rociiu/talorys

외부 오픈소스 저장소를 소개하는 글입니다. HDATF 제품이 아닙니다.

무엇을 하나

Talorys는 한 사람이 자기 Cloudflare 계정에 배포해 쓰는 개인 AI 비서로, 채팅, 기억, 할 일, 노트, 프로젝트, 알림을 브라우저 앱 하나에 모으며 저장소는 0.1.4 버전을 설명합니다. 가입 절차 없이 주인 한 명이 쓰는 구조이고, 주인 비밀번호는 로컬에서 PBKDF2-SHA256으로 해시해 Cloudflare 비밀값으로 저장하며, 공개된 pages.dev 주소는 이 비밀번호와 SameSite=Strict 세션 쿠키, 로그인 실패 잠금으로 보호합니다. 요청은 React 화면을 담은 Cloudflare Pages 앱에서 공개 주소가 없는 비공개 Worker로 넘어가고, Cloudflare Agents SDK로 만든 Durable Object 하나가 대화, 기억, 할 일, 노트, 프로젝트, 자동화, 설정, 사용량을 SQLite에 보관하며, 주인은 세션과 인증 정보를 뺀 백업 파일을 내려받을 수 있습니다. 입력은 채팅 창에 쓰는 글이고, 답은 Workers AI(기본 모델 @cf/zai-org/glm-4.7-flash)가 만든 Markdown으로 생성되는 대로 바로 표시되며, 화면에 어떤 도구를 부르는지도 함께 나옵니다. 기억은 주인이 보고 고치고 지울 수 있는 사실과 선호이며, 한 턴에 최대 8개가 들어가는데 본문 단어 검색에 맞는 항목을 먼저 넣고 최근 선호를 4개까지 채우며, @cf/baai/bge-m3를 쓰는 의미 검색은 기본으로 꺼져 있고 켜면 기본으로 하루 임베딩 500회 한도가 걸립니다. 할 일, 노트, 프로젝트는 화면과 채팅에서 모두 고칠 수 있고, 채팅으로 할 일, 노트, 기억 삭제를 요청하면 삭제 제안으로 올라와 주인이 앱에서 Approve를 눌러야 실행됩니다. 자동화는 한 번 보내는 알림과 반복 알림, AI 없이 마감이 다가오거나 지난 할 일을 정리하는 할 일 요약, 읽기 전용 도구만 쓰고 200단어 안으로 답하는 AI 프롬프트 실행으로 나뉘고, 매일, 고른 요일, 매월, 15분에서 31일 사이 간격으로 Durable Object 알람에 맞춰 실행되며, 결과는 앱 안 알림 센터로 오고 읽은 코드에서 푸시나 메일 발송 기능은 확인하지 못했습니다. 기본 한도는 한 턴에 출력 1,024 토큰, 도구 호출 6회, context 6,000 토큰(넘으면 오래된 대화를 요약)과 하루 AI 요청 200회, 예약 AI 실행 6회이며 각각 정해진 상한까지 늘릴 수 있고, AI 한도를 다 쓴 뒤에도 할 일, 노트, 기억, 알림은 계속 동작합니다. 배포는 Node.js 22 이상에서 npx create-talorys@latest를 실행해 브라우저 Cloudflare 로그인이나 Workers Scripts Edit, Cloudflare Pages Edit, Workers AI Read, Account Settings Read 권한을 가진 API 토큰으로 진행하며, 데이터는 사용 통계 전송 없이 주인 계정에 남지만 채팅 메시지와 프롬프트에 들어간 기억은 Workers AI 추론을 위해 Cloudflare가 처리합니다. README는 Workers 무료 플랜에 맞춰 설계했으며 사용량은 Cloudflare가 정하고 바꿀 수 있는 한도 안에 있다고 적고, 작성 시점 Cloudflare 기준 Workers AI는 하루 10,000 Neurons까지 제공되므로 무료 플랜에서는 이를 다 쓰면 UTC 00:00 초기화까지 채팅이 멈추고, 유료 플랜은 월 최소 5달러에 추가 Neurons를 1,000개당 0.011달러로 청구합니다.

라이선스

MIT 허용 범위가 넓습니다. 저작권 표시를 유지하면 상업적 이용과 수정이 가능합니다.

같은 분야 저장소

• FeiZhuLulu/DeepSeek-Bot
  DeepSeek-Bot(DS Bot)은 DeepSeek Harness(DSH)에 설치하는 봇 플러그인으로, 이름과 역할을 가진 여러 봇을 만들어 대화하고 그룹으로 일을 맡기는 기능을 더합니다. 여러 AI 봇에게 일을 나눠 맡기려는 DSH 사용자가 대상이며, 저장소는 DeepSeek 공식 제품과 별개인 독립 커뮤니티 프로젝트라고 밝힙니다. 각 봇은 이름, 역할, 지시문, 모델을 따로 가진 DSH 세션이고, message_bot, create_bot, update_bot, ask_user 도구로 서로 메시지를 주고받으며 기본 봇 Chief가 다른 봇을 관리합니다. 그룹 대화에서는 관리자 봇이 기본으로 답하고, 멘션으로 다른 봇에게 차례를 넘기거나 PASS 표시로 발언을 건너뛰며, 구성원마다 그룹별 숨은 세션을 둡니다. 봇은 DSH의 대화 압축 대신, context 사용률이 0.8에 이르면 별도의 작은 모델 호출로 체크포인트를 남깁니다. 기억은 봇별 범위와 팀 범위로 나뉘어 remember, forget, recall 도구와 매 턴 뒤 검토로 관리되며, 항목당 300자와 MEMORY.md 4,000자 같은 상한이 있고 비밀값처럼 보이는 내용은 거부합니다. 웹 검색은 프로필에 지정한 제공자, 모델 경로의 검색, 공개 Bing과 DuckDuckGo 결과 페이지 순서로 시도하고, Desktop의 봇 브라우저는 봇마다 분리된 읽기 전용 화면에서 비밀번호와 카드 입력란을 건너뛰고 페이지를 Markdown으로 읽습니다. request_secret은 사용자 입력 카드로 받은 값을 셸 변수로만 전달하고 state.json과 로그에서는 제외한다고 설명하지만, 그대로 복사된 값만 가려지고 인코딩하거나 나눈 값은 새어 나갈 수 있으며, Windows에서는 파일 권한 600이 효과가 없고 http로 연 화면에서는 값이 평문으로 전송됩니다. 설치는 DSH Desktop(Windows, macOS)의 Plugins 메뉴에서 Add plugin으로 하거나, DSH Web에서 Node.js 22.19 이상과 pnpm으로 설정 묶음을 구성하는 방식이며, DSH 설치와 플러그인 연결은 별개 단계입니다. 문서는 v0.1 초기 공개판이라 기능, 도구, 저장 형식이 바뀔 수 있고 Linux의 dsh 0.2.1-alpha.1에서 시험했다고 밝히며, 데이터는 기본으로 사용자 폴더의 .dsh/bot 아래에 저장되고 사용량 화면은 비용 없이 토큰만 보여 줍니다.
• docker/docker-agent
  docker-agent는 Docker가 만든 AI agent 실행 도구로, YAML 파일에 agent를 정의하고 docker agent 명령으로 실행합니다. YAML에는 모델, 지시문, toolset, 하위 agent, 대체 모델, 반복 횟수 상한, skill을 적습니다. 도구는 Docker MCP Gateway, 로컬 stdio, 원격 HTTP 방식의 MCP 서버로 붙이고, think, todo, memory 같은 내장 도구도 씁니다. memory는 사용자 홈 폴더의 SQLite 파일에 남고, RAG는 BM25와 embedding을 섞은 검색과 reranking을 지원합니다. 모델은 OpenAI, Anthropic, Gemini, Bedrock 같은 외부 provider나 Docker Model Runner의 로컬 모델에서 고르고, API 키는 사용자가 직접 설정합니다. 설치는 Docker Desktop 4.63 이상에 포함된 plugin을 쓰거나 Homebrew와 배포 파일로 합니다. 부작용이 있는 도구는 실행 전에 사용자 확인을 받는 것이 기본이고, 거부, 허용, 확인 순서로 적용되는 권한 규칙을 둘 수 있습니다. --yolo 옵션은 모든 도구를 자동 승인하며, sandbox 실행에는 Docker Sandboxes를 따로 설치해야 하고 작업 폴더는 쓰기 가능한 상태로 연결됩니다. PATH에 설치된 claude, codex 같은 CLI에 일을 넘기는 기능, 세션 DB를 둔 REST API 서버, OCI registry를 통한 공유, 저장된 세션을 다시 실행하는 평가 기능도 있습니다. 사용 정보 수집(telemetry)이 기본으로 켜져 있고, 문서는 수집 자료에 비밀이나 개인정보가 없다고 가정하지 말라고 안내합니다.
• omnirush-ai/omnirush-gui
  OmniRush는 선택한 프로젝트에서 코딩 에이전트에게 작업을 맡기는 데스크톱 앱입니다. 질문과 프로젝트 파일을 입력받고 수정 파일, 명령 결과, Git 작업을 산출합니다. Electron 화면이 로컬 서버와 포함된 OpenCode 엔진을 시작하고 선택한 모델에 스킬과 MCP 도구를 제공합니다. MCP는 에이전트가 외부 도구를 호출하는 공통 연결 규격입니다. 질문을 실행하려면 승인된 OmniRush 계정과 기기 로그인이 필요하며 사용 가능한 모델 목록도 해당 계정에서 가져옵니다. 공개 데스크톱 배포 대상은 Apple Silicon macOS와 Linux이며 Windows 네이티브 데스크톱 배포판은 아닙니다. 무료 이용은 서비스 자체가 제공하지만 개인정보 정책은 세션 기록과 프로젝트 업로드를 모델 개발 및 연구 협력사에 활용할 수 있다고 명시합니다. 데스크톱 코드는 주로 MIT 라이선스이고 기업용 디렉터리는 별도 조건이므로 로컬 실행이나 소스 공개를 비공개 처리 또는 무제한 기업 재사용으로 보아서는 안 됩니다.
• morluto/rea
  에이전트가 앱 동작과 네이티브 바이너리를 조사하는 도구를 제공합니다. 근거를 기록하고 정적 추론과 실행 중 관찰을 구분합니다.
• CopilotKit/OpenDots
  OpenDots는 개별 컴퓨터를 가진 지속형 AI 에이전트가 텍스트, 통화와 Slack을 오가는 자체 호스팅 템플릿입니다. 초기 개발 단계의 작업 공간에 문서용 Spaces, 대화 내 컴퓨터 화면과 사람의 검토 카드가 포함됩니다.

Trendshift 순위 목록에 오른 저장소만 담았고, 목록은 후보를 찾는 데만 썼습니다. 순위 숫자는 옮기지 않았습니다. 설명과 라이선스, 별 수는 각 GitHub 저장소에서 확인했습니다. 해설은 우리의 판단입니다. 이 프로젝트들을 직접 시험한 것은 아니며, 상승 목록에 올랐다고 품질이 증명되지는 않습니다.