코드 작성, 리서치, 도구 사용 및 세션 간 컨텍스트 전달이 가능한 오픈 소스 AI 에이전트 워크스페이스

코드 작성, 리서치, 도구 사용 및 세션 간 컨텍스트 전달이 가능한 오픈 소스 AI 에이전트 워크스페이스.

Navin 데스크톱 세션을 기록한 내용이며, 요약된 내용입니다: inspect → fix → 6개 테스트 통과. 정지 이미지 및 워크스루.

터미널, 브라우저 또는 데스크톱 앱에서 실행하세요. 사용할 모델을 선택하세요. 제어권을 유지하세요.

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시작하기 · 데스크톱 다운로드 · 문서 탐색 · 기여하기

"이 버그의 원인을 찾고, 수정하고, 관련 테스트를 실행하며, 변경 사항을 설명해 줘."

"이 경쟁사들을 리서치하고, 출처와 비교하여 그들의 제안을 분석한 후, 발견 내용을 보고서로 만들어 줘."

"이 프로젝트를 지켜보면서 취할 수 있는 조치 가능한 변화가 있는지 확인하고, 내가 주의해야 할 것이 있을 때 알려줘."

Navin은 모델을 사용자의 파일, 터미널, 브라우저 및 도구에 연결합니다. 작업 계획을 세우고, 하위 에이전트에게 집중적인 작업을 위임하며, 결과를 확인하고 목표와 설정된 제한 내에서 계속 진행할 수 있습니다.

가장 흥미로운 부분은 지속되는 것입니다: 프로젝트 지식, 결정 사항, 재사용 가능한 기술 및 작업의 컨텍스트(context).

Navin Desktop (Windows / macOS / Linux)

CLI

Linux / macOS / WSL

curl https://navin.live/install -fsS | bash

Windows PowerShell

irm 'https://navin.live/install?win32=true' | iex

프로젝트에서 터미널을 열고 다음을 실행하세요:

cd your-project
navin-cli

• Ctrl+G를 눌러 **설정(Settings)**을 열고 API 키 또는 로컬 모델 엔드포인트로 제공업체(provider)를 구성합니다. - 모델과 모드를 선택하세요: 질문하기(Ask), 계획하기(Plan), 에이전트(Agent), 검토하기(Review), 보안(Security) 또는 디버그(Debug).
• 다음으로 시작하세요:
  "이 프로젝트를 읽고 어떻게 작동하는지 설명해 줘. 그리고 유용한 개선 사항을 하나 제안해 줘."

이 소프트웨어는 오픈 소스 라이선스에 따라 무료로 사용할 수 있습니다. 외부 모델 API 및 연결된 서비스는 사용 요금이 부과될 수 있습니다. 설치 및 문제 해결 방법.

사용자 기기에서 Navin을 실행하거나 변경하려면:

git clone https://github.com/Navinspire-ia/navin.git
cd navin
make install
...

make install}<tool_call|>jsonjson{

지원되는 경우 누락된 시스템 패키지, Python 백엔드 및 WebUI를 설정합니다. make start

localhost:5173에서 게이트웨이와 WebUI를 실행합니다.

시스템 설정을 건너뛰려면 (NAVIN_SKIP_SYSTEM=1 또는 sh scripts/install.sh --no-system) 먼저 Python 3.11+, Git, Make, Node.js 18+ 및 npm을 설치하십시오.

Linux/macOS의 경우 네이티브 샌드박스에도 rustup (make native)가 필요합니다.

체크아웃된 곳에서 CLI: .venv/bin/navin-cli (Windows: .venv\Scripts\navin-cli). 전체 설치 가이드.

일부 워크플로우는 추가 종속성, 구성된 통합 또는 호환 가능한 모델이 필요합니다. 설정 및 모듈 가이드에 대한 기능 맵을 참조하십시오.

기록된 CLI 세션 (단축): inspect → fix → 테스트 6개 통과. 정지 이미지 및 워크스루

채팅에서 살아남는 컨텍스트. 프로젝트 메모리와 코드 그래프는 에이전트가 결정을 복구하고 관련 파일을 찾는 데 도움을 줍니다. 선택적 에피소드 메모리는 이전 작업의 회상을 추가합니다. 메모리 · 프로젝트 그래프

작업을 수행하는 도구들. 파일, 셸(shell), Git, 브라우저 자동화, API 및 MCP는 추론을 실행에 연결합니다. 스킬(Skills)은 반복 가능한 워크플로우를 패키징하며, 플러그인과 통합 기능을 통해 도구 세트를 확장합니다. MCP 설정 · 스킬

선택할 수 있는 모델들. OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek, Qwen 및 기타 제공업체 또는 Ollama, LM Studio, vLLM을 통해 로컬 엔드포인트를 연결할 수 있습니다. 다양한 작업을 다른 모델로 라우팅합니다. 사용 가능한 기능은 선택한 제공업체와 모델에 따라 달라집니다. 설정

명시적인 제어가 가능한 장기 작업들. 루프(Loops)는 목표를 진행시키고, 하트비트(Heartbeat)는 유용한 후속 작업을 확인합니다. 승인(Approvals), 리소스 예산(resource budgets), 체크포인트(checkpoints) 및 중지 제어(stop controls)가 실행을 관리합니다. 자동화 · 보안

로컬 실행은 워크스페이스를 사용자의 장치에 유지합니다. 원격 모델이나 연결된 서비스를 선택할 때, 관련 요청 데이터는 해당 서비스로 전송됩니다.

HTML을 다운로드하여 브라우저에서 열어 상호작용 워크플로우를 여세요. 다이어그램은 실행과 영구 컨텍스트가 어떻게 연결되는지 보여줍니다.

Navin에는 실험적이고 옵트인(opt-in) 학습 계층이 포함되어 있습니다:

이 계층들은 기본적으로 비활성화되어 있습니다. 평가 게이트가 활성화를 제어하며, 모든 프로젝트에 스킬을 게시하려면 인간의 조치가 필요합니다. 이들은 채팅 모델을 미세 조정(fine-tune)하지 않습니다.

궁극적인 목표는 점점 더 능력이 향상되는 자율 에이전트입니다. Navin은 AGI라고 주장하지 않습니다.

스킬 진화 · 월드 모델 · 정책 학습

모델 접근: 사용자의 API 키 또는 로컬 추론 환경 지원.확장 기능(Extensions): MCP 서버, 스킬, 플러그인 및 사용자 정의 도구 지원.채널(Channels): 설정된 통합을 통해 Telegram, Slack, Discord, WhatsApp, Email, Teams 등 다양한 채널 지원.표면(Surfaces): CLI, WebUI 및 다운로드 가능한 데스크톱 애플리케이션 지원.

이 GitHub 저장소는 공개 에이전트 런타임, CLI, WebUI 및 관련 도구를 포함하고 있습니다. 데스크톱 패키징, navin.live 서비스, 웹사이트 인프라 및 릴리스 발행은 별도로 관리됩니다.

실제 작업을 시도해 보세요. 에이전트가 어느 부분에서 도움을 주었는지, 그리고 어느 부분에서 막혔는지 알려주세요.

• 재현 가능한 버그를 보고하거나 기능을 제안하세요.
• 제공업체를 추가하거나, 스킬을 개선하거나, 통합을 구축하거나, 평가 사례에 기여하세요.
• 번역을 개선하거나 다른 사람이 재현할 수 있는 워크플로우를 공유해 주세요.
• 풀 리퀘스트 제출 전 CONTRIBUTING.md와 CLA를 읽어보세요.

Navinspire IA가 생성하고 @aymenghad 및 Navin 기여자들이 유지 관리합니다.

AGPL-3.0이며, Navinspire IA에서 상업적 라이선싱 옵션을 제공합니다. 기여는 Contributor License Agreement를 따릅니다.