kolega-ai/kolega-code

모델이 자체적인 다중 에이전트 워크플로우를 작성하는 터미널 코딩 에이전트.

Kolega Code는 로컬 우선(local-first)의 터미널 코딩 에이전트입니다. 단일 에이전트 루프로는 처리하기에 너무 광범위한 작업을 위해, 이 Gigacode 엔진은 모델에게 여러 하위 에이전트를 오케스트레이션하는 Python 프로그램을 작성하도록 합니다. 이후 런타임(runtime)이 해당 프로그램을 실행합니다.

리포지토리 전체 검토, 마이그레이션 또는 독립적인 작업 흐름을 가진 계획의 경우, 모델은 개별적으로 워커를 위임하는 대신 오케스트레이션 프로그램(orchestration program)을 작성합니다. 이 프로그램은 태스크에 맞춰 병렬 단계, 파이프라인, 적대적 검증(adversarial verification), 심사 패널(judge panels), 그리고 합성 게이트(synthesis gates) 등을 결합할 수 있습니다. 런타임은 스크립트를 저장하여 검사하고 다시 실행할 수 있게 합니다.

Claude Code도 동적 워크플로우(ultracode)에 대해 동일한 모델 작성 접근 방식을 사용합니다. Kolega Code는 오픈되어 있고, 제공자 독립적인(provider-agnostic) 구현을 제공하며, 그 런타임 소스 코드는 이 리포지토리에서 확인할 수 있습니다.

런타임은 완료된 각 에이전트 호출을 디스크에 기록합니다. 재개(Resume)는 위치 기반이 아니라 콘텐츠 키 기반입니다: resume_from_run_id를 사용할 경우, 변경되지 않은 의미론적 입력(semantic inputs)을 가진 호출들은 저토큰 비용으로 저널에서 재생됩니다. 이 방식은 스크립트가 편집되거나 순서가 재배열되어도 작동하며, 세션 및 프로세스 재시작에 걸쳐 작동합니다.

Gigacode가 아키텍처를 위해 어떻게 작동하는지, 또는 전체 출처(provenance)와 실행 기록을 가진 모델 작성 워크플로우가 어떻게 작동하는지에 대해 읽어보세요.

모델은 사용자의 리포지토리를 조사한 다음, 작은 런타임 API(agent, parallel, pipeline, phase, budget)를 대상으로 Python 프로그램을 작성합니다. 런타임은 동시성 제한(concurrency caps), 에이전트 개수 안전장치(agent-count backstop), 그리고 토큰 예산 회계(token-budget accounting)를 강제합니다. 이는 읽기 전용 조사자(read-only investigators), 코더, 브라우저 에이전트를 포함한 유형화된 하위 에이전트들을 디스패치하며, 이들의 활동은 TUI의 하위 에이전트 인스펙터로 스트리밍됩니다.

실행이 진행됨에 따라 런타임은 스크립트, 호출별 결과, 전사본(transcripts), 최종 결과를 디스크에 작성합니다. 중단되거나 예산 제한으로 종료된 실행은 저널을 유지하며 재개할 수 있고, 변경되지 않은 호출은 무료로 재생됩니다. 메커니즘, 보장 사항 및 제한 사항은 how-gigacode-works.md에 문서화되어 있습니다.

Gigacode는 기본적으로 비활성화되어 있습니다. /gigacode on으로 활성화하세요.

. 집중적인 변경을 위해서는 Kolega Code를 일반 터미널 코딩 에이전트로 사용하세요:

Plan/Build 모드: 조사 및 검토 가능한 작업 목록을 위한 읽기 전용 Plan 모드와 구현을 위한 Build 모드가 있습니다 (Shift+Tab으로 전환). Plan 모드에서는 워크플로우 서브 에이전트도 강제로 읽기 전용입니다.Repo 도구: 코드 읽기 및 검색, 파일 생성, 정밀한 편집 적용, 세션 변경/diff 검사.터미널 실행: 스트리밍 출력과 프로젝트 수준 권한 제어와 함께 셸 명령을 실행합니다.웹 검색 및 브라우징: 기본적으로 키가 없는 DuckDuckGo를 사용하며; Firecrawl, Tavily, SearXNG를 구성할 수 있습니다; 직접 URL 가져오기; 대화형 사이트를 위한 Playwright 기반 브라우저 에이전트입니다.MCP 서버: 권한 제한 도구로 streamable_http, sse, 및 stdio MCP 서버(OAuth 활성화 HTTP 서버 포함)에 연결합니다.대화형 또는 스크립팅 가능: 큐잉된 후속 조치가 있는 Textual TUI, JSON 출력을 갖는 일회성 kolega-code ask, 세션 목록/내보내기/재개, doctor 등을 지원합니다.에디터 통합: Agent Client Protocol을 통해 Zed 또는 VS Code에서 전체 에이전트를 구동할 수 있습니다 — 스트리밍 응답, 도구 카드, diff, 권한 프롬프트, 계획/빌드 승인, 세션 복원, 슬래시 명령어 및 서브 에이전트 전사본(문서).
확장성: 에이전트 스킬, 프로젝트 프롬프트 템플릿 재정의(문서), 라이프사이클 후크, 영구적인 프로젝트 권한 규칙.
로컬 우선 상태: 세션, 설정, 권한, OAuth 토큰 및 API 키 설정은 기기에 유지되며, 적용 가능한 곳에는 제한적인 권한을 가집니다.

kolega-code acp

Agent Client Protocol(ACP)을 제공하여 Zed와 VS Code가 권한, 계획/빌드 모드, 서브 에이전트 트랜스크립트를 포함하는 전체 에이전트를 호스팅할 수 있게 합니다. 다음으로 Zed를 설정하세요:

{
"agent_servers": {
"Kolega Code": {
...

절대 바이너리 경로(absolute binary path)를 사용하세요: 단순히 kolega-code는 에디터의 PATH에 있는 것을 가리키므로, 설치된 릴리스가 개발 중인 체크아웃을 덮어쓸 수 있습니다. Zed, VS Code 및 기타 ACP 클라이언트를 위한 전체 설정은 에디터 통합 문서에서 확인할 수 있습니다.

1. 스크립트로 설치하기:

curl -fsSL https://kolega.dev/install-kolega-code.sh | sh

또는 uv (또는 pip):

uv tool install kolega-code
# 또는: pip install kolega-code

설치 확인:

kolega-code --version

2. 프로젝트에서 세션 시작하기:

kolega-code .

3. 모델 연결하기. ChatGPT 로그인 또는 API 키를 사용하여 첫 실행 마법사(first-run wizard)를 완료하세요. 나중에 사이드바나 /settings로 설정(Settings)을 열 수 있습니다. Plan과 Build 모드를 전환하려면 Shift+Tab을 사용하거나, 작업이 fan-out에 충분히 광범위할 경우 /gigacode on을 실행하세요.

이전 대화 재개하기:

kolega-code . --resume # 최신 세션
kolega-code . --resume <id> # `sessions list`에서 가져온 특정 Resume ID

, 이를 통해 하나의 모델이 오케스트레이션(orchestration)을 작성하고, 더 저렴한 모델들이 그 에이전트들을 실행할 수 있게 합니다.

지원되는 모델 제공업체:

• Anthropic
• OpenAI API
• ChatGPT 구독 로그인 방식의 OpenAI
• Mistral AI (네이티브 API)
• Groq
• Together.ai
• Fireworks.ai
• xAI / Grok
• DashScope / Qwen
• OpenRouter (250개 이상의 도구 사용 가능 모델 게이트웨이)
• Moonshot / Kimi
• DeepSeek
• Z.AI / GLM 코딩 플랜
• Kimi 코딩 플랜
• Ollama Cloud
• 로컬 Llama

유료 ChatGPT 플랜(Plus, Pro 또는 Business)을 사용하면 /login chatgpt

을 통해 별도의 API 키 없이 OpenAI 모델을 실행할 수 있습니다. 토큰은 로컬에 저장되며 (chmod 600)
자동으로 새로 고침됩니다. ChatGPT로 로그인하려면 여기를 참조하세요.

웹 검색 백엔드에는 DuckDuckGo(기본값, 키 필요 없음), Firecrawl,
Tavily, 그리고 자체 호스팅 SearXNG가 포함됩니다. 설정에서 또는 KOLEGA_CODE_WEB_SEARCH_BACKEND
을 통해 하나를 선택하세요.

모델 ID, 역할 구성, API 키 변수 및 사고 노력(thinking-effort) 옵션에 대한 자세한 내용은 [Providers & Models]를 참조하세요.

제공업체, 모델 및 API 키는 온보딩 또는 설정 편집기에서 설정하거나, 비대화형 사용을 위해 환경 변수와 플래그를 통해 설정할 수 있습니다:

export KOLEGA_CODE_PROVIDER=deepseek
export DEEPSEEK_API_KEY=...
kolega-code ask "summarize this repository" --project . --provider deepseek --model deepseek-v4-pro

API 키 변수는 자격 증명만 제공합니다. 명시적으로 제공업체와 모델을 선택하거나 설정에 저장하세요. 로컬 세션 상태는 KOLEGA_CODE_STATE_DIR가 설정되지 않은 경우 플랫폼의 상태 디렉터리에 있습니다. 전체 내용은 [Configuration docs]를 참조하세요.

Mistral 자체 API의 경우, 설정에서 Mistral AI 아래에 키를 저장하거나 MISTRAL_API_KEY를 내보낸 다음, 모델을 명시적으로 선택하세요:

export MISTRAL_API_KEY=your-mistral-api-key
kolega-code . --provider mistral --model mistral-medium-3-5

이 선택기는 기본값으로 Mistral Medium 3.5를 사용하며, Mistral Small 4 (mistral-small-2603),
Mistral Large 4 미리 보기 (mistral-large-4)
을 포함합니다.

)), Ministral 3 (3B/8B/14B), Codestral 및 사용 가능한 네이티브 별칭(alias). Large 4에 대한 접근은 계정/구독에 따라 달라지며, 카탈로그 항목이 접근을 보장하지는 않습니다. 별칭, 특히 latest는 대상과 기능이 변경될 수 있습니다.

Medium 3.5, Small 4, Large 4 및 Ministral 3은 이미지 입력을 지원하며, Codestral은 텍스트 전용입니다. Medium/Small/Large는 none(기본값) 또는 high 추론(thinking)을 노출하며, 동일 제공업체 추론은 Mistral의 네이티브 형식으로 재생됩니다. 토큰 카운팅은 정확한 Mistral 토크나이저가 아닌 안전 마진이 포함된 보수적인 로컬 추정치입니다. 카탈로그의 32,768 토큰 출력 예약은 Kolega의 예산 책정 정책이며, 검증된 네이티브 최대 출력 한계는 아닙니다. Kolega Code는 로컬 함수-도구 루프를 실행하며, Mistral 호스팅 서버 도구는 활성화되지 않습니다. 네이티브 Mistral 키 및 모델 ID는 게이트웨이 자격 증명 및 경로와 별개입니다.

Python 3.11+ - API 키, ChatGPT 로그인 또는 최소 하나의 지원되는 모델 제공업체용 로컬 모델 - 최신 TUI(대부분 지원)를 지원하는 터미널

이 리포지토리에는 Gigacode 아키텍처 문서와 수정되지 않은 모델 작성 예시 워크플로우가 포함되어 있습니다.

전체 문서는 kolega-ai.github.io/kolega-code에서 확인할 수 있습니다:

기여를 환영합니다. 로컬 설정, 테스트 스위트 실행 및 문서 사이트 빌드에 대해서는 CONTRIBUTING.md를 참조하십시오. 보안 문제는 SECURITY.md에 따라 비공개로 신고해 주십시오.

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