컴퓨터를 AI 에이전트용 운영체제로 변환하는 방법

frago

컴퓨터를 AI 에이전트용 운영체제로 변환하세요

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The frago session workbench: a thousand sessions on the left, the agent's live receipts in the middle

frago는 OpenClaw와 관련이 없습니다. frago는 OpenClaw보다 약 한 달 정도 앞서 개발되었습니다.

CLI 에이전트는 어느 정도까지는 정말 훌륭하지만, 특히 일반 사용자에게는 보이는 것만큼 편리하지 않습니다.

에이전트에게는 CLI가 가장 좋은 형태일 수 있습니다. 시스템을 구동하기 쉽게 만들기 때문입니다. 하지만 인간에게는 그렇지 않습니다.

그리고 거의 모든 CLI 에이전트는 이미 로그인된 브라우저(예: Twitter)를 사용할 수 없습니다. 따라서 브라우저를 구동할 수는 있어도, 스스로 가서 Twitter의 내용을 읽어올 수는 없습니다.

또한 여러 개의 브라우저를 구동하는 몇몇 에이전트들은 자체 계정에서 아무것도 하지 못해서, 두 작업이 서로의 탭을 겹치게 만듭니다.

알고 보니, 오늘날 대부분의 사람들이 부족한 것은 옵션 자체가 아니라 — 어떤 유능한 CLI든 설치하고 일반 소프트웨어처럼 빠르게 사용할 수 있게 해주는 준비된 에이전트 OS입니다.

현재 상태로는, 기계에 CLI 에이전트를 설정하더라도 여전히 몇 시간 동안 더 많은 설정을 해야 하며, 컴퓨터를 바꿀 때마다 모든 것이 처음부터 다시 시작됩니다. 이러한 과정은 돈을 벌거나 AI로 더 빠르게 만드는 데 아무 도움이 되지 않습니다.

frago가 또 다른 OpenClaw나 Hermes일까요?

아닙니다.

당신과 당신의 에이전트가 함께 일하는 것을 토니 스타크라고 가정해 봅시다. frago는 아이언맨 슈트입니다.

스타크 혼자서는 그저 매우 똑똑한 사람일 뿐입니다. 하지만 날아다니고, 헐크와 맞서 싸우고, 세상을 구하려면 — 지능만으로는 충분하지 않습니다. 먼저 슈트를 입어야 합니다.

이 에이전트의 절반은 스스로를 사용합니다. 대부분의 부분은 결코 볼 수 없습니다.

frago의 위치:
사용자와 실시간으로 대화하는 에이전트가 사용자가 원하는 것을 이해하고, 대신 작업을 수행합니다. 에이전트가 사람이 작성하는 것보다 더 좋고 정확한 프롬프트를 작성한다고 믿으세요 |
'찾기' frago context |
출력이 있어야 할 곳, 지난번 작업이 끝난 곳 — 에이전트가 사용자에게 묻는 대신 찾아줍니다 |
외부 입력 frago channel · frago reply |
외부 채널에서 작업을 받아와 결과를 다시 보내주므로, 에이전트는 사용자가 지켜보는 동안에만 작동하는 데 제한받지 않습니다 |

여기까지가 인간의 영역입니다.

이것들은 명령어였습니다. 이것들은 레시나리오이며 — 모두 레시피에 의해 수행되고, 이 레시피들은 사용자의 에이전트에 의해 현장에서 작성됩니다:

Office를 더 이상 필요로 하지 않게 됩니다. 에이전트가 레시피 사양에 맞춰 직접 만들어주기 때문입니다. 튜토리얼 영상을 일곱 번째 다시 찍을 필요도 없습니다. 가상 스테이지에서 한 번 수행하면 녹화본 자체가 결과물이 됩니다. 회의 오디오를 제3자에게 넘겨줄 필요도 없습니다. 전사(transcription), 핵심 요점, 실행 항목이 모두 자신의 기기에서 처리됩니다. 다섯 개의 웹사이트 사이에서 복사-붙여넣기를 할 필요가 없습니다. 에이전트가 브라우저에 이미 로그인된 상태에서 한 번의 패스로 작업을 수행합니다. 연구 자료를 수동으로 취합할 필요도 없습니다. 가져오고(fetch), 중복을 제거하고(dedupe), 작성하고(write up) 파일링까지 하나의 레시피로 처리됩니다. 지난번에 어떻게 했는지 기억할 필요조차 없습니다. 한 번 작동하는 것은 재실행할 수 있는 코드가 됩니다.

먼저, frago가 하지 않는 것이 무엇인지 살펴보겠습니다: 명령어, success, 타임스탬프 및 반환 값은 사용자가 실행하는 어떤 cli-agent에 의해서도 생성됩니다. 이 기기는 Claude Code와 opencode를 나란히 실행하며; 위 세션은 전자에 해당합니다. 이들은 이미 그 모든 것을 방출하지만—단지 자체 터미널 창에서 스크롤되어 지나가기 때문에 관리하기 어렵습니다.

frago는 기록(receipts)을 생성하지 않으며, 어느 한쪽 편을 들지도 않습니다. 이는 모든 에이전트의 기록을 읽고, 이를 하나의 형태로 정규화하며, 하나의 웹 페이지로 만듭니다.

CLI 환경에 사는 사람들에게는 이것이 편리한 기능입니다. 하지만 그렇지 않은 사람들에게는 에이전트를 사용하는 것과 사용하지 않는 것의 경계와 같습니다.

(두 개의 PreToolUse:Bash

위의 행들은 세션 컴패니언(session companion)이 개입하는 부분입니다. 하나는 수신을 보고하고, 다른 하나는 컨텍스트를 추가합니다. 더 아래에 있습니다.)

다음 레이어는 frago가 자체적으로 수행하는 부분입니다:

가상의 자본금 ¥100,000으로 시뮬레이션된 백테스트이며, 인터페이스를 설명하기 위해 보여준 것입니다. 투자 조언이 아닙니다.

이것은 그중 단지 하나일 뿐입니다. 저 스크린샷은 하나의 개발 머신에 있는 317개의 개인 레시피(personal recipes) 중 하나로, 사진 찍기 좋아서 선택된 것입니다. frago는 트레이딩 도구가 아닙니다. 같은 기계의 다른 레시피들은 비디오를 편집하고, 기사를 초안 작성하며, 회의 내용을 전사하고, arXiv 논문을 가져오고, 공공 신경과학 데이터셋을 스크랩하고, 음성을 합성하고, 스토리보드를 생성하고, 과거 세션 기록부를 유지하며, 대학을 선택하는 등의 작업을 합니다. 당신의 레시피가 어떻게 보일지는 에이전트에게 무엇을 계속 요청하느냐에 달려 있습니다.

frago와 '어떤 일에 능숙한 에이전트' 사이의 실제 차이는 다음과 같습니다: 작동했던 경로가 채팅 로그 속에 썩지 않습니다. 그것은 **레시피(Recipe)**라는 이름으로 고정됩니다—실제적이고 결정론적인 Python 또는 셸 스크립트입니다.

레시피(Recipe)는 에이전트가 자신을 위해 구축하는 도구이지, 인간을 위한 문서화 자료가 아닙니다.

⚠️ [IMG:N] 형식 토큰은 이미지 placeholder 입니다. 번역하지 말고 원래 위치에 그대로 유지하세요.

사람이 실제로 봐야 할 때, 예를 들어 위 백테스트처럼 사람이 매개변수를 조정하고 곡선을 읽을 때는 비로소 레시피가 인터페이스를 옆에 걸어둡니다. UI는 선택적인 레이어일 뿐, 핵심은 아닙니다.

마치 macOS 데스크톱처럼 보이지만, 그 아래에는 모든 것이 실제입니다. 저 터미널은 실제 tmux 세션이며, 저 브라우저 창은 실제 탭이고, 마우스 움직임과 클릭은 재현 가능합니다. 일곱 번째로 화면을 다시 찍는 대신, 한 번 수행하고 기록한 다음 필요할 때마다 재생할 수 있습니다.

하단에 가로지르는 막대는 **세션 컴패니언(session companion)**이며, 이 레이어는 사람들이 가장 과소평가하는 부분입니다.
이것은 두 가지 형태로 제공됩니다:

이것의 유일한 임무는 에이전트가 표류하는 것을 막는 것입니다:

정적 레이어는 무료이고 AI 레이어는 항상 짧은 프롬프트만 실행하기 때문에, 영구적으로 켜두기에는 충분히 저렴합니다. 설정 페이지에서는 두 레이어의 실시간 상태를 일반 언어로 보여줍니다.

일러스트레이션만 제공합니다. 이것들은 frago에 내장되어 있지 않으며 함께 배송되지도 않습니다. 또한 추천 목록이 아니며 — 저 자신의 기기에서 제 삶과 작업 주변으로 성장한 개인적인 레시피들입니다. 이 레시피들은 단 하나의 질문에 답하기 위해 여기에 있습니다: 레시피는 어떤 모습일 수 있는가?**

frago는 비어 있게 설치됩니다. 당신의 레시피는 당신의 에이전트가 당신의 반복적인 작업을 수행하면서 성장하며, 아마도 이 목록 중 어느 것과 관련이 없을 것입니다.