gptme/gptme

/ʤiː piː tiː miː/

무엇의 약자인가요?

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📜 터미널이 실행되는 어디에서나 실행되는 개인용 AI 에이전트 — 노트북, ssh 세션, tmux, 헤드리스 서버 (headless servers), CI 파이프라인.

공급자 중립적 (Provider-agnostic), 로컬 우선 (local-first), 그리고 제약 없음: 셸 (shell), Python, 웹 (web), 비전 (vision) 및 에이전트가 필요로 하는 모든 것을 함께 제공합니다.

훌륭한 코딩 에이전트이지만, 모든 종류의 지식 노동을 보조할 수 있을 만큼 범용적입니다.

무료이며 오픈 소스입니다. Anthropic, OpenAI, Google, xAI, DeepSeek, OpenRouter와 함께 작동하거나, llama.cpp를 통해 완전히 로컬로 작동합니다.

— 당신의 데이터, 당신의 모델, 당신의 터미널.

Claude Code, Codex, Cursor, Warp를 대체할 수 있는 유능한 대안 — 최초의 에이전트 CLI (2023년 봄) 중 하나이며, 여전히 매우 활발하게 개발되고 있습니다.

출시 예정- 클라우드에서 에이전트를 실행하기 위한 gptme.ai 서비스; 쉬운 로컬 사용을 위한 gptme 데스크톱 앱.
2026-01- gptme-agent-template v0.4: Bob이 자율 에이전트 (autonomous agent), 자율 실행 루프 (autonomous run loops), 강화된 컨텍스트 생성 (enhanced context generation)으로서 광범위하게 실행됨
2025-12- v0.31.0: 백그라운드 작업 (Background jobs), 폼 도구 (form tool), 비용 추적 (cost tracking), 콘텐츠 주소 지정 가능 저장소 (content-addressable storage)
2025-11- v0.30.0: 플러그인 시스템 (Plugin system), 컨텍스트 압축 (context compression), 서브 에이전트 플래너 모드 (subagent planner mode)
2025-10- v0.29.0: 문맥적 안내를 위한 레슨 시스템 (Lessons system), MCP 발견 및 동적 로딩 (MCP discovery & dynamic loading), 토큰 인식 (token awareness); Bob이 GitHub 모니터링과 함께 자율 실행을 시작함
2025-08- v0.28.0: MCP 지원, 빠른 편집을 위한 morph 도구, 자동 커밋 (auto-commit), 재설계된 서버 API
2025-03- v0.27.0: 프리 커밋 (Pre-commit) 통합, macOS 컴퓨터 사용 (computer use), Claude 3.7 Sonnet, DeepSeek R1, Kokoro를 이용한 로컬 TTS
2025-01- gptme-contrib 생성: Twitter/X, Discord 봇, 이메일 도구, 컨소시엄 (consortium, 멀티 에이전트)을 포함한 커뮤니티 플러그인
2024-12- gptme-agent-template v0.3: 지속 가능한 에이전트를 위한 템플릿
2024-11- 생태계 확장: gptme-webui, gptme-rag, gptme.vim, Bob 생성 (최초의 자율 에이전트)
2024-10- 광범위한 관심을 불러일으킨 첫 번째 바이럴 트윗
2024-08- Show HN, Anthropic Claude 지원, tmux 도구
2023-09- HN에 최초 공개

Reddit, Twitter
2023-03- Initial commit - 최초의 에이전트 CLI 중 하나

더 자세한 이력은 Timeline(타임라인) 및 Changelog(변경 이력)를 참조하세요.

참고

아래의 스크린캐스트(Screencasts)는 2023년 자료입니다. gptme는 그 이후로 많이 발전했습니다! 최신 예시와 스크린샷은 Documentation(문서)을 참조하세요. 현재 자동 데모 생성 기능을 작업 중입니다: #1554.

피보나치 (Fibonacci)	curses를 이용한 스네이크 게임 (Snake with curses)
## 단계 (Steps)
## 단계 (Steps)
	만델브로 집합 (Mandelbrot) with curses
## 단계 (Steps)
## 단계 (Steps)
	터미널 UI (Terminal UI)
## 기능 (Features)

더 많은 데모와 예시는 문서에서 확인할 수 있습니다.

• 💻 코드 실행 (Code execution) - 🧩 파일 읽기, 쓰기 및 변경 (Read, write, and change files) - patch 도구를 사용하여 점진적인 변경을 수행합니다.

• 🌐 웹 검색 및 브라우징 (Search and browse the web) - browser 도구를 통해 Playwright를 사용하여 브라우저를 사용할 수 있습니다.

• 👀 비전 (Vision) - 프롬프트에 참조된 이미지, 데스크톱 스크린샷 및 웹 페이지를 볼 수 있습니다.

• 🔄 자기 수정 (Self-correcting) - 출력이 어시스턴트(Assistant)에게 다시 입력되어, 어시스턴트가 응답하고 스스로 수정할 수 있게 합니다.

• 📚 레슨 시스템 (Lessons system) - 관련성이 있을 때 문맥에 맞는 가이드와 모범 사례(Best practices)가 자동으로 포함됩니다.

  • 키워드, 도구 및 패턴 기반 매칭.
  • 대화형(Interactive) 모드와 자율형(Autonomous) 모드에 맞춰 적응.
  • 사용자 정의 레슨 및 기술(Skills)로 확장 가능.

• 🤖 다양한 LLM 제공업체 지원 (Support for many LLM providers) - Anthropic (Claude), OpenAI (GPT), Google (Gemini), xAI (Grok), DeepSeek 등을 지원합니다.

  • OpenRouter를 사용하여 100개 이상의 모델에 접속하거나, llama.cpp를 통해 로컬에서 실행할 수 있습니다.

• 🌐 웹 UI 및 REST API (Web UI and REST API) - chat.gptme.org (gptme-webui)에서 제공되는 현대적인 웹 인터페이스.

  • Python 패키지에 포함된 간단한 내장 웹 UI.
  • REST API를 지원하는 서버.
  • PyInstaller를 통한 독립 실행형 실행 파일 빌드 가능.

• 💻 컴퓨터 사용 (Computer use) (see #216) - 어시스턴트에게 전체 데스크톱에 대한 접근 권한을 부여하여 GUI 애플리케이션과 상호작용할 수 있게 합니다.

• 🔊 도구 사운드 (Tool sounds) — 다양한 도구 작업에 대한 즐거운 알림음. GPTME_TOOL_SOUNDS=true로 활성화할 수 있습니다.

gptme는 AI에게 풍부한 내장 도구 세트를 제공합니다:

도구 (Tool)	설명 (Description)
shell	터미널에서 셸 명령어를 직접 실행
ipython	설치된 라이브러리에 접근하여 Python 코드 실행
read	파일 및 디렉토리 읽기
save / append	파일 생성 또는 업데이트
patch / morph	기존 파일에 점진적 수정 (incremental edits) 수행
browser	Playwright를 통해 웹 검색 및 탐색
vision	이미지 처리 및 분석
screenshot	데스크톱 스크린샷 캡처
rag	로컬 파일에서 컨텍스트 검색 (Retrieval Augmented Generation)
gh	GitHub CLI를 통해 GitHub와 상호작용
tmux	지속적인 터미널 세션에서 장시간 실행되는 명령어 실행
computer	GUI 상호작용을 위한 전체 데스크톱 접근 권한
subagent	병렬 또는 격리된 작업을 위한 서브 에이전트 (sub-agents) 생성
chats	과거 대화 참조 및 검색

대화 중에 /tools를 사용하면 사용 가능한 모든 도구와 그 상태를 확인할 수 있습니다.

gptme는 워크플로우에 맞춰 맞춤 설정할 수 있는 계층화된 확장 시스템을 갖추고 있습니다:

플러그인 (Plugins) — Python 패키지를 통해 커스텀 도구, 훅 (hooks), 명령어로 gptme를 확장합니다:

# gptme.toml
[plugins]
paths = ["~/.config/gptme/plugins", "./plugins"]
...

스킬 (Skills) — 이름이 언급되면 자동으로 로드되는 경량 워크플로우 번들 (Anthropic 형식)입니다. Python을 작성하지 않고도 재사용 가능한 지침과 헬퍼 스크립트를 패키징하기에 좋습니다.

레슨 (Lessons) — 키워드, 도구 및 패턴을 기반으로 대화에 자동으로 주입되는 컨텍스트 가이드입니다. 팀의 모범 사례나 도메인 지식을 캡처하기 위해 직접 작성할 수 있습니다.

훅 (Hooks) — 전체 플러그인을 만들지 않고도 주요 라이프사이클 이벤트(도구 호출 전/후, 대화 시작 시 등)에서 커스텀 코드를 실행합니다.

gptme-contrib — 커뮤니티에서 기여한 플러그인, 패키지, 스크립트 및 레슨입니다:

플러그인 (Plugin)	설명 (Description)
gptme-consortium	다중 모델 합의 의사결정 (Multi-model consensus decision-making)
...

MCP (Model Context Protocol) — 모든 MCP 서버를 도구 소스로 사용합니다:

pipx install gptme # MCP 지원이 기본적으로 포함되어 있습니다

gptme는 MCP 서버를 탐색하고 동적으로 로드할 수 있어, 에이전트가 데이터베이스, API, 파일 시스템 및 기타 모든 MCP 호환 도구에 접근할 수 있도록 합니다. 서버 설정에 관한 내용은 MCP 문서를 참조하세요.

ACP (Agent Client Protocol) — 에디터에서 직접 코딩 에이전트로 gptme를 사용하세요:

pipx install 'gptme[acp]'

이를 통해 gptme를 Zed 및 JetBrains IDE에서 즉시 사용할 수 있는 코딩 에이전트로 활용할 수 있습니다. 에디터가 요청을 보내면, gptme는 전체 도구 세트(shell, browser, files 등)를 사용하여 실행하고 결과를 다시 스트리밍합니다.

gptme는 단순히 대화형으로 실행될 뿐만 아니라, 지속적인 자율 에이전트 (persistent autonomous agent) — 즉, 지속적으로 실행되며 모든 것을 기억하고 시간이 지남에 따라 발전하는 AI로 작동하도록 설계되었습니다. gptme-agent-template은 다음과 같은 완전한 스캐폴딩 (scaffold)을 제공합니다:

지속적인 워크스페이스 (Persistent workspace) — 저널, 작업, 지식 베이스 및 교훈을 포함하며 git으로 추적되는 "두뇌"
실행 루프 (Run loops) — 예약된 (systemd/launchd) 방식 또는 이벤트 기반의 자율 운영
작업 관리 (Task management) — YAML 메타데이터와 GTD 스타일의 워크플로우를 갖춘 구조화된 작업 큐
메타 학습 (Meta-learning) — 행동 패턴을 포착하고 시간이 지남에 따라 개선하는 교훈 (lessons) 시스템
멀티 에이전트 조정 (Multi-agent coordination) — 동시 실행되는 에이전트들을 위한 파일 임대 (file leases), 메시지 버스 (message bus) 및 작업 점유 (work claiming)
외부 통합 (External integrations) — GitHub, 이메일, Discord, Twitter, RSS 등

# 자신만의 에이전트를 생성하고 실행하기
gptme-agent create ~/my-agent --name MyAgent
gptme-agent install # 스케줄에 따라 실행됨
...

Bob은 레퍼런스 구현체 (reference implementation)로, 2024년 말부터 지속적으로 실행되고 있는 프로덕션급 자율 에이전트입니다. Bob은 PR을 생성하고, 코드를 리뷰하며, CI를 수정하고, 자신의 작업 큐를 관리하며, 점점 늘어나는 행동 교훈 세트를 유지하고, Twitter에 게시물을 올리고, Discord에서 응답하며, 블로그 포스트를 작성합니다.

여러 전문화된 에이전트가 병렬로 실행될 수 있습니다 (예: Bob(엔지니어링)과 Alice(개인 비서 및 오케스트레이션)). 이들은 공유 인프라를 통해 서로 조정합니다.

전체 가이드는 Autonomous Agents 문서를 참조하세요.

지속적인 에이전트에게는 단순한 도구 권한뿐만 아니라, 전체 루프에 대한 가드레일 (guardrails)이 필요합니다:

입력 가드레일 (Input guardrails)— 에이전트 작업 공간 내의 구조화된 작업 선택기 (task selectors)는 작업의 집중도를 유지하고, 알림이나 모호한 작업으로 인한 혼란 (thrashing)을 줄입니다. Bob은 이 계층을 위해 CASCADE 스타일의 선택기를 사용합니다.
실행 전 가드레일 (Pre-action guardrails)— 레슨 (lessons)은 에이전트가 행동하기 전에 상황별 가이드를 주입합니다.
출력 가드레일 (Output guardrails)— 훅 (hooks)과 프리 커밋 체크 (pre-commit checks)는 제어권이 사용자에게 돌아가기 전에 파일 변경 사항을 검증합니다.

이 스택은 단순하고 조합 가능합니다: 선택기는 작업 선택을 개선하고, 레슨은 행동을 유도하며, 체크는 결과를 검증합니다. 나중에 그 위에 평가 (evals)를 추가할 수 있지만, 기본적인 가드레일 루프는 이미 존재합니다.

• 🖥
  개발 (Development): AI의 도움을 받아 코드를 더 빠르게 작성하고 실행합니다. - 🎯
  셸 전문가 (Shell Expert): 자연어를 사용하여 올바른 명령어를 얻습니다 (더 이상 플래그를 외울 필요가 없습니다!). - 📊
  데이터 분석 (Data Analysis): 터미널에서 직접 데이터를 처리하고 분석합니다. - 🎓
  대화형 학습 (Interactive Learning): 새로운 기술이나 코드베이스를 직접 실험해 봅니다. - 🤖
  에이전트 및 도구 (Agents & Tools): 실제 업무를 위한 장기 실행 자율 에이전트를 구축합니다. - 🔬
  연구 (Research): 문헌 검토, 데이터 수집 및 분석 파이프라인을 자동화합니다.

• ⭐ 여전히 활발히 개발 중인 최초의 에이전트 CLI 중 하나입니다 (2023년 봄 출시).

• 🧰
  확장이 용이함 - 🧪 광범위한 테스트, 높은 커버리지.

• 🧹 mypy, ruff, pyupgrade로 점검 및 포맷팅된 깨끗한 코드베이스. - 🤖 댓글로부터 변경 사항을 요청하는 GitHub Bot! (see #16 참조)

• 이 리포지토리 내에서 작동합니다! (예시는 #18 참조)

• 완전히 GitHub Actions에서 실행됩니다.

• 📊 다양한 모델의 능력을 테스트하기 위한 평가 스위트 (Evaluation suite).

• 📝 vim과의 쉬운 통합을 위한 gptme.vim.

• 🖥
  gptme-tauri— 로컬에서 쉽게 사용할 수 있도록 gptme를 래핑한 데스크톱 앱 (WIP) - ☁️
  gptme.ai— gptme 에이전트를 실행하기 위한 관리형 클라우드 서비스 (WIP; 직접 gptme-server와 gptme-webui를 실행하여 셀프 호스팅 가능) - 🌳 트리 기반 대화 구조 (see #17 참조)

• 📜 로컬 파일의 컨텍스트를 자동으로 포함하기 위한 RAG (see #59 참조)

• 🏆 최첨단 성능 (frontier capabilities) 테스트를 위한 고급 평가 (evals)

• Python 3.10 이상

• 최소 하나 이상의 LLM (Large Language Model) 제공업체에 대한 인증 정보:

  • OpenRouter는 브라우저 OAuth 온보딩을 사용하여 gptme 내부에서 /account setup openrouter 명령어로 대화형 설정을 할 수 있습니다.
  • 또한 Anthropic (ANTHROPIC_API_KEY), OpenAI (OPENAI_API_KEY), OpenRouter (OPENROUTER_API_KEY) 및 기타 제공업체를 위해 API 키를 수동으로 설정할 수도 있습니다.
  • llama.cpp를 통한 로컬 모델은 키가 필요하지 않습니다 — 제공업체 문서(providers docs)를 참조하세요.

OpenRouter는 다음과 같이 대화형으로 설정할 수 있습니다:
/account setup openrouter

전체 설정 지침은 시작하기(Getting Started) 가이드를 참조하세요.

# pipx 사용 시 (권장, Python 3.10+ 필요)
pipx install gptme
# uv 사용 시
...

gptme를 실행하면 프롬프트가 나타납니다. 요청 사항을 입력하면 gptme가 필요에 따라 도구(tools)를 사용하여 응답합니다.

# 파티클 효과 시각화 생성
gptme 'write an impressive and colorful particle effect using three.js to particles.html'
# 시각 예술 생성
...

더 자세한 내용은 시작하기(Getting Started) 가이드와 문서의 예제(Examples)를 참조하세요.

~/.config/gptme/config.toml 파일을 생성하세요:

[user]
name = "User"
about = "I am a curious human programmer."
...

모든 옵션에 대해서는 설정(configuration) 문서를 참조하세요.

$ gptme --help
Usage: gptme [OPTIONS] [PROMPTS]...
gptme is a chat-CLI for LLMs, empowering them with tools to run shell
...

표준 출력(stdout)이 CI 또는 감독 프로세스(supervising process)와 같이 기계가 읽을 수 있는 형태여야 하는 경우, --non-interactive를 --output-format json과 함께 사용하세요. 기존의 자동화된 대화를 계속하거나, 새로운 프롬프트를 전달하지 않고 대기 중인 후속 프롬프트를 이어가려면 --resume을 사용하세요.

gptme는 단순한 CLI 그 이상입니다. 성장하는 생태계를 가진 플랫폼입니다:

프로젝트	설명
gptme-webui	현대적인 React 웹 인터페이스, chat.gptme.org에서 사용 가능
...

gptme 기반의 커뮤니티 에이전트:

• Bob — 2024년 말부터 지속적으로 실행되고 있는 자율 AI 에이전트로, 오픈 소스에 기여하며 자신의 작업을 스스로 관리합니다.
• Alice — 개인 비서 및 에이전트 오케스트레이터(orchestrator)로, 동일한 아키텍처에서 포크(forked)되었습니다.

Discord— 질문하기, 제작한 결과물 공유하기, 기능 논의하기
GitHub Discussions— 긴 형식의 대화 및 아이디어 공유
X/Twitter— 업데이트 및 공지 사항

기여(Contributions)를 환영합니다! 기여 가이드(contributing guide)를 확인하세요.

gptme는 **터미널이 실행되는 곳이라면 어디에서나 실행되는 개인용 AI 에이전트(personal AI agent)**입니다. 여러분의 노트북, SSH 세션, tmux, 헤드리스 서버(headless servers), CI 파이프라인 등 어디에서든 사용할 수 있습니다. 이 도구는 제공자 중립적(provider-agnostic)이며, 로컬 우선(local-first) 방식이고, 제약이 없습니다. 쉘(shell), Python, 웹(web), 비전(vision) 및 에이전트가 필요로 하는 모든 기능을 갖추고 있습니다. 발음은 "GPT-ME"와 같이 /ʤiː piː tiː miː/로 합니다.