AI 코딩 에이전트 팀을 관리하는 오케스트레이터, OpenRig
mvschwarz/openrig
GitHubOpenRig은 여러 AI 코딩 에이전트(Claude Code, Codex 등)를 개별 세션으로 두지 않고, 하나의 체계적이고 지속적인 팀처럼 관리하는 개발 환경 오케스트레이터입니다.
- YAML 파일로 에이전트 간의 역할을 정의하고 단일 명령어로 전체 시스템을 부팅하여, 복잡한 AI 협업 과정을 통합된 작업 흐름(Rig)으로 구현합니다.
- 분산된 여러 AI 세션에서 발생하는 컨텍스트 손실이나 '터미널 스프로울' 문제를 해결하며, AI 기반 개발의 신뢰도와 효율성을 극대화합니다.
- 사용 전 Node.js 및 tmux 같은 환경 설정이 필수이며, 시스템에 트러스트 설정과 실행기(hook)를 기록하므로 사전에 변경 사항을 반드시 확인해야 합니다.
OpenRig은 개별적인 터미널 세션으로 분산된 AI 코딩 들을 지속적이고 체계적으로 관리하는 시스템입니다. 사용자는 YAML 파일로 에이전트 팀의 구조를 정의하고 단일 명령어로 전체 시스템을 부팅할 수 있습니다. 이를 통해 여러 전문 에이전트를 하나의 통합된 '팀(rig)'으로 운영하며, 특정 목표에 대해 리드 에이전트가 각 전문가들을 조정하여 필요한 결과와 결정을 도출하도록 할 수 있습니다.
OpenRig 사용 전에는 Node.js 20, 22 또는 24 버전과 tmux 환경이 필요합니다. CLI 설치 후 `rig setup` 명령을 실행하면, 시스템에 프로바이더 연결 및 작업 공간 신뢰 설정(trust settings) 같은 다양한 파일들이 기록됩니다. 따라서 OpenRig를 처음 사용하기 전에는 반드시 이 과정에서 발생하는 변경 사항들을 사전에 확인하고 백업하는 것이 중요합니다.
실제 프로젝트를 진행할 때는 먼저 리포지토리 경로로 이동한 후, `rig up` 명령을 사용하여 프로젝트를 부팅합니다. 에이전트 간의 작업 흐름은 YAML 기반으로 정의되며, 개발자는 `rig send`와 같은 명령어를 통해 특정 에이전트에게 구체적인 목표(예: 'Implement <one useful change>')를 전달하고 작업을 추적할 수 있습니다. 이 과정에서 OpenRig는 팀 전체의 상태와 컨텍스트를 유지합니다.
용어 풀이
- 에이전트
- 목표를 받으면 스스로 계획을 세우고 도구를 써서 여러 단계의 작업을 해내는 AI.