#fff
style G fill:#6B7C93,stroke:#4A5568,stroke-width:3px,color:#fff
style H fill:#6B7C93,stroke:#4A5568,stroke-width:3px,color:#fff
style I fill:#7ED321,stroke:#5FA319,stroke-width:3px,color:#000
OpenAgents 프로젝트 GitHub 저장소
이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. 
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