Jarvis AI 어시스턴트

License: MIT

CI: Run Tests

Docs

🏆 제3회 개방 원자 대회 종합 우승

「지능 코드·오픈소스 홍몽 글로벌 AI Agent 코드 생성 챌린지」 종합 우승

• 🤖 1만 건 이상의 Agent 자가 제출: 2025년 5795건 + 2026년 4524건, 99% 이상을 CodeAgent가 자체적으로 완료
• 📦 프로젝트 규모: Python 파일 319개, 코드 라인 158181줄, 테스트 파일 84개, 테스트 케이스 1064개 (v5.0.1)

Agent를 '독립적인 작업'에서 '함께 일하는 것'으로 이끌다 🚀

한마디로: 로컬 구동, 즉시 사용 가능, 깊은 커스터마이징이 가능한 협업형 AI 개발 플랫폼입니다. '개인-단일 Agent', '개인-다중 Agent', '다수-단일 Agent', '다수-다중 Agent'의 네 가지 협업 모드를 완벽하게 지원하며, 코딩, 검토, 자동화 실행, 보안 분석, C→Rust 마이그레이션까지 하나의 명령줄로 처리합니다.

왜 Jarvis를 선택해야 하는가 · 협업 모드 · 접근 방식 · 핵심 능력 · 빠른 시작 · 자주 쓰는 명령어 · Python SDK 통합 · 설정 설명 · 확장 능력 · 로컬 백그라운드 서비스 (Jarvis Daemon) · 브라우저 확장 · 기여 가이드라인

👋 Jarvis란 무엇인가?

Jarvis는 개발자를 위한 협업형 AI 개발 플랫폼입니다. 단순한 대화 도구를 넘어 실제 작업 흐름(workflow)에 진입할 수 있습니다. 코드를 읽고, 수정하고, 도구를 실행하며, 컨텍스트를 관리하고, 경험을 재활용하며, 핵심 지점에서 통제권을 유지합니다.

그것의 핵심 명제는 Agent를 '독립적인 작업'에서 '함께 일하는 것'으로 이끄는 것입니다. AI 개발 도구의 협업 능력은 두 가지 차원에서 교차 분석할 수 있습니다. 인간의 차원(개인 vs 다수)과 Agent의 차원(단일 vs 다중)이며, 이를 통해 네 가지 협업 모드가 나오는데, Jarvis는 이 모든 네 가지를 완벽하게 지원합니다.

만약 AI가 단순히 '제안'하는 것을 넘어, 사용자의 로컬 환경에서 분석하고, 실행하고, 검증하며, 경험을 축적하도록 하기를 원한다면, Jarvis가 바로 그러한 시나리오를 위해 설계되었습니다.

누가 사용하기 적합한가?

• 일상적인 개발 프로세스에 AI를 도입하고 싶은 개인 개발자
• 코드 수정, 검토, 검증 프로세스를 통일하려는 엔지니어링 팀
• 보안 분석, 자동화 처리, C→Rust 마이그레이션 등의 전문 시나리오 사용자
• 로컬 제어성을 유지하고 단일 플랫폼에 깊게 종속되는 것을 피하고 싶은 사용자

협업 모드 (네 가지 사분면)

네 가지 모드는 점진적으로 발전합니다: 개인-단일 Agent가 기본이며, 개인-다중 Agent는 확장이고, 다수-단일 Agent는 공유이며, 다수-다중 Agent가 궁극적인 형태입니다. 주류 도구(Claude Code, CodeX, CodeBuddy)들은 '개인-단일 Agent' 시나리오에 초점을 맞추지만, Jarvis는 인간 × Agent의 두 차원에 걸친 네 가지 협업 모드를 완벽하게 지원합니다.

핵심 하이라이트

• 🏆 제3회 개방 원자 대회 총챔피언
• 🤖 1만 건 이상의 Agent 자가 제출: 99% 이상을 CodeAgent가 자체적으로 완료
• 🧩 4가지 협업 모드 완벽 지원: 단일 사용자/단일 Agent부터 다수 사용자/다수 Agent의 분산 협업 네트워크까지
• 🔍 심볼 레벨 코드 이해: Django 52.4만 줄 규모 라이브러리 구축에 22.11초, find_definition은 6.4ms, find_references는 1.4ms
• 🧠 5단계 능력 시스템 통합: 심볼 레벨 이해 + 다중 Agent 협업 + Agent 자가 제출 루프(closed loop) + 다수 사용자 공유 아키텍처 + 계층적 지식 축적

자세한 내용은 협업 모드 문서를 참조하세요.

✨ 왜 Jarvis인가?

또 다른 '챗봇'이 아니라, 진정으로 행동하고 사람과 협력할 수 있는 AI 파트너입니다.

• 🎯 즉시 사용 가능: 명령어 한 줄로 시작하며, 복잡한 설정 없이 원클릭 설치 지원
• 💻 코드 중심: 개발자를 위해 설계되었으며, 자동 Git, 빌드 검증, 정적 분석(static check), 영향 분석을 지원합니다.
• 🧠 사용할수록 똑똑해짐: 방법론 축적, 메모리 계층화, 필요에 따른 규칙 로딩으로 경험 재활용이 가능합니다.
• 🔒 로컬 제어: 데이터가 본체(local machine)에 남아있으며, Windows GUI 자동화 지원, vendor lock-in이 없습니다.
• 🔌 높은 확장성: 사용자 정의 도구, MCP 통합, 메타 Agent 자가 제출, 새로운 플랫폼 적응 등 추가하고 싶은 것을 추가할 수 있습니다.
• 🤝 협업 및 공동 작업: 다중 사용자 인증, 다중 Agent 오케스트레이션(orchestration), 다중 노드 분산 처리로 개인용 도구부터 팀 플랫폼까지 지원합니다.

다른 솔루션과의 비교

• Jarvis: 코드를 위한 협업형 플랫폼으로, 다중 노드, 다중 게이트웨이, 다중 Agent 아키텍처를 채택하여 로컬화, 경량 메모리, 태스크 분리, 필요에 따른 규칙 로딩을 강조하며 Windows GUI 자동화를 지원합니다. 또한 내장된 심볼 데이터베이스와 영향 분석을 통해 정확한 구조적 코드 이해를 제공합니다.
• Claude Code / CodeX / CodeBuddy: '단일 사용자/단일 Agent' 시나리오의 코드 어시스턴트에 초점을 맞추었으며, 다중 Agent 협업은 주로 자(子) 에이전트 트리 확장 형태이며, 팀 협업 및 크로스 노드 기능에 제한적입니다.
• OpenClaw: 메시징 채널과 일상적인 자동화 시나리오에 더 가깝습니다. 팀 공유 게이트웨이를 지원하지만, JWT 인증이나 ACL 권한 그룹 같은 세밀한 권한 제어는 없습니다.
• AutoGen / CrewAI / MetaGPT: 다중 Agent 오케스트레이션 개발 프레임워크로, 사용자가 직접 Agent 로직을 작성하여 애플리케이션을 구축해야 합니다. Jarvis는 즉시 사용할 수 있는 협업 플랫폼입니다.

상세 비교(정량적 성능 데이터)는 협업 모드 문서 · 제4장를 참조하세요.

무엇을 할 수 있나요?

• 프로젝트 구조 분석 및 실행 계획 생성
• 코드 수정 후 자동 검증 실행으로 수동 왕복 전환 감소
• 심볼 데이터베이스를 이용해

📱 접속 방식

Jarvis는 다양한 사용 시나리오를 충족하는 세 가지 접속 방식을 제공합니다:

💡 다중 사용자 및 협업 기능은 웹 인터페이스를 통해서만 제공됩니다. CLI는 개인 사용에 중점을 둡니다.

CLI (명령줄)

# 범용 Agent 시작
jvs

...

Web 게이트웨이

# 웹 서비스 시작 (기본적으로 localhost:8000 포트에서 수신)
jarvis-service

...

시작 후 브라우저에서 http://localhost:8000으로 접속하여 사용할 수 있습니다.

분산 배포

Master 노드 (메인 노드, 통합 진입점 제공):

jarvis-service --node-mode master --gateway-host 0.0.0.0 --gateway-port 8000 --gateway-password your_password

Child 노드 (자식 노드, Agent 실행):

jarvis-service --node-mode child \
    --node-id worker-01 \
    --master-url ws://master-host:8000 \
...

💡 노드 키 획득: Master 노드를 시작한 후, 프론트엔드 관리 페이지의

차원	능력
로컬화	로컬의 임의 자원(파일, 명령어, 프로세스 등) 조작 가능
...
变更影响分析

🚀 빠른 시작하기

💡 30초 만에 사용법 숙지: 설치 후 jvs 또는 jca를 실행하고, 안내에 따라 API Key를 설정하면 AI와 협업 개발을 바로 시작할 수 있습니다.

시스템 요구 사항

• 운영체제: Linux(주요), Windows 10/11(WSL 또는 네이티브, GUI 자동화 지원)
• Python: 3.12
• Docker (선택): 이미 종속성이 사전 설치되어 있어 로컬 Python / Rust가 필요하지 않습니다.

설치

원클릭 설치 (권장)

# Linux/macOS (GitHub 소스)
bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/skyfireitdiy/Jarvis/main/scripts/quick-install.sh)"

...

# Windows (PowerShell, 중단점 재실행 지원)
powershell -File scripts/quick-install.ps1

설치 스크립트는 다음 작업을 자동으로 수행합니다:

• uv 패키지 매니저 자동 설치(미설치 시)
• Jarvis 최신 버전 소스 코드 다운로드 (얕은 클론 방식으로 다운로드 용량 감소)
• uv tool install -e . --python 3.12를 사용하여 Jarvis 설치
• 선택적 강화 도구(rg, fd, fzf, tmux, tree) 설치

💡 팁: 새 버전은 초경량 설치 방식을 채택하여 더 이상 바이너리 종속성을 내장하지 않으며, 저장소 크기가 약 164MB 감소했습니다. 설치 과정에는 uv와 Python 종속성 다운로드를 위한 네트워크 연결이 필요합니다.

오프라인 설치

네트워크 환경이 없는 경우(내망, 격리된 서버실, 오프라인 시연)에는 오프라인 설치 패키지를 사용할 수 있습니다. 이 패키지에는 Python 환경, 종속성 및 프론트엔드 빌드 산출물이 포함되어 있으며 x86_64 / aarch64를 지원합니다:

# 네트워크 연결된 기기에서 오프라인 패키지 생성
bash scripts/create_offline_package.sh

자세한 단계는 오프라인 설치 가이드를 참조하십시오.

수동 설치

수동으로 설치하거나 사용자 지정 설치 위치를 지정하려는 경우:

# 1. uv 설치 (미설치 시)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

...

업그레이드

cd ~/Jarvis
git pull
uv tool install -e . --python 3.12

수동 소스 코드 설치

git clone --depth 1 --branch <latest-tag> https://github.com/skyfireitdiy/Jarvis.git
cd Jarvis
export PATH="$(pwd)/src/jarvis/jarvis_data/deps/x86_64_linux:$PATH"
...

Docker 관련 설명은 Docker 사용 가이드를 참조하십시오. 주 설치 진입점은 '소스 코드 다운로드 + 저장소 내장 uv + uv tool 설치' 방식으로 통일되었습니다.

첫 번째 작업

# 일반적인 작업: AI에게 분석, 계획, 실행을 요청
jvs -T "현재 프로젝트 구조를 분석하고 최적화할 수 있는 종속 관계를 찾아줘"

...

💡 자주 사용하는 명령어

Jarvis를 설치하면 다음 명령이 제공됩니다. 짧은 명령어는 해당 긴 명령어의 단축키입니다:

💡 임의 명령에 --help를 추가하여 자세한 매개변수를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, jca --help와 같습니다.

📦 또한 Python 패키지와 독립적인 Go 버전 백엔드 서비스인 jarvis-daemon이 있으며, Releases에서 해당 플랫폼 압축 파일을 다운로드하여 사용합니다 (자세한 내용은 로컬 백엔드 서비스 참조).

🐍 Python SDK 통합

from jarvis.jarvis_code_agent.code_agent import CodeAgent

agent = CodeAgent()
...

from jarvis.jarvis_agent import Agent

agent = Agent(system_prompt="당신은 전문적인 문서 유지 보수 어시스턴트입니다.", name="DocGenerator")
...

⚙️ 설정 설명

⚙️ 설정 설명

설정 파일은 ~/.jarvis/config.yaml에 위치하며, 처음 실행 시 대화형 설정 마법사가 시작됩니다.

예시

llm_group: default

llm_groups:
...

eval_llm(선택 사항)에 대하여: 모델 그룹에 eval_llm을 설정한 후에는, 방법론 로딩, 규칙 선택 등 '후보군에서 관련 항목을 선택'하는 시나리오가 이 구조화된 평가 모델(예: Jev)의 점수를 우선적으로 사용하여 선택됩니다. 설정하지 않았거나 호출에 실패할 경우 자동으로 normal_llm의 일반적인 프로세스로 폴백되며, 기존 동작에는 영향을 주지 않습니다.

더 많은 설정 항목은 사용 가이드를 참조하세요.

🛠 확장 기능

• 커스텀 도구: ~/.jarvis/tools/ 아래에 생성하고 등록할 수 있으며, 중앙 도구 저장소(central_tool_repo) 팀 공유를 지원합니다.
• 플러그인 패키지: 커널 + 플러그인 패키지 아키텍처로, config.yaml이 지원하는 모든 설정(도구/규칙/방법론/모델/Agent 정의/콜백)을 플러그인으로 패키징할 수 있습니다. 설치 후 자동으로 발견 및 주입되어 커널 수정이나 재배포가 필요 없습니다. 개발 및 배포는 플러그인 개발 가이드를 참조하세요.
• 새 LLM 플랫폼: ~/.jarvis/platforms/ 아래에 어댑터를 추가합니다.
• MCP 통합: 설정 파일을 통해 MCP 서비스에 연결할 수 있으며, stdio / sse / streamable 세 가지 전송 방식을 지원합니다.
• 도구 자가 부트스트랩(Tool Self-bootstrapping): 메타 에이전트(meta_agent)는 자연어를 기반으로 도구를 생성/개선하고 자동으로 등록합니다.

자세한 내용은 기능 확장을 참조하세요.

스킬 자동 발견

로컬 규칙만으로는 현재 작업을 포괄하기에 부족할 경우, Jarvis는 자동으로 원격 스킬 마켓(SkillHub)을 검색합니다. LLM이 후보 스킬과 작업의 적합도를 평가하고, 적중 시 자동으로 설치 및 로드하여 수동 선택이 필요 없습니다:

• 검색: 작업 설명에 따라 스킬 마켓에서 검색합니다.
• 평가: LLM이 후보 스킬과 작업 요구사항을 비교하여 채택 여부에 대한 결론을 제시합니다.
• 설치: 채택된 경우 자동으로 다운로드 및 설치되어 규칙 체계에 등록되며, 이후 작업에서 바로 재사용할 수 있습니다.

해당 구현은 src/jarvis/jarvis_agent/skill_discovery/에 위치하며, auto_select_rule 도구를 통해 수동으로도 트리거할 수 있습니다.

🖥 로컬 백엔드 서비스 (jarvis-daemon)

jarvis-daemon은 Go로 작성된 로컬 상주 서비스(제3자 의존성 없음, cgo 없음, Windows/Linux 지원)입니다.
이를 통해 Agent가 브라우저에 의존하거나 공용 네트워크 진입점이 필요 없이 로컬에서 직접 작업을 수행할 수 있습니다. 프론트엔드는 127.0.0.1:17800을 통해 이 서비스와 통신하며, 포트는 '설정'에서 수정 가능합니다.

설치

원문에서 Releases를 다운로드하여 해당 플랫폼 산출물(jarvis-daemon_linux_amd64.tar.gz, linux_arm64.tar.gz, windows_amd64.zip, windows_arm64.zip)을 얻습니다. 압축 해제 후 다음 명령어를 실행합니다:

# Linux
./jarvis-daemon install   # systemd 사용자 서비스로 등록
./jarvis-daemon start
...

install은 먼저 실행 파일을 고정된 설치 디렉터리 ~/.jarvis/bin/jarvis-daemon[.exe]에 복사한 다음 서비스를 등록합니다. 따라서 이후 원본 다운로드 파일을 이동하거나 삭제해도 서비스 운영에는 영향을 주지 않습니다. 나머지 하위 명령어는 uninstall / stop / restart / status입니다.

기능 개요

⚠️ 상기 기능은 본래 파일 읽기/쓰기, 프로세스 및 서비스 관리, 키보드/마우스 시뮬레이션이 가능하므로, 신뢰할 수 있는 환경에서만 활성화하고 권한 경계를 주의해야 합니다.

🌐 브라우저 확장 (Browser Bridge)

Agent가 사용자의 실제 브라우저 내 웹페이지를 조작하도록 합니다: 이미 로그인된 Cookie와 Session을 재활용하여 사용자가 현재 열어둔 탭에 직접 읽기/쓰기가 가능하며, 다시 로그인할 필요도 없고, 공인 IP가 필요하지 않으며, 포트를 개방할 필요도 없습니다.

jarvis-browser(jb, 서버 측 Playwright를 이용해 독립 브라우저 실행)와 달리, 본 확장 프로그램은 사용자 브라우저 내에서 작동하며, WebSocket을 통해 Jarvis 게이트웨이로 능동적으로 연결합니다. 따라서 '내가 이미 로그인한 웹페이지 조작'과 같은 시나리오에 적합합니다.

설치

1. 웹 인터페이스(펫 홀)에서 '브라우저 플러그인 설치'를 클릭하여 플러그인 패키지(zip)를 다운로드하고 로컬 디렉터리에 압축 해제합니다.
2. Chrome/Edge의 chrome://extensions로 이동하여 '개발자 모드'를 활성화합니다.
3. '압축 해제된 확장 프로그램 로드'를 클릭하고, 압축 해제한 디렉터리를 선택합니다.
4. 브라우저에서 Jarvis 웹페이지에 로그인합니다 (확장 프로그램이 자동으로 로그인 상태를 재활용하므로 토큰을 수동으로 입력할 필요가 없습니다).
5. 툴바 확장 아이콘을 클릭하고 게이트웨이 주소(예: https://jvs-ai.cn)를 작성하여 연결합니다.

💡 확장 프로그램 소스 코드는 저장소 루트 디렉터리 browser_extension/에 위치하며, 게이트웨이에 맞춰 필요에 따라 패키징 및 다운로드되어 버전 일치를 보장합니다; 프론트엔드는 플러그인 버전을 자동으로 감지하고 새 버전이 있을 경우 업데이트를 안내합니다.

기능 개요

설치 후, Agent는 사용자 브라우저에 대한 완전한 조작 능력을 얻게 됩니다: 마치 사용자 본인처럼 임의의 로그인된 웹페이지를 조작할 수 있고, 네트워크 트래픽을 읽고 수정하며, 확장 프로그램 및 사이트 권한을 관리하고, 모든 브라우저 데이터에 접근할 수 있습니다.

• 웹페이지 조작: 탭 / 탐색 / DOM 읽기/쓰기 (클릭, 입력, 호버링, 드롭다운, 스크롤, 파일 업로드) / 스크린샷
• 디버깅: CDP를 통해 콘솔 로그 읽기, 네트워크 요청 수집, 임의 표현식 실행 (페이지 CSP 제한을 받지 않음)
• 스크립트 라이브러리(유사 Tampermonkey): 사용자 정의 페이지 스크립트를 설치하고, Agent가 script.*로 조회 및 호출하여 사이트 전용 조작 기능을 캡슐화하는 데 적합합니다.
• 브라우저 데이터: 북마크, 기록, 다운로드, 세션, 읽기 목록, 탭 그룹, 즐겨찾는 사이트, 사이트 아이콘
• 클립보드: 게이트웨이의 정적 파일을 읽어 프론트엔드 클립보드에 쓰기 (예: 이미지를 리치 텍스트 편집기에 붙여넣기)
• 고민감 기능 (호출 전 사용자 확인 필요): Cookie, 네트워크 요청 규칙, 확장 프로그램 관리, 본체 통신, 프록시, 개인 정보, 브라우징 데이터, 콘텐츠 설정