연구 에이전트를 위한 로컬 기반 자동 연구 작업 공간 OpenResearch
alphaXiv/OpenResearch
GitHubOpenResearch는 연구 에이전트와 자동 연구(Autoresearch)를 위한 로컬 중심의 작업 공간입니다. 다양한 LLM을 연결하여 문헌 검토, 가설 개발, 실험 실행 등 복잡한 연구 과정을 수행할 수 있습니다.
- 모든 실험 과정은 Git 네이티브 트리에 기록되고 불변 아카이브로 추적되어 재현성을 극대화합니다. 또한, 아이디어 제안부터 코드 수정 및 실험까지 자율적으로 진행하는 자동 연구 루프를 지원합니다.
- 연구 데이터(코드, 로그, 결과물)가 로컬에 보관되므로 지적 재산권 보호에 유리하며, SSH나 클라우드 등 다양한 환경에서 작업을 끊김 없이 이어갈 수 있습니다.
- 로컬 사용이 기본이며 Ollama/LM Studio 같은 외부 모델 연동이 필수입니다. 원격 컴퓨팅 자원을 이용하려면 별도의 계정 생성 및 환경 설정 과정이 필요합니다.
OpenResearch는 연구 와 자동 연구(Autoresearch)를 위해 설계된 로컬 중심의 작업 공간입니다. 이 플랫폼은 Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor 등 다양한 을 연결하여 문헌 검토, 가설 개발, 실험 실행 및 연구 결과물 생산까지 지원합니다. 특히 각 연구 방향에 독립적인 에이전트 세션과 격리된 git 작업 트리를 제공하며, 로그, diffs, 파일 등을 생성 과정과 연관 지어 추적할 수 있습니다.
OpenResearch는 아이디어 제안부터 코드 변경, 실험 실행, 증거 검토까지 전체 연구 루프를 자율적으로 수행하도록 설계되었습니다. 모든 실험 과정은 git 네이티브 실험 트리에 기록되어 불변 아카이브로 추적되며 재현성을 보장합니다. 또한, 프로젝트와 결과물 등 모든 데이터가 로컬에 유지되므로 지적 재산권 보호에 유리하며, 사용자는 원하는 컴퓨팅 자원을 선택할 수 있습니다.
사용자는 CLI를 통해 OpenResearch를 설치한 후 `orx up` 명령어로 로컬 대시보드를 열어 사용할 수 있습니다. 이 작업 공간은 로컬 환경 외에도 SSH, Slurm, Kubernetes 등 다양한 원격 컴퓨팅 자원에서 실행 가능합니다. 예를 들어, `--remote user@host`와 같은 명령어를 사용하여 원격 옆에서 브라우저를 통해 작업을 진행할 수도 있습니다.
용어 풀이
- 에이전트
- 목표를 받으면 스스로 계획을 세우고 도구를 써서 여러 단계의 작업을 해내는 AI.
- LLM
- 방대한 글을 학습해 문장을 이해하고 만들어 내는 AI 모델. ChatGPT, Claude, Gemini가 여기에 속해요.
- GPU
- 많은 계산을 한꺼번에 처리하는 칩. AI 학습과 실행에 가장 많이 써요.