wangzan101/Mika

외부 오픈소스 저장소를 소개하는 글입니다. HDATF 제품이 아닙니다.

무엇을 하나

스마트폰 사용자의 자연어 요청을 받아 Android 앱과 웹을 조작하고 결과와 실행 과정을 보여 주는 개인 비서 앱입니다. 별도의 백그라운드 화면에서 앱을 열고 접근성 정보와 문자 인식, 선택한 시각 모델을 이용해 화면을 읽습니다. 내장 브라우저로 웹 자료를 읽고 파일을 다루며, 지원 기기에서는 대화별 Linux 샌드박스로 계산이나 문서 처리를 할 수 있습니다. APK 설치만으로 휴대폰 조작이 활성화되지는 않으며 무선 디버깅 연결과 관련 권한, 도구 호출을 지원하는 모델 연결을 설정해야 합니다. 앱 설치는 Android 11 이상, 휴대폰 앱 작업은 Android 13 이상이며 Android 14 이상을 권장하고 샌드박스는 arm64 기기만 지원합니다. 모델은 별도 API나 지원 로그인 방식으로 연결하며, 화면 내용은 설정한 모델 제공자에게 전송될 수 있어 기기 실행을 완전한 오프라인 처리와 혼동하면 안 됩니다. 로그인과 인증번호 등은 사람에게 넘기며, 기본 문의 모드도 메시지 전송이나 삭제를 모두 사전 승인하는 방식은 아닙니다. 자율 모드에서는 결제 관련 사전 확인도 줄어드므로 업무 계정에 적용하기 전에 동작을 구분해야 합니다. 아직 공개 베타이며 기기별 호환성, 보호 화면의 관찰 제한, 외부 앱 이용 조건과 계정 제한 위험이 있습니다.

라이선스

Apache-2.0 허용 범위가 넓고 특허 사용 허락이 포함됩니다. 상업적 이용이 가능하며 고지 문구를 유지하고 변경 사실을 밝혀야 합니다.

같은 분야 저장소

• ccch1mneyyy/dsh-Go
  DSH Go는 Android에서 DeepSeek Harness의 대화와 작업을 이용하는 비공식 클라이언트입니다. 휴대전화에 Ubuntu, Node.js와 DSH 실행 환경을 준비해 엔진을 돌리거나 SSH 및 DSH Remote로 컴퓨터의 엔진에 연결합니다. 사용자의 텍스트와 이미지 및 음성 입력을 전달하고 답변, 도구 승인 요청과 작업 상태를 보여줍니다. 휴대전화에서 엔진을 실행한다는 뜻이지 언어 모델까지 기기 안에서 추론한다는 뜻은 아니며 모델 요청은 설정한 제공자로 전송됩니다. Android 8 이상과 맞는 64비트 설치 패키지가 필요하고 첫 실행에서 로컬 환경 또는 원격 호스트와 모델 인증 정보를 별도로 설정해야 합니다. 휴대전화 화면 조작은 로컬 엔진과 추가 권한이 필요하며 결제나 비밀번호 같은 민감 행동은 사람에게 넘긴다고 설명합니다. DSH Remote는 이미지 이외의 첨부와 앱 내 웹 모드, DS Bot, 대화 로그 내보내기 등에 제한이 있어 연결 방식마다 가능한 기능이 다릅니다. 화면 정보가 모델로 전달될 수 있고 익명 사용 통계는 기본 활성화되어 있으므로 개인정보 설정을 확인해야 합니다. 본체는 AGPL-3.0, SDK와 예제는 MIT로 안내하지만 이름과 마스코트 등은 별도 조건이므로 코드 이용과 시각 자산 이용을 구분해야 합니다.
• CopilotKit/OpenBot
  기업이 자체 환경에 맞게 바꿔 운영하도록 제공하는 AI 동료 플랫폼의 베타 템플릿입니다. 완성된 호스팅 서비스나 모델이 아니라 React 화면, API 서버, PostgreSQL, 브라우저 실행 환경과 AG-UI 에이전트 연결 구조를 제공합니다. 사용자의 대화와 작업 요청을 에이전트에 보내고 브라우저 및 파일 작업, 결과 화면, 감사 기록으로 이어지는 흐름을 구성합니다. 서버 게이트웨이는 작업 대상을 해석하고 정책을 평가한 뒤 감사 기록을 쓰고 허용된 작업을 실행기로 넘기도록 설계되어 있습니다. 정책 엔진은 거부 규칙을 우선하지만 배포 기본 설정은 전체 허용 규칙이므로 설치만으로 제한적인 업무 권한이 갖춰진다고 보아서는 안 됩니다. 시작에는 Docker와 Bun, 데이터베이스와 암호화 설정, 별도 모델 자격 증명, CopilotKit Intelligence 연결 및 사용 권한 설정이 필요합니다. 대화와 기억은 Intelligence와 연결되고, 앱 커넥터나 MCP 도구도 자격 증명과 부여 권한을 따로 설정해야 합니다. 기본 단일 사용자 설정은 요청을 관리자 한 명으로 처리하므로 다른 사람이 접근하기 전에 로그인과 역할, 네트워크 격리를 구성해야 합니다. 브라우저 실행 환경의 로그인 정보와 Docker 제어 권한을 가진 구성 요소를 보호해야 하며, 템플릿을 실제 업무에 맞게 완성하고 검증하는 책임은 운영 측에 있습니다.
• deepseek-ai/dsh-superagent-prototype
  dsh-superagent는 하나의 GitHub 저장소에서 팀의 개발 요청을 처리하는 DeepSeek Harness용 연구 프로토타입입니다. 저장소는 공식 DeepSeek 제품이나 운영 준비가 끝난 소프트웨어가 아니며 논문에서 설명한 일부 방향은 구현되지 않았다고 밝힙니다. GitHub와 선택적으로 Feishu의 메시지를 입력받아 허용된 요청이나 규칙에 맞는 작업을 Ticket으로 만들고 별도 세션과 작업 디렉터리에서 처리합니다. 결과는 풀 리퀘스트 같은 형태로 원래 대화에 전달하며 웹 패널에서 사람의 확인이 필요한 일을 보여줍니다. 명시적 요청과 추론한 작업 후보를 구분하고 기본 observe 모드에서는 추론 후보를 실제 작업으로 수락하지 않습니다. 시작하려면 전용 Harness 프로필, 에이전트 GitHub 사용자 계정, 로그인된 gh, 모델 제공자와 작업공간 설정이 필요합니다. 운영 문서는 Node.js, pnpm, git, Python, tmux를 요구하며 Feishu는 별도 봇과 연결 설정이 필요합니다. GitHub Enterprise Server는 지원하지 않으며 계정용 래퍼는 프로세스 격리가 아니므로 실행 계정 권한과 비밀 정보 노출 범위를 별도로 통제해야 합니다.
• vercel-labs/agent-desktop
  AI 에이전트가 데스크톱 앱을 좌표 추측 대신 운영체제의 접근성 구조로 읽고 조작하도록 돕는 Rust CLI와 C 라이브러리입니다. 자동화 도구를 만드는 개발자가 대상 앱과 창을 지정하면, 조작 가능한 요소의 참조값이 붙은 JSON 스냅샷을 받습니다. 에이전트는 이 참조값으로 클릭이나 입력을 요청하고 새 스냅샷으로 결과를 확인합니다. 기본 동작은 포인터를 옮기거나 앱을 앞에 띄우지 않는 접근성 API 호출이며, 물리 입력은 별도 모드가 필요합니다. npm 패키지나 운영체제별 배포 파일로 시작할 수 있고, macOS는 접근성 권한, Linux는 그래픽 세션과 AT-SPI 환경이 필요합니다. Windows에서도 실행 프로세스의 권한 수준과 대상 앱 조건을 확인해야 합니다. 화면이 바뀌어 참조값이 오래되거나 대상이 모호하면 오류를 반환하므로 다시 관찰해야 합니다. 자체 모델이나 작업 계획기를 제공하는 완성형 비서가 아니며, 선택형 JEV 도우미와 달리 네이티브 CLI 자체는 원격 모델을 요구하지 않습니다. 스냅샷과 클립보드, 화면 캡처에는 개인 정보가 들어갈 수 있고 운영체제별 지원 기능도 다릅니다.
• zzp1221/Research-Assistant-Agent
  Research Assistant Agent는 논문 재현, 데이터 평가, 예산 안의 후보 탐색을 하려는 연구자를 위한 다중 에이전트 연구 실행 시제품입니다. 자연어 연구 목표, 논문이나 첨부 자료, 저장소 주소, 데이터와 자원 제약을 입력합니다. 계획기는 작업 선후 관계를 명시한 의존성 그래프를 만들고, 일정 관리기는 승인, 재시도, 취소, 예산을 처리하며 전문 에이전트에 작업을 나눕니다. 실험 산출물, 지표, 실행 환경 기록, 개별 주장과 근거의 연결을 내보내고 완료, 부분 완료, 최소 확인, 차단, 검토 필요를 구분합니다. React 작업 화면에 문헌 검색, 페이지별 문서 검색, REST 인터페이스와 실시간 실행 이벤트도 제공합니다. 주 구현은 Go 백엔드, 별도 격리 실행 서비스, Python 최적화기로 구성되며 문서의 Compose 설치에는 Docker와 OpenAI 호환 모델 주소 및 키가 필요합니다. 이 경로로 시작할 때는 정적 화면을 여는 것만으로 끝나지 않고 서비스 인증과 모델 접근을 설정한 뒤 작업 화면을 열어야 합니다. 루트 문서의 이전 안내는 백엔드를 Linux 전용으로 적지만 뒤의 데스크톱 절과 별도 README는 Windows Wails 화면, 운영체제 자체 격리 실행 지원, 교차 빌드를 설명하므로 개요만으로 Windows 자체 실행 준비가 끝났다고 볼 수 없습니다. 운영용 인증이 제한되고 공개된 원시 검증 로그가 충분하지 않은 연구 시제품입니다. 검증 문서에는 주장 판정 기준 해석과 논문 정보 추출 결함이 남아 있으며 최소 실행 성공이나 오프라인 프레임워크 기준 결과는 전체 논문 재현이나 실제 프레임워크 성능의 증거가 아닙니다.

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.