Rakazo: 모델과 실행 환경을 직접 고르고 자체 호스팅하는 오픈소스 AI 팀메이트 플랫폼

9bow · 9월 1, 2026, 9:30오전

Rakazo 소개

업무를 대신 처리하는 AI 비서 서비스는 대체로 같은 구조를 공유합니다. 사업자의 서버에서 사업자가 고른 모델이 돌고, 사용자의 메일과 캘린더, 문서에 접근할 권한을 그 서버에 넘겨줍니다. 편리하지만 대가가 분명합니다. 어떤 모델을 쓸지 고를 수 없고, 대화와 기억이 어디에 저장되는지 통제할 수 없으며, 요금제와 서비스 정책이 바뀌면 그대로 따라가야 합니다. 사내 자료를 다루는 자리에서는 이 지점이 도입을 막는 첫 번째 이유가 되기도 합니다.

Rakazo는 그 구조를 통째로 자기 인프라 위로 옮기는 오픈소스 플랫폼입니다. 각자의 대화와 기억, 정기 실행 루틴과 이력을 가진 봇을 만들어 두고, 그 봇이 쓸 모델 자격증명과 봇이 올라갈 실행 환경을 사용자가 직접 고릅니다. 저장소는 스스로를 "Open source Grok Bot alternative" 로 소개하면서 "AI teammates you actually own" 을 내세우고 있습니다. 웹과 Electron 데스크톱 앱, Expo 모바일 앱 세 가지 형태로 제공되며, 셋 모두 같은 Rakazo API를 쓰는 클라이언트입니다.

만든 사람은 Elie Steinbock이며 프로젝트는 아직 베타 단계임을 밝히고 있습니다. 기술 스택은 TypeScript 모노레포 위에 React 19와 Vite, Tailwind CSS, 서버 쪽으로는 Hono와 oRPC, 저장소로는 PostgreSQL과 Prisma, 인증에는 Better Auth, 백그라운드 작업에는 Graphile Worker를 쓰고 있습니다.

Rakazo의 한국어 지원

한국 사용자 입장에서 먼저 확인할 항목이 하나 있습니다. Rakazo의 웹 UI는 영어와 독일어, 한국어를 지원하며, Electron 데스크톱 앱은 웹 UI를 그대로 감싸고 있어 같은 언어 설정을 따릅니다. 언어는 Settings → Language에서 바꿉니다. 소개용 홈페이지도 영어와 독일어, 한국어 세 가지로 제공되어 /ko/ 경로로 접근할 수 있으나, 그 외의 마케팅 페이지는 영어로만 유지된다고 적혀 있습니다.

Rakazo에서 봇과 컴퓨터가 맺는 관계

Rakazo의 구조를 이해하는 핵심은 봇과 컴퓨터를 별개의 것으로 나눠 놓았다는 점입니다. 봇은 대화와 기억, 루틴을 가진 주체이고, 컴퓨터는 그 봇이 실제로 작업을 수행하는 격리된 실행 환경입니다. 컴퓨터는 팀이 함께 쓰는 공용 컴퓨터와 봇 전용의 사설 컴퓨터로 나뉘며, 봇은 그 안에서 브라우저와 터미널, 파일, 그래픽 데스크톱에 접근합니다.

오른쪽 패널이 봇에게 할당된 컴퓨터의 화면이며, 실행 중인 브라우저가 그대로 보입니다. Take control 버튼으로 사람이 그 화면을 직접 넘겨받을 수 있고, 아래쪽에서는 정기적으로 도는 루틴을 관리합니다. 봇은 동료 봇에게 일을 넘기거나 짧게 살아 있는 하위 에이전트를 만들어 위임할 수도 있습니다.

실행 환경으로 고를 수 있는 선택지는 여러 가지입니다. 로컬 Docker 컴퓨터는 기본으로 켜져 있어 별도 계정 없이 동작하고, 원격으로는 E2B와 Daytona ( Daytona: AI 코드 실행 및 개발 환경을 위한 보안 샌드박스 인프라 및 오픈소스 개발 환경 관리 도구), Box를 각각의 API 키로 붙일 수 있습니다. 음성 기능도 같은 방식으로, 답변을 소리로 듣거나 받아쓰거나 봇에게 전화를 거는 기능을 쓰려면 ElevenLabs나 OpenAI, Cartesia 중 자신의 키를 넣습니다.

외부 앱 연동에는 Composio와 Pipedream Connect라는 관리형 카탈로그를 붙일 수 있지만, 둘 다 선택 사항입니다. 카탈로그를 켜지 않아도 사용자가 Integrations에서 HTTPS MCP 서버나 Treg 엔드포인트, OpenAPI 문서를 직접 추가할 수 있습니다. 연동에 쓰이는 자격증명은 서버에서 암호화되어 저장되며 API로 다시 반환되지 않습니다. 다만 Treg는 사용량 기반으로 과금되므로 자체 호스팅 시에는 자신의 토큰을 넣어야 하고, Treg를 호스팅 제품에 포함해 재판매하려는 경우에는 Treg의 연동 약관에 따라 별도의 서면 합의가 필요합니다.

Rakazo와 기존 오픈소스 AI 비서의 차이

로컬에서 도는 오픈소스 AI 비서라는 방향 자체는 새롭지 않습니다. PyTorchKR에도 OpenClaw와 CoPaw 같은 프로젝트가 소개된 적이 있습니다. Rakazo가 이들과 다른 점은 한 사람의 비서가 아니라 여러 봇이 각자의 컴퓨터를 갖는 팀 단위 구조를 기본으로 삼는다는 것입니다. 봇마다 대화와 기억, 루틴이 분리되어 있고 봇 사이의 위임이 설계에 들어가 있으며, 공용 컴퓨터라는 개념이 팀이 함께 쓰는 상황을 전제합니다.

실행 형태의 범위도 다릅니다. 웹과 데스크톱, 모바일 세 클라이언트가 같은 API를 공유하므로, 자체 호스팅한 서버 하나에 여러 기기에서 접속하는 사용법이 처음부터 가정되어 있습니다. 데스크톱 앱은 첫 실행에서 이 컴퓨터의 Rakazo 스택을 쓸지 기존 서버에 접속할지 묻고, 공개 서버는 HTTPS를 요구하며 HTTP는 루프백과 사설 LAN 주소에서만 허용합니다.

Rakazo는 누구에게 맞는가

모델 자격증명과 데이터 저장 위치를 자기 통제 아래 두어야 하고, Docker와 PostgreSQL을 직접 운영할 수 있는 팀에게 Rakazo가 가장 잘 맞습니다. 한국어 UI를 지원한다는 점도 팀에 배포할 때 부담을 줄여 줍니다. 여러 사람이 각자의 봇을 두고 공용 컴퓨터를 나눠 쓰는 구성이 필요하다면 더욱 그렇습니다.

반대로 설치와 운영에 손을 대지 않고 바로 쓰기를 원하거나 자체 호스팅 인프라를 관리할 사람이 없는 경우에는 Rakazo가 아직 적절한 선택지가 아닙니다. 프로젝트가 스스로 베타 단계임을 밝히고 있다는 점도 함께 감안해야 합니다. 공개 이미지로 설치하더라도 Docker Engine과 Compose 플러그인, curl, OpenSSL이 필요하고, 소스에서 실행하려면 Node.js 22 이상과 pnpm 9, Docker가 있어야 합니다. 공개 이미지의 기본 태그는 main 브랜치 빌드인 edge이며 linux/amd64 대상으로 제공됩니다.

Rakazo 설치와 실행

가장 간단한 경로는 공개된 컨테이너 이미지를 쓰는 것입니다. 저장소를 받거나 Node.js를 설치할 필요가 없습니다:

mkdir -p rakazo && cd rakazo &&
curl -fsSLO https://raw.githubusercontent.com/elie222/rakazo/main/infra/compose/install-images.sh &&
bash install-images.sh

설치 스크립트가 Compose 파일을 내려받고 무작위 비밀값이 채워진 .env를 만든 뒤 Rakazo를 띄웁니다. 다시 실행해도 기존 .env는 보존합니다. 완료되면 http://127.0.0.1:5173으로 접속해 계정을 만들고 모델을 연결하면 됩니다.

소스에서 개발용으로 실행하려면 저장소를 받은 뒤 .env를 만들고, BETTER_AUTH_SECRET, ENCRYPTION_KEY, SCREEN_PROXY_SECRET을 각각 서로 다른 긴 무작위 값으로 채웁니다. Docker 샌드박스를 쓸 경우 SANDBOX_SUPERVISOR_TOKEN도 따로 필요합니다:

git clone https://github.com/elie222/rakazo.git
cd rakazo
cp .env.example .env
docker compose --env-file .env -f infra/compose/docker-compose.yml up postgres -d
pnpm install
pnpm db:generate
pnpm db:migrate
pnpm sandbox:build
pnpm dev

데스크톱 앱은 개발 스택이 떠 있는 상태에서 pnpm --filter @rakazo/desktop dev로 실행합니다. 배포와 제공자 선택, 백업과 업그레이드에 대한 안내는 저장소의 docs/self-host.md에 정리되어 있습니다.

Rakazo의 라이선스

Rakazo는 Apache 라이선스 2.0으로 공개되어 있어 개인 및 상업적 목적으로 자유롭게 사용할 수 있습니다.

단, 함께 연동되는 외부 서비스는 각자의 약관을 따르므로 상업적 사용 전에는 주의해야 합니다. 특히 위에서 언급한 Treg는 사용량 기반 과금이며 호스팅 제품에 포함해 재판매하려면 별도의 서면 합의가 필요합니다.

Rakazo 공식 홈페이지

Rakazo 프로젝트 GitHub 저장소

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