
로컬 암호화 스토리지, OAuth/SSO 인증, 정책 기반 접근 제어, 개인 및 프로덕션 배포를 위한 확장 가능한 도구 구축 프레임워크를 갖춘 안전하고 프라이빗한 AI 에이전트 운영 체제.
언제나 당신 편인 안전한 개인 AI 어시스턴트
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IronClaw는 단순한 원칙 위에 만들어졌습니다: AI 어시스턴트는 당신을 위해 일해야 하며, 당신을 거슬러서는 안 됩니다.
AI 시스템이 데이터 처리에 대해 점점 더 불투명해지고 기업의 이익에 맞춰지는 세상에서, IronClaw는 다른 접근 방식을 취합니다:
IronClaw는 개인적, 직업적 삶에서 실제로 신뢰할 수 있는 AI 어시스턴트입니다.
릴리스 페이지를 방문하여 최신 업데이트를 확인하세요.
Windows 인스톨러를 다운로드하여 실행하세요.
irm https://github.com/nearai/ironclaw/releases/latest/download/ironclaw-installer.ps1 | iex
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -LsSf https://github.com/nearai/ironclaw/releases/latest/download/ironclaw-installer.sh | sh
brew install ironclaw
cargo로 설치하세요. 컴퓨터에 Rust가 설치되어 있는지 확인하세요.
# 저장소 복제
git clone https://github.com/nearai/ironclaw.git
cd ironclaw
# 빌드
cargo build --release
# 테스트 실행
cargo test
전체 릴리스의 경우 (채널 소스를 수정한 후), ./scripts/build-all.sh를 실행하여 채널을 먼저 다시 빌드하세요.
# 데이터베이스 생성
createdb ironclaw
# pgvector 활성화
psql ironclaw -c "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;"
설정 마법사를 실행하여 IronClaw를 구성하세요:
ironclaw onboard
마법사는 데이터베이스 연결, NEAR AI 인증 (브라우저 OAuth를 통해),
그리고 비밀 암호화 (시스템 키체인 사용)를 처리합니다. 설정은 연결된
데이터베이스에 저장됩니다. 부트스트랩 변수 (예: DATABASE_URL, LLM_BACKEND)는
데이터베이스가 연결되기 전에 사용할 수 있도록 ~/.ironclaw/.env에 기록됩니다.
IronClaw는 기본적으로 NEAR AI를 사용하지만 많은 LLM 공급자를 기본 지원합니다. 내장 공급자에는 Anthropic, OpenAI, GitHub Copilot, Google Gemini, MiniMax, Mistral, Ollama (로컬)이 포함됩니다. OpenRouter (300+ 모델), Together AI, Fireworks AI, 자체 호스팅 서버 (vLLM, LiteLLM) 같은 OpenAI 호환 서비스도 지원됩니다.
마법사에서 공급자를 선택하거나 환경 변수를 직접 설정하세요:
# 예: MiniMax (내장, 204K 컨텍스트)
LLM_BACKEND=minimax
MINIMAX_API_KEY=...
# 예: OpenAI 호환 엔드포인트
LLM_BACKEND=openai_compatible
LLM_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1
LLM_API_KEY=sk-or-...
LLM_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4
전체 공급자 가이드는 docs/capabilities/llm-providers.md를 참조하세요.
IronClaw는 데이터를 보호하고 오용을 방지하기 위해 심층 방어를 구현합니다.
신뢰할 수 없는 모든 도구는 격리된 WebAssembly 컨테이너에서 실행됩니다:
WASM ──► 화이트리스트 ──► 누출 스캔 ──► 자격 증명 ──► 실행 ──► 누출 스캔 ──► WASM
검증기 (요청) 주입기 요청 (응답)
외부 콘텐츠는 여러 보안 계층을 통과합니다:
┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 채널 │
│ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ REPL │ │ HTTP │ │ WASM 채널 │ │ 웹 게이트웨이│ │
│ └──┬───┘ └──┬───┘ └──────┬──────┘ │ (SSE + WS) │ │
│ │ │ │ └──────┬──────┘ │
│ └─────────┴──────────────┴────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌─────────▼─────────┐ │
│ │ 에이전트 루프 │ 의도 라우팅 │
│ └────┬──────────┬───┘ │
│ │ │ │
│ ┌──────────▼────┐ ┌──▼───────────────┐ │
│ │ 스케줄러 │ │ 루틴 엔진 │ │
│ │ (병렬 작업) │ │ (cron, 이벤트, wh)│ │
│ └──────┬────────┘ └────────┬─────────┘ │
│ │ │ │
│ ┌─────────────┼────────────────────┘ │
│ │ │ │
│ ┌───▼─────┐ ┌────▼────────────────┐ │
│ │ 로컬 │ │ 오케스트레이터 │ │
│ │ 워커 │ │ ┌───────────────┐ │ │
│ │(인프로세스)│ │ │Docker 샌드박스│ │ │
│ └───┬─────┘ │ │ 컨테이너 │ │ │
│ │ │ │ ┌───────────┐ │ │ │
│ │ │ │ │Worker / CC│ │ │ │
│ │ │ │ └───────────┘ │ │ │
│ │ │ └───────────────┘ │ │
│ │ └─────────┬───────────┘ │
│ └──────────────────┤ │
│ │ │
│ ┌───────────▼──────────┐ │
│ │ 도구 레지스트리 │ │
│ │ 내장, MCP, WASM │ │
│ └──────────────────────┘ │
└────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Engine v2는 현재 옵트인입니다. 기존 에이전트 루프 대신 새 엔진을 사용하려면 ENGINE_V2=true를 설정해서 IronClaw를 시작하세요.
# 첫 설정 (데이터베이스, 인증 등 구성)
ironclaw onboard
# 설치된 바이너리 시작
ironclaw
# Engine v2로 설치된 바이너리 시작
ENGINE_V2=true ironclaw
# 소스에서 대화형 REPL 시작
cargo run
# 소스에서 Engine v2 대화형 REPL 시작
ENGINE_V2=true cargo run
# Engine v2를 디버그 로깅과 함께 시작
ENGINE_V2=true RUST_LOG=ironclaw=debug cargo run
# 코드 포맷
cargo fmt
# 린트
cargo clippy --all --benches --tests --examples --all-features
# 테스트 실행
createdb ironclaw_test
cargo test
# 특정 테스트 실행
cargo test test_name
cargo build 전에 ./channels-src/telegram/build.sh를 실행하세요.IronClaw는 OpenClaw에서 영감을 받은 Rust 재구현입니다. 전체 추적 매트릭스는 FEATURE_PARITY.md를 참조하세요.
주요 차이점:
다음 중 하나를 선택하여 라이선스가 부여됩니다:
원하는 대로 선택할 수 있습니다.
| 구성 요소 | 목적 |
|---|
| 에이전트 루프 | 주요 메시지 처리 및 작업 조정 |
| 라우터 | 사용자 의도 분류 (명령, 쿼리, 작업) |
| 스케줄러 | 우선순위가 있는 병렬 작업 실행 관리 |
| 워커 | LLM 추론과 도구 호출로 작업 실행 |
| 오케스트레이터 | 컨테이너 라이프사이클, LLM 프록시, 작업별 인증 |
| 웹 게이트웨이 | 채팅, 메모리, 작업, 로그, 확장, 루틴이 있는 브라우저 UI |
| 루틴 엔진 | 예약된 (cron) 및 반응형 (이벤트, 웹훅) 백그라운드 작업 |
| 워크스페이스 | 하이브리드 검색이 있는 영구 메모리 |
| 안전 계층 | 프롬프트 인젝션 방어 및 콘텐츠 정화 |