Dasan. 1
요약
사용자가 직접 커스텀할 수 있는 개인용 AI 에이전트 'Dasan'을 소개합니다. Codex OAuth를 활용해 비용 효율적으로 LLM을 구동하며, ReAct 루프를 통해 로컬 파일을 제어하고 프로젝트 작업을 수행합니다.
핵심 포인트
- Codex OAuth를 활용한 저비용 LLM 구동 방식 채택
- ReAct(Reasoning and Acting) 루프 기반의 로컬 파일 제어
- SQLite를 이용한 단일 세션 대화 기록 유지
- CORE와 ALIGNMENT로 구성된 이중 시스템 프롬프트 구조
English
내가 나만의 에이전트를 만드는 이유: "Dasan"을 소개합니다
OpenClaw나 Claude Code와 같이 타인이 만들어 놓은 기성 에이전트 (Agent) 시스템에 의존하는 대신, 나는 내 취향에 맞게 정확히 형성하고 조정할 수 있는 나만의 에이전트를 밑바닥부터 직접 만들기로 결심했다. 그것이 이 프로젝트의 시작이다.
그 이름은 Dasan이다.
이 이름은 조선 시대의 위대한 학자인 '정약용'의 호에서 따왔다. 그는 어떤 의미에서 정조의 가장 뛰어난 "에이전트 (Agent)"였다. 나는 Dasan이 나에게도 최고의 에이전트가 되기를 바라는 마음에서 이 이름을 빌려왔다.
Dasan은 Codex OAuth로 구동되는 LLM (대규모 언어 모델) 위에서 실행된다. 이는 API 비용을 자유롭게 소모할 여유가 없는 가난한 개발자의 피할 수 없는 운명이다. Codex OAuth를 사용하면 구독 플랜 내에서 가치를 짜낼 수 있기에, 나는 그 위에 Dasan을 구축했다.
Korean
OpenClaw, Claude Code 와 같은 누군가가 개발해주는 agent 시스템이 아니라. 내가 스스로 agent 를 만들고 입맛에 맞게 조절을 하고 싶어서 Agent 개발을 시작했다.
이름은, 다산.
다산 정약용의 호에서 따왔다. 정조의 최고의 역할을 했던 Agent(?)가 내게도 최고의 Agent 가 되길 바라는 마음에서 따왔다.
Dasan의 기본적인 LLM은 codex O auth를 이용한다. 이는 API 비용을 넉넉하게 사용할 수 없는 가난한 개발자의 어쩔 수 없는 운명이다. Codex Oauth 는 구독제 내에서 쌀먹이 가능하니 이걸 기반으로 개발되었다.
AnchovyPark / Dasan
Dasan
LLM으로 로컬 파일을 제어하는 개인 에이전트 하네스 "질문 → 도구(탐색·읽기·수정·명령 실행)로 프로젝트 작업 → 답변" ReAct (Reasoning and Acting) 루프를 끝까지 돌리고 대화는 단일 세션으로 SQLite(~/.dasan/sessions.db)에 계속 이어진다. 시스템 프롬프트는 불변 역할(CORE)과 학습되는 사용자 정렬(ALIGNMENT) 2겹.
인증: OpenAI(ChatGPT 구독) OAuth — Codex CLI의 "Sign in with ChatGPT" 플로우를 재사용 (개인용).
설치 (다른 컴퓨터 — 한 줄 전역 설치)
macOS / Linux
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/AnchovyPark/Dasan/main/install.sh | bash
Windows PowerShell
irm https://raw.githubusercontent.com/AnchovyPark/Dasan/main/install.ps1 | iex
GitHub에서 최신 코드를 받아 pipx로 전역 설치하고 dasan 명령을 PATH에 놓는다. 설치 후 새 터미널에서 dasan login → dasan start. (pipx가 없으면 스크립트가 알아서 깔아준다.)
개발 (이 리포에서 직접 수정)
pip install -e . # editable 설치 — 소스 수정이 즉시 반영됨
dasan login # 브라우저 로그인 (최초 1회)
python -m agent.main <인자>를 통해서도 동일하게 동작한다.
사용
dasan # 채팅 TUI (CC 스타일),
…
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