countbot-ai/CountBot

CountBot은 중국어 사용자 습관에 더욱 부합하는 경량 AI Agent 프레임워크이자, 로컬 배포 및 장기 실행을 위한 AI Agent 중추(Hub)입니다.

이 프레임워크는 역할(Role), 팀(Team), 워크플로우(Workflow), 도구 호출(Tool Calling), 메모리(Memory), 대규모 언어 모델(LLM), IM 채널 및 로컬 작업 공간을 연결하여, AI가 장기 실행, 크로스 엔트리 협업 및 작업 실행 능력을 갖추도록 합니다.

CountBot을 다음과 같은 프레임워크이자 중추로 이해할 수 있습니다:

• 상향으로는 100개 이상의 LLM 제공업체 및 다양한 모델 전략과 연결
• 외향으로는 Web, WeChat, Feishu, DingTalk, Telegram, Enterprise WeChat, QQ, Weibo 등의 엔트리와 연결
• 내향으로는 역할, 팀, 워크플로우, 메모리 및 보안 경계를 조직
• 실행 계층으로는 파일, Shell, Web, 화면, 파일 전송 및 Claude Code, Codex, OpenCode와 같은 외부 산업 도구와 연결

한 줄 요약: CountBot은 모델, 채널, 팀 및 도구를 연결하는 AI Agent 프레임워크이자 실행 중추입니다.

CountBot은 자연어로부터 탄생했습니다. CountBot의 비전은 더 많은 사람이 복잡한 설정과 프로그래밍을 먼저 배워야 AI를 사용하는 것이 아니라, 일반 사용자도 자연어를 통해 직접 AI와 상호작용하며 정보 획득, 콘텐츠 생성, 작업 분해, 도구 호출, 프로세스 오케스트레이션(Orchestration)을 수행하고, 나아가 자신만의 개인 비서, 팀 협업 흐름 및 자동화 시스템을 구축할 수 있도록 하는 것입니다.

v0.9.0- MCP 클라이언트 모듈 추가, 다중 서버 연결, 상태 확인(Health Check) 및 도구 발견(Tool Discovery)을 지원하여 AI 실행 능력의 경계를 확장합니다. 개인화된 사용자를 위해 추가된 기능으로 기본값은 비활성화되어 있습니다.

• Wiki 지식 베이스 모듈 추가, BM25 전체 텍스트 검색을 기반으로 배치 획득, 관련성 필터링 및 LRU 캐시 가속을 지원합니다.

• MCP, Wiki 관리 패널 추가, 컴포넌트 모듈화 분리 및 국제화(i18n) 지원

• WebSocket 상태 브로드캐스트 모듈 추가, MCP 연결 상태를 프론트엔드 세션에 실시간 동기화

• 컨텍스트(Context) 관리 및 하트비트(Heartbeat) 메커니즘 개선, 인사 로직 단순화 및 LLM 호출 비용 감소

• 도구 등록 및 초기화 프로세스 완비, 시스템 시작 일관성 및 유지보수성 향상

• API Key 순환 메커니즘 및 장애 조치(Failover) 능력 추가, 다중 키 자동 전환 지원

• send_media 도구의 웹 버전 호환성 개선, WEB UI에서 이미지 미리보기 및 첨부 파일 다운로드 지원

• 모델 프리셋 인터페이스 최적화 및 빌드 결과물 업데이트

• 릴리스 노트: https://654321.ai/docs/releases/v0.9.0

v0.8.0- 이슈 및 사용자 피드백에서 보고된 다수의 문제 집중 수정, 고빈도 사용 시나리오에서의 알려진 버그 수정

• 프론트엔드 인터페이스 및 상호작용 경험 전면 최적화, 전반적인 사용 편의성 및 조작 부드러움 향상

• 시스템 응답 경로 지속 최적화, AI 응답의 정확성, 적시성 및 전반적인 안정성 향상

• 세션 컨텍스트 유지 경로 재구축, 단기 요약 캐시, 오버플로 히스토리 요약 및 전체 세션 자동 메모리 축적 기능 추가

• 다중 채널 안정성 강화, WeChat, Enterprise WeChat, Feishu 메시지 처리, 중복 제거 및 스트리밍 전달 제어 보강

• 능동적 인사 및 정기 실행 로직 최적화, 전달 실패 시 사전 횟수 차감 방지 및 설정 변경 후 당일 계획 갱신 지원

• 추론 스위치 및 런타임 구성 파싱 완비, 다양한 제공업체의 사고(Reasoning) 필드 매핑 및 페르소나(Persona) 병합 전략 보완

• 시작 시 리스닝 주소 및 포트 환경 변수 통일, COUNTBOT_HOST 및 COUNTBOT_PORT 추가
  문서 설명 - 릴리스 노트: https://654321.ai/docs/releases/v0.8.0

v0.7.0- 여러 이슈 피드백 문제 집중 해결, 알려진 버그 수정 및 전반적인 안정성 향상

• WEBUI에 파일 업로드 및 처리 관련 로직 추가, Mermaid 최적화로 더욱 친숙한 차트 표시 제공

• 프론트엔드 인터페이스 및 상호작용 프로세스 최적화, 스킬, 설정, 도구 등 일상적 사용 경험 개선

• 도구(Tool) 호출 경로 및 컨텍스트 조직 최적화, 이전 버전 대비 토큰(Token) 소비 대폭 감소

• 모델 사고 제어 스위치 추가, 시나리오별로 사고 강도를 전환하여 체감상 더 빠른 AI 응답 가능

• find-skills 추가, Tencent Cloud SkillsHub 전면 연동을 통해 대화를 통해 스킬의 검색, 설치, 활성화, 비활성화 및 삭제 가능

• ima-knowledge-base, ima-notes 추가, IMA 지식 베이스 및 노트 기능 전면 연동, 지식 베이스 검색, 업로드, 웹 페이지 가져오기 및 노트 검색, 읽기, 생성, 추가 지원

• 릴리스 노트: https://654321.ai/docs/releases/v0.7.0

v0.6.0- WeChat ClawBot 연동 추가, 다중 계정 바인딩 지원

• 외부 프로그래밍 도구 연동(Claude/Codex/OpenCode) 추가, LLM 호출을 위한 도구로 사용하거나 IM 채널 연결을 위한 에이전트로 사용 가능

• 원격 최초 초기화 보안 엔트리 /setup/<random> 추가

• REMOTE_SETUP_SECRET_TTL_MINUTES 추가, 원격 초기화 엔트리 유효 기간 제어 가능

• 원격 인증 경계 강화, /api/* 및 /ws/chat 커버

• 릴리스 노트: https://654321.ai/docs/releases/v0.6.0

v0.5.0

• Agent Team(에이전트 팀) 정식 구성, 다중 역할 분담, 문맥(Context) 연결 및 팀 단위 오케스트레이션(Orchestration) 지원

• 설정 체계가 세션(Session) 단위에서 역할(Role), 팀(Team) 및 다중 로봇 협업 단위로 진화

• 채널 시스템 추가 강화, 더 많은 기업 및 소셜 엔트리 지원

• 프론트엔드 채팅, 설정, 스킬, 팀 및 도구 패널 전체 업그레이드

• 릴리스 노트: https://654321.ai/docs/releases/v0.5.0

v0.4.0

• 세션 단위 설정 도입, 서로 다른 세션에서 각기 다른 모델과 프롬프트(Prompt) 사용 지원

• Feishu, Enterprise WeChat, Weibo, Xiaozhi AI 등 채널 능력 확장

• 멀티 에이전트(Multi-agent) 협업 최적화, /help 등 새로운 사용 엔트리 추가

• 릴리스 노트: https://654321.ai/docs/releases/v0.4.0

v0.3.0

• 멀티 에이전트 협업(pipeline / graph / council) 최초 체계적 구현

• 예약 작업(Scheduled Task), 스킬 설정, 워크스페이스 관리 능력 대폭 강화

• 릴리스 노트: https://654321.ai/docs/releases/v0.3.0

v0.2.0 · 2026-02-26

• 버그 수정, 인터랙션 경험 최적화 및 빌드 프로세스 정리 집중

• CountBot이 "기초적인 실행" 단계를 넘어 "안정적인 반복 개발(Iterative)" 단계로 진입하도록 개선

정식 오픈소스 공개 · 2026-02-21

• CountBot 최초 오픈소스 공개, 기초 프레임워크, 시작 스크립트, Agent 핵심, 채널 시스템, 도구 시스템, 스킬 시스템 및 프론트엔드 기초 능력 개방
• 프로젝트는 이날부터 지속적으로 공개 업데이트됨

CountBot은 자연어 기반 소프트웨어 구동 트렌드에 따라, AI가 실제 작업과 일상 업무에 진정으로 적용되는 것을 목표로 합니다.

소프트웨어 개발 및 사용 방식이 변화하고 있습니다:

• 인간과 소프트웨어의 상호작용이 복잡한 명령과 코드에서 점차 자연어로 이동하고 있습니다.
• 도구와 시스템이 표준화된 제품에서 더 많은 사람이 자율적으로 정의하고 개인화하여 창조할 수 있는 방향으로 진화하고 있습니다.

현재 AI Agent의 핵심 과제는 단일 모델의 능력이 아니라, 거대 모델(LLM), 도구 호출(Tool Calling), 다중 채널 접속, 권한 경계 및 장기 실행 능력을 어떻게 하나의 실행 가능하고 유지 관리 가능한 시스템으로 통합하느냐에 있습니다.

OpenClaw는 이미 로컬 실행 및 자율 에이전트(Autonomous Agent) 방향에서 실행 가능한 경로를 검증했습니다. 이를 바탕으로 CountBot은 중국어 시나리오 적응, 경량화 배포, 사용성 확장, 보안 관리 및 거버넌스 능력 등 핵심적인 공백을 메우는 데 집중합니다.

CountBot은 단순한 대화형 AI 애플리케이션이 아니라, 실제 작업을 향한 배포 가능하고 확장 가능하며 관리 가능한 오픈소스 인프라입니다. 이를 통해 일반 사용자도 자연어로 AI를 구동하고, 도구를 조직하며, 채널을 연결하여 실제 비즈니스와 일상 프로세스를 구현할 수 있습니다.

모듈	설명
Agent Loop	ReAct 추론, 도구 호출, 결과 피드백 및 반복 제어
...

• 자연어 요구사항을 여러 역할이 협업하여 완료하는 복잡한 작업으로 분해하고 싶은 경우
• 로컬 또는 프라이빗 환경에서 자신만의 AI 어시스턴트, AI 팀 또는 자동화 프로세스를 실행하고 싶은 경우
• Web, Enterprise WeChat, Feishu, DingTalk, Telegram, Discord 등 여러 엔트리를 동시에 서비스해야 하는 경우
• 도구 호출, 파일 작업, 메시지 알림, 예약 작업을 동일한 실행 환경에 통합하고 싶은 경우
• 거대 모델, 메시지 채널, 도구 호출 및 팀 협업을 하나의 통합 중추로 통합하고 싶은 경우
• AI 어시스턴트를 넘어 지속적으로 실행되는 Agent 시스템을 구축하고 싶은 경우

git clone https://github.com/countbot-ai/CountBot.git
cd CountBot
# 기본 설치
...

실행 완료 후 기본적으로 http://127.0.0.1:8000이 열립니다.

환경 변수를 통해 기본 리스닝 주소와 포트를 덮어쓸 수 있으며, 우선순위는 COUNTBOT_HOST / COUNTBOT_PORT입니다.

기본값.

$env:COUNTBOT_HOST = '0.0.0.0'
$env:COUNTBOT_PORT = '8001'
python start_app.py

set COUNTBOT_HOST=0.0.0.0
set COUNTBOT_PORT=8001
python start_app.py

중국 내 네트워크에서 GitHub 접속이 제한되는 경우, Gitee로 전환할 수 있습니다:

git clone https://gitee.com/countbot-ai/CountBot.git

• Gitee Releases: https://gitee.com/countbot-ai/CountBot/releases
• GitHub Releases: https://github.com/countbot-ai/CountBot/releases
• 지원 플랫폼: Windows / macOS / Linux

문서	설명	링크
빠른 시작 (Quick Start)	설치, 설정, 실행	https://654321.ai/docs/getting-started/quick-start-guide
...

전체 사이트 문서는 다음을 참조하세요: https://654321.ai/docs

uvicorn backend.app:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

• QQ 교류 그룹:
  1028356423

• 토론 방향: CountBot 사용, 문제 피드백, 2차 개발, 시나리오 공동 창작

• GitHub Issues: https://github.com/countbot-ai/CountBot/issues

MIT License

• OpenClaw
• NanoBot
• ZeroClaw
• anthropics/skills

FastAPI, Vue.js, SQLAlchemy, Pydantic, LiteLLM 등 오픈 소스 프로젝트에 감사드립니다.