TencentCloud/Octop — A smarter, self-hosted AI assistant — multi-user, multi-agent.
TencentCloud Octop — 멀티유저·멀티에이전트를 지원하는 셀프호스팅 AI 어시스턴트
TencentCloud가 공개한 Octop은 단일 프로세스로 웹 대시보드, CLI, IM 채널, 크론 자동화까지 제공하는 오픈소스 셀프호스팅 AI 어시스턴트입니다. 모든 데이터를 ~/.octop/ 아래 로컬에 보관하면서 사용자별 전문 에이전트 팀을 운영할 수 있고, ACP를 통해 OpenCode나 Claude Code 같은 외부 코딩 에이전트에 작업을 위임할 수도 있습니다.
- 주제
본문
TencentCloud가 GitHub에 공개한 Octop은 '단순한 도구가 아니라 병렬로 동작하는 디지털 생명체'를 표방하는 오픈소스 셀프호스팅 AI 어시스턴트 플랫폼입니다. 멀티에이전트 아키텍처를 기반으로 팀, 가족, 개인에게 독립적이면서도 협업 가능한 지능 환경을 제공하는 것을 목표로 하며, 완전한 셀프호스팅 설계로 프라이버시를 보장하면서도 단일 프로세스 기동만으로 웹 콘솔, CLI, IM 연동을 모두 사용할 수 있다는 점을 강조합니다.
아키텍처와 핵심 기술
Octop은 Python 3.12+와 FastAPI + uvicorn 위에 구축되었으며, 프런트엔드는 React 18 + TypeScript + Vite + Ant Design 조합입니다. 내부적으로는 'Harness' 스택이라는 전용 런타임 집합을 하나의 프로세스로 조합합니다. harness-agent가 모델 라우팅·도구·스킬·대화 체크포인팅을 담당하는 에이전트 런타임이고, harness-gateway는 멀티플랫폼 IM 채널 브리지, harness-memory는 전문 검색(FTS)을 포함한 계층적 리콜, harness-browser는 CDP 기반 브라우저 자동화를 담당합니다. 이 harness-* 프로젝트들은 오픈소스 공개를 준비 중이라고 명시되어 있습니다. 외부 큐나 메시지 브로커 대신 웹 UI, IM, 크론 등 모든 진입점을 in-process HarnessProcessor로 라우팅하며, 재시작 시 전체 상태를 컨트롤플레인 DB(기본 SQLite WAL, 선택적으로 PostgreSQL)에서 재구성합니다.
주요 기능
멀티유저 JWT 인증과 관리자 역할을 지원하고, 사용자당 여러 에이전트를 만들어 각각 독립된 워크스페이스·프로바이더·채널·크론을 부여할 수 있습니다. 16종의 MBTI 페르소나 템플릿과 인터랙티브 퀴즈로 에이전트에 성격을 입힐 수 있고, 부팅 시 스캔되는 전문가 라이브러리(expert library)로 상황별 전문가를 교체할 수 있습니다. IM 채널로는 Feishu, DingTalk, QQ, Discord, WeCom 등을 지원하며, 지식베이스(RAG), 플러그인 시스템, 자연어 크론 잡, 브라우저 AI+(headless Chromium), 터미널 AI+, Linux/Windows/macOS 원격 데스크톱까지 포함합니다.
ACP 양방향 연동
개발자에게 특히 눈에 띄는 부분은 ACP(agent-client-protocol) 지원입니다. 인바운드로는 'octop acp'가 stdio ACP 서버로 동작해 Zed나 OpenCode 같은 외부 도구가 Octop 에이전트를 사용할 수 있고, 아웃바운드로는 Octop이 OpenCode, CodeBuddy, Claude Code, Codex 같은 외부 코딩 에이전트에 권한 게이트를 두고 작업을 위임합니다.
보안과 설치
JWT 기반 사용자 격리, 도구 승인, 셸 명령 가드레일(~/.octop/security/tool_guard/ 아래 사용자 편집 가능 규칙), PII 리댁션을 내장했습니다. 설치는 uv 기반 원라인 인스톨러(macOS/Linux), PowerShell 스크립트(Windows), pip install octop, Docker Compose, 플랫폼별 데스크톱 앱, FnOS NAS 패키지까지 다양하게 제공되며, 시스템 Python을 건드리지 않고 ~/.octop/venv에 격리 환경을 만듭니다. 'octop init' 마법사가 DB·JWT 시크릿·관리자 계정을 만들고 'octop run'으로 기동하며, LLM 프로바이더는 OpenAI 호환 API, DashScope(Qwen), Ollama 등을 지원합니다.
로드맵
중장기 계획으로는 스킬·서브에이전트 공용 리소스 풀, 같은 배포 내 사용자 간 전문가 공유, 브라우저 스킬 레코딩, 여러 전문가를 오케스트레이션하는 AgentTeams, 일상 대화를 재사용 가능한 스킬로 증류하는 자기진화, 네이티브 PC/모바일 클라이언트가 제시되어 있습니다. 라이선스는 MIT입니다.
원문: GitHub / 번역·요약: Trawling