내 AI. 내 서버. 내 규칙.

하나의 맥락에서 이어지는 다섯 가지 일

채팅은 시작점일 뿐입니다. 같은 대화에서 일을 에이전트에게 맡기고, 내가 올린 자료로 답변을 검증하고, 긴 설명 대신 바로 열어 볼 수 있는 결과물을 받을 수 있습니다.

평범한 채팅 경로와, 의도적으로 켜는 MoA형 전환

OpenMake는 모든 메시지를 전문 에이전트 패널로 퍼뜨리지 않습니다. 기본 경로는 모델 하나를 해석해 일반 채팅·도구 루프를 실행합니다. 서로 다른 전문가 관점과 명시적인 합성이 필요한 질문에서만 Discussion을 켭니다.

이 모드는 경계를 둔 MoA형 오케스트레이션입니다. 주제에 맞는 패널을 고르고, 같은 근거 패키지와 컨텍스트 우선순위를 각 전문가에게 전달한 뒤, 결과를 비교하고 최종 답을 합성합니다. 진행 이벤트도 채팅 화면에 보여 파이프라인을 숨기지 않습니다.

기본은 로컬로, 필요할 때만 외부 모델을

기본 모델 엔드포인트를 로컬로 잡으면 평소 답변은 게이트웨이 안에 남습니다. 다른 모델이 필요한 작업에만 키를 등록하고 agent·judge·research·spawn·review·summary 중 한 역할에 연결하세요. 워크스페이스 전체를 바꿀 필요는 없습니다.

모델 선택에도 우선순위가 있습니다. 사용자별 설정을 먼저 보고, 없으면 관리자 기본값과 환경 설정을 거쳐 마지막에는 로컬 모델(qwen3.6-35b-a3b)을 사용합니다. 외부 호출이 실패해도 로컬 모델이 답변을 이어 갑니다.

운영자가 직접 확인할 수 있게

참조 배포는 애플리케이션을 한 호스트에서 실행합니다. PostgreSQL은 필수이고 Redis는 여러 인스턴스가 공유 저장소를 써야 할 때 선택 사항이며, 작업·MCP·아티팩트 격리 서비스는 켤 때 Docker를 씁니다.

JWT 인증과 역할 기반 권한으로 접근을 나누며, 권한이 필요한 작업은 모두 감사 로그에 기록됩니다. 감사 로그는 알림으로도 연결됩니다.

라즈베리파이 커뮤니티에서 시작해, 셀프호스팅 플랫폼으로

OpenMake는 회사가 아닙니다. 오픈소스와 오픈하드웨어를 좋아하는 사람들이 만든 것을 나누고, 직접 가진 장비에서 돌려 보는 팀으로 출발했습니다. 그 정신은 지금 개발 중인 openmake_llm에도 이어집니다.