로컬 우선(local-first) 데스크톱 AI 에이전트 애플리케이션(Windows / macOS / Linux 지원, Docker 및 CLI도 제공): 각 '봇'은 고유한 페르소나, 기본 모델, 작업 공간 및 메모리를 가지며, 앱 내에서 또는 WeChat, Feishu, Telegram, Slack, Discord를 통해 접근할 수 있습니다. 파일 읽기/쓰기, 샌드박스 내 명령 실행, 데스크톱 조작, 백그라운드 작업 및 예약 규칙 생성이 가능하며, 작업 공간을 벗어나는 작업은 승인 카드를 먼저 표시합니다. 에이전트 런타임은 DeepSeek Harness이며, 백그라운드 작업 및 '당신의 확인이 필요함'收件함(inbox) 설계는 DeepSeek의 Super Agent 프로토타입을 참고했습니다.
스타 수 518(+107 / 24시간)
이유
- 이전 호에 공식 오픈소스로 공개된 Super Agent 개념을 일반 사용자가 설치할 수 있는 애플리케이션으로 구현했습니다: 백그라운드 작업 완료 후 결과를 원본 대화로 반환하며, 규칙은 먼저 '관찰 모드'로 설정하여 기록만 하고 실행하지 않을 수 있고, 능동적 메시지는 결과, 결정 대기 항목 및 실패만 푸시하며, 기본 설정으로 야간 방해 금지가 적용되고, 각 작업 및 규칙에는 예산 상한이 있어 한도에 근접하면 중단하고 확인합니다.
- 권한은 세 단계(읽기 전용 / 작업 공간 / 전체 권한)로 구분되며, 기본 설정으로는 자신의 폴더에만 쓸 수 있습니다. 대화, 메모리, 파일 및 키는 로컬에 저장되며, 로컬 콘솔은 127.0.0.1만 수신합니다.
- 10-27로 데이터베이스를 구축했으며, 수집 시 24시간 동안 107개의 스타가 증가했습니다(관심도만 반영). 이 코너에서는 처음 소개합니다.
사용법
- GitHub Releases에서 해당 플랫폼의 설치 파일을 다운로드합니다(SHA256SUMS로 검증 가능). 첫 실행 시 브라우저에서 Modelflare에 로그인하거나 가입하면 이후 모델 목록이 자동으로 표시됩니다. NAS / 서버의 경우
docker run -d --name amb -p 3600:3600 -v amb-data:/data ghcr.io/modelflare-ai/anymodel-bot을 사용할 수 있으며,docker exec amb cat /data/ui-token을 실행하여 접근 토큰을 얻습니다. 3600포트를 퍼블릭 네트워크에 노출하지 마십시오. - 소스 코드에서 실행하려면 Node.js 22.13+ 및 Go 1.26.8+가 필요합니다:
npm install,npm run setup(내장 게이트웨이 컴파일),npm start을 실행하면 로컬 인터페이스는 http://127.0.0.1:3600/。입니다
위험
- 모델은 Modelflare(미국 Havenbyte LLC가 운영하는 유료 API 게이트웨이)를 통해서만 호출할 수 있으며, 토큰 단위로 과금됩니다. README에는 Modelflare가 요청 로그를 보관한다고 명시되어 있습니다. 프롬프트, 파일 내용, 도구 결과 및 컴퓨터 조작 스크린샷이 모두 로컬을 벗어납니다. README에는 DeepSeek 공식 API에 직접 연결하는 옵션이 제공되지 않으며, 입력하는 키도 Modelflare의 키입니다.
- README에는 Modelflare 충전 할인 및 프로모션 매개변수가 포함된 가입 링크가 대량으로 포함되어 있으며, 프로젝트 자체가 게이트웨이의 고객 유치 입구입니다. 가격 배율, 캐시 적중 보상 등은 판매자의 주장입니다. 컴퓨터 조작은 기본적으로 자동 실행되며, macOS에서는 베타 상태입니다. GitHub에서 라이선스 유형이 인식되지 않았습니다(README에는 MIT로 기재됨).