Show GN: RUNE-BOT - 자기 실행을 기억하고 학습하는 로컬 AI 에이전트

AI 도구가 어제 한 실수를 오늘 또 합니다.

기억하고, 학습하고, 모델에 종속되지 않는 로컬 AI 에이전트를 만들고 있습니다.

쓸수록 나아집니다

• 매 실행을 에피소드로 저장하고 성공/실패 패턴을 추적합니다
• 반복 승인한 작업은 자동 실행으로 승격됩니다 (되돌리기 가능)
• 학습 데이터는 마크다운 파일이라 직접 열어서 편집할 수 있습니다

복잡한 작업은 알아서 나눕니다

• 독립적인 서브태스크를 워커 풀에서 병렬 실행합니다
• 조사 결과에 따라 실행 중에 태스크를 동적으로 추가합니다
• 읽기 도구는 최대 5개 동시 실행, 쓰기 도구는 순차 실행합니다

LLM을 가리지 않습니다

• LiteLLM 기반으로 Claude, GPT, Gemini, Ollama 등 130+개 프로바이더 지원
• config 한 줄로 모델 전환

도구

• 웹 검색/수집, 헤드리스 브라우저(CDP), 파일 편집, bash, git
• 코드 심볼 탐색(tree-sitter), MCP 서버 연동, 음성 입출력(STT/TTS)
• TUI, Web UI, Telegram, Discord, Slack에서 같은 에이전트 사용

안전장치

• 80+개 위험 패턴 감지, 승인 워크플로, fail-closed 설계

데이터는 전부 로컬 저장 (SQLite + 마크다운 + FAISS).
Python 3.13+, MIT 라이선스.

실제 실행 예시

한 문장을 주면 웹 검색 → 크롤링 → 파일 생성까지 알아서 합니다.

❯ 에이전트 하네스에 대해서 리서치해서 문서 작성해줘

┃ ⊕ web_search "agent harness" AI framework ✓
┃ ⊕ web_search harness-first development agents ✓
┃ ⊕ web_fetch langchain.com/anatomy-of-agent-harness ✓
┃ ⊕ web_fetch datadoghq.com/harness-first-agents ✓
┃ ⊕ web_fetch anthropic.com/effective-harnesses ✓
┃ ⊕ web_fetch openai.com/harness-engineering ✓
┃ ◆ file_write agent_harness_research.md ✓

✓ 11개 도구 · 3분 — 4개 사이트 리서치 → 410줄 종합 보고서

GitHub: https://github.com/dybala-21/rune

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