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완전 로컬·프라이빗
코드·프롬프트가 내 컴퓨터를 떠나지 않습니다. 오프라인에서도 동작하고, 사내 보안망에 안전합니다.
창진소프트 · 로컬 전용 · 프라이빗
내 컴퓨터의 모델로 코딩하는
내 컴퓨터의 모델로 코딩하는
코딩 에이전트
창진 에이전트는 내 컴퓨터의 로컬 오픈 웨이트 모델로 코드를 읽고·고치고·실행하는 Claude Code 유형 에이전트입니다. 코드가 클라우드로 나가지 않습니다. Ollama·LM Studio·llama.cpp에 base_url만 붙이면 끝.
터미널 · 원라이너 설치
curl -fsSL https://cjsoft.pe.kr/download/install.sh | bash지원 서버
OllamaLM Studiollama.cppvLLMOpenAI 호환 무엇이든
Features
왜 창진 에이전트인가
클라우드 에이전트의 능력을, 내 GPU 위에서 · 프라이빗하게.
아래 기능은 커뮤니티(무료)에 전부 포함됩니다. 업무에 맡기기 위한 신뢰성 계층은
울티메이트에서 제공합니다.
🔌
아무 모델·서버든
Ollama·LM Studio·llama.cpp·vLLM 등 OpenAI 호환 엔드포인트에 base_url만. 주요 오픈 웨이트 코딩 모델을 폭넓게 지원합니다.
🛠
Claude Code 유형
파일 읽기·수정·grep·bash 실행·세분화 권한·체크포인트(undo/rewind). 약한 로컬 모델도 안정적으로 굴리는 신뢰성 레이어.
🚀
설치하면 바로 씁니다
첫 실행 온보딩이 GPU를 감지해 맞는 모델을 추천하고, 승인하면 다운로드·설정·연결 확인까지 대신합니다.
🖥
터미널 + 웹 UI
CLI와 OpenHands형 2패널 웹 UI를 함께 제공. 파일 트리·코드 검색·변경 diff·승인 카드, 어디서든 ESC로 즉시 중단.
🖧
서버 모드 · 팀 공유
고성능 GPU 서버 한 대를 여러 명이 공유. cjagent server-mode가 Ollama·LM Studio를 자동 최적화(네트워크 개방·모델 상주·최대 컨텍스트)하고 원격 연결까지 안내합니다.
🧠
모델 지능·자동 최적화
설치·로드된 모델을 스캔해 GPU 적합도로 추천. 모델의 컨텍스트 크기를 자동 감지해 예산을 맞춥니다.
⚡
스스로 발전
자가 업그레이드·자가 훈련·스케줄 실행. RAG 코드검색·심볼 탐색·Plan 모드·서브에이전트·훅까지 Claude Code 패리티.
📐
분석·설계 스위트
코드에서 ERD·UML 클래스 다이어그램을 PNG로, 이미지 OCR로 로그·스샷을 읽어 작업에 반영합니다.
Quick Start
3단계면 됩니다
설치 → 모델 서버 → 실행.
1
창진 에이전트 설치
아래 한 줄이면 됩니다 — 내부적으로 pipx 격리 설치를 우선합니다. 방문 OS에 맞춰 자동 표시됩니다.
curl -fsSL https://cjsoft.pe.kr/download/install.sh | bash2
모델 준비
처음 실행하면 온보딩이 GPU를 감지해 맞는 모델을 추천·설치합니다. 이미 쓰시는 Ollama·LM Studio 등 OpenAI 호환 서버가 떠 있으면 자동으로 감지해 그대로 씁니다.
cjagent setup3
진단하고 실행
doctor로 환경을 점검한 뒤, 대화형 CLI나 웹 UI로 작업하세요.
cjagent doctor && cjagent webEditions
두 가지 에디션
커뮤니티는 지금 바로 무료로 내려받아 쓰실 수 있습니다. 울티메이트는 이메일 문의로만 제공하는 유료 라인입니다.
커뮤니티 v0.100.0
지금까지 배포해 온 그 빌드입니다. 계속 무료이고, 아래 다운로드와 설치 스크립트는 그대로 동작합니다. 이미 설치하신 분들도 변경 없이 쓰실 수 있습니다.
유료 전환은 새로 나오는 울티메이트 라인에 적용됩니다 — 이미 배포된 커뮤니티 빌드를 회수하지 않습니다.
1) 설치 마법사 (가장 쉬움)
⬇ cjagent-setup.exe 내려받기 약 28MB
더블클릭하면 설치 마법사가 열립니다 — 설치 위치·바로가기·모델 서버를 화면에서 고르면 됩니다. Python이 없어도 됩니다: 설치 파일 안에 Python 3.13이 함께 들어 있어 필요할 때 자동으로 설치합니다. 관리자 권한은 필요 없고, 무인 설치는 cjagent-setup.exe /S.
2) PowerShell 원라이너
irm https://cjsoft.pe.kr/download/install.ps1 | iex3) 수동 설치
pipx install https://cjsoft.pe.kr/download/cjagent-0.100.0-py3-none-any.whlpipx가 없으면 py -m pip install --user <위 wheel URL> 로도 됩니다.
1) 터미널 원라이너 (권장)
curl -fsSL https://cjsoft.pe.kr/download/install.sh | bash2) 수동 설치
pipx install https://cjsoft.pe.kr/download/cjagent-0.100.0-py3-none-any.whlpipx가 없으면 python3 -m pip install --user <위 wheel URL>.
1) 터미널 원라이너 (권장)
curl -fsSL https://cjsoft.pe.kr/download/install.sh | bash2) 수동 설치
pipx install https://cjsoft.pe.kr/download/cjagent-0.100.0-py3-none-any.whlpipx가 없으면 python3 -m pip install --user <위 wheel URL>.
울티메이트 v1
에이전트를 실제 업무에 맡기려면 필요한 것은 기능이 하나 더 있는 것이 아니라, “다 했습니다”를 믿어도 되는가입니다. 울티메이트는 그 신뢰성 계층입니다.
혼자 다 하는 모델 하나 대신, 의도 해석 · 수행 · 완료 판정을 나눠 맡은 여러 모델이 서로를 검사합니다. 요청과 하드웨어에 맞는 모델을 동적으로 연동하고, 모델 서버는 내장 런타임이 직접 띄우고 메모리를 조율하므로 설치 후 바로 켜서 쓰는 상태가 됩니다.
다운로드 링크를 공개하지 않습니다. 이메일로 문의해 주시면 환경에 맞춰 안내드립니다.
도입 문의
chyang@cjsoft.pe.kr사용 인원 · 운영체제 · 모델 서버 · 폐쇄망 여부를 알려주시면 견적과 함께 설치 파일·라이선스를 안내드립니다. 도입 전 데모와 사내 환경 적합성 검토를 함께 진행합니다.
🧩
모델 하나가 아니라 다중 파이프라인
하나의 모델이 전부 처리하지 않습니다. 의도 해석 · 수행 · 완료 판정을 각각 다른 모델이 맡고, 요청의 성격과 하드웨어에 맞춰 상황에 적합한 모델을 동적으로 연동합니다. 판정 단계가 “정말 됐는가”를 따로 검사해 부족하면 되돌려 보내고, 간단한 질문은 앞뒤 단계를 건너뛰어 그대로 빠릅니다 — 무거운 검증은 필요할 때만 붙습니다.
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모델 서버를 직접 관리합니다
Ollama·LM Studio를 따로 띄우지 않아도 됩니다. 내장 런타임이 역할별 모델을 스스로 내려받아 올리고, 메모리(VRAM)를 봐 가며 상주·해제를 조율합니다. 켜자마자 백그라운드로 미리 로드해 첫 응답을 기다리지 않고, 에이전트를 닫아도 모델은 메모리에 남아 다음 실행이 즉시 시작됩니다. 기존 Ollama·LM Studio 구성도 그대로 씁니다.
🇰🇷
한국어 코드 검색이 실제로 작동합니다
임베딩 모델을 바꿔 한국어 문장 구분력을 수치로 개선했습니다(무관한 문장 간 유사도 0.757→0.315 — 낮을수록 정확). 코드베이스가 커도 인덱스를 백그라운드로 만들고 재사용해, 반복 검색은 첫 회 2.5초 → 이후 0.0002초입니다. 검색 품질을 스스로 재는 도구까지 제품에 넣어, 좋아졌다는 주장을 숫자로 확인합니다.
✅
거짓 완료를 구조적으로 차단
무료판을 포함한 대부분의 코딩 에이전트는 모델이 “완료했습니다”라고 하면 완료로 칩니다. 울티메이트는 완료 게이트가 9가지 조건을 사실 데이터만으로 판정합니다 — 미처리 툴콜, 실제 변경 diff, 검증 명령의 종료코드, 열린 승인, 살아 있는 백그라운드 프로세스. 판정 입력에 모델이 쓴 문장은 한 글자도 들어가지 않습니다.
🔎
근거 없는 주장을 걸러내는 증거 엔진
보고서의 파일:줄·명령·수치를 실제 실행 기록과 대조합니다. 읽지 않은 파일 인용, 돌리지 않은 테스트의 “통과”, 잘린 로그를 두고 “전체 확인”이라는 주장을 잡아냅니다. 검색 범위가 불완전하면 “그런 코드는 없습니다” 같은 부재 확정을 막습니다 — 근거가 갖춰지면 그대로 통과시킵니다.
🛑
즉시 멈추는 취소
ESC 한 번이 모델 스트림뿐 아니라 실행 중인 명령·자식 프로세스·서브에이전트까지 전파됩니다. 실측 0.05초(신호를 무시하는 최악의 프로세스도 2.1초), 고아 프로세스 0. 중단 시점까지의 부분 출력은 버리지 않고 보존합니다.
🔑
서명된 승인 · 설명되는 정책
승인 카드가 명령 원문·작업 디렉터리·대상 경로·위험 등급, 그리고 “어느 규칙이 이 질문을 만들었는지”까지 보여줍니다. 승인은 HMAC 토큰으로 서명되어, 승인 이후 인자나 파일이 바뀌면 실행 직전에 무효화됩니다(TOCTOU 차단).
🕵
비밀정보 자동 마스킹
도구 결과·이벤트·로그·아티팩트로 나가기 전에 API 키·토큰·PEM 블록을 마스킹합니다. .env·id_rsa·.aws/ 같은 경로는 기본 설정에서 차단됩니다 — .env.example처럼 공개가 의도된 파일은 그대로 열립니다.
🧬
내 편집을 덮어쓰지 않습니다
파일마다 개정(revision)을 추적해, 에이전트가 읽은 뒤 사람이 그 파일을 고쳤다면 편집을 적용하지 않고 충돌을 알립니다. 다중 파일 편집은 전부 성공하거나 전부 되돌아갑니다. 인코딩·개행(CRLF/LF)·BOM도 원본 그대로 보존합니다.
🔌
완전 오프라인 강제 (STRICT_LOCAL)
스위치 하나로 모델·임베딩·업데이트 확인·웹 조회·MCP까지 외부 연결을 전부 차단합니다. 이름이 아니라 DNS 해석 결과와 리다이렉트 목적지를 검사하고, 프록시 우회도 막습니다. 폐쇄망·사내 보안망 도입을 위해 만든 기능입니다.
📊
선언값이 아닌 실측 능력
모델이 정말 툴콜을 하는지, JSON 스키마를 지키는지, 취소를 받는지, 실제로 로드된 컨텍스트가 얼마인지를 안전한 probe로 측정합니다. 모델 카드의 선언값과 실측값을 섞지 않습니다 — 툴콜 못 하는 모델에 툴콜 프로파일을 붙이지 않습니다.
⏪
되돌릴 수 있는 모든 변경
편집 전 자동 체크포인트. 파일 단위 선택 복원과 복원 전 충돌 미리보기를 제공하고, 복원 자체도 되돌릴 수 있습니다. 스냅샷이 실패하면 조용히 넘어가지 않고 쓰기를 멈춥니다(git이 없는 환경은 경고만 하고 진행).
🤖
자동화·CI에 붙일 수 있는 계약
구분된 종료코드(성공/주의필요/부분완료/정책거부/취소/예산소진), 줄 단위 JSONL 이벤트 스트림, 버전이 붙은 /v1 HTTP API. 모든 실행이 append-only 이벤트 원장에 남아 세션을 그대로 재생할 수 있습니다.
에디션 비교
| 항목 | 커뮤니티무료 | 울티메이트유료 |
|---|---|---|
| 로컬 모델 연동 · 파일 편집 · 터미널 · 웹 UI | ● | ● |
| 권한 확인 · 체크포인트 · undo/rewind | ● | ● |
| 다중 모델 파이프라인 (의도 해석 → 수행 → 완료 판정) | — | ● |
| 내장 모델 런타임 — 모델 자동 로드·메모리 조율·상주 | — | ● |
| 한국어 코드 검색 품질 개선 · 검색 평가 도구 | 기본 | ● |
| 완료 게이트 — 검증 실패를 성공으로 보고하지 않음 | — | ● |
| 증거 검증 — 근거 없는 주장·허위 인용 차단 | — | ● |
| 취소 전파 (명령·자식 프로세스·서브에이전트) | 부분 | ● |
| 서명된 승인 토큰 · 정책 근거를 밝히는 승인 카드 | — | ● |
| 비밀정보 자동 마스킹 · 기본 보호 경로 | — | ● |
| 파일 개정 보호 — 사람이 고친 파일을 덮어쓰지 않음 | — | ● |
| 다중 파일 원자적 적용 · 인코딩/개행 보존 | — | ● |
| STRICT_LOCAL — 외부 연결 완전 차단 강제 | — | ● |
| 모델 능력 실측 probe · 역할별 라우팅 | — | ● |
| 이벤트 원장 · 세션 재생 · 감사 로그 | — | ● |
| /v1 API · JSONL 스트림 · 구분된 종료코드(CI 연동) | — | ● |
| 도입 지원 · 우선 대응 | — | ● |
커뮤니티의 “부분”은 모델 응답 중단만 가능하다는 뜻입니다 — 이미 실행 중인 명령은 자체 타임아웃까지 계속 돕니다.
Run
설치 후 실행하기
설치가 끝나면 cjagent 명령이 생깁니다. 명령을 못 찾으면 새 터미널을 열어 PATH를 반영하세요.
✓
환경 진단
모델 서버·PATH·설정을 점검하고 바로 쓸 다음 명령을 안내합니다.
cjagent doctor⌨
터미널에서 실행
대화형 CLI로 코드를 읽고·고치고·실행합니다. 한 번만 지시하려면 -p 옵션.
cjagentcjagent -p "이 프로젝트 구조를 요약해줘"🖥
웹 UI로 실행
브라우저 2패널 UI로 작업합니다. 실행하면 http://127.0.0.1:8799 가 자동으로 열립니다.
cjagent webFAQ
자주 묻는 질문
커뮤니티와 울티메이트는 뭐가 다른가요?
커뮤니티(무료)는 이 페이지에서 바로 내려받아 쓰는 빌드입니다(현재 v0.100.0). 로컬 모델 연동·파일 편집·터미널·웹 UI 등 코딩 에이전트의 핵심은 전부 들어 있고, 앞으로도 무료로 유지됩니다. 울티메이트(유료)는 그 위에 신뢰성 계층을 얹은 라인입니다 — 완료 게이트, 증거 검증, 승인 토큰, 비밀 마스킹, 파일 개정 보호, 완전 오프라인 강제, 이벤트 원장·재생. 도입은 chyang@cjsoft.pe.kr 로 문의해 주세요.
지금 쓰던 무료 버전이 갑자기 막히나요?
아니요. 이 페이지의 다운로드 링크와 설치 스크립트는 그대로 동작합니다. 이미 설치하신 것도 계속 쓰실 수 있습니다. 유료 전환은 앞으로 나올 울티메이트 라인에 적용되는 것이지, 이미 배포된 커뮤니티 빌드를 회수하는 것이 아닙니다.
울티메이트는 어떻게 받나요?
다운로드 링크를 공개하지 않습니다. chyang@cjsoft.pe.kr 로 사용 환경(인원·OS·모델 서버·폐쇄망 여부)을 알려주시면, 담당자가 견적과 함께 설치 파일·라이선스를 안내드립니다. 도입 전 데모와 사내 환경 적합성 검토도 함께 진행합니다.
정말 코드가 밖으로 안 나가나요?
네. 추론은 여러분이 지정한 로컬(또는 사내) OpenAI 호환 서버로만 갑니다. 에이전트 루프·파일 접근·툴 실행은 전부 로컬입니다. 인터넷 없이도 동작합니다. 울티메이트는 여기에 더해 STRICT_LOCAL 모드로 외부 연결을 강제로 차단하고, 차단 상태를 화면에 표시합니다.
어떤 GPU가 필요한가요?
모델에 따라 다릅니다. cjagent models fit 이 설치된 모델을 스캔해 GPU 적합도로 추천하고, VRAM/RAM에 맞는 모델을 골라줍니다. 8GB VRAM부터 쓸 수 있고, 16GB 이상이면 코딩 작업에 넉넉합니다 — 설치 시 온보딩이 하드웨어에 맞는 모델을 자동으로 잡아줍니다.
Windows에서도 되나요?
됩니다. 가장 쉬운 방법은 설치 마법사(cjagent-setup.exe)를 내려받아 더블클릭하는 것입니다 — 설치 위치·바로가기·모델 서버를 화면에서 고르면 끝이고, 관리자 권한도 필요 없습니다. Python이 설치돼 있지 않아도 됩니다: 설치 파일이 Python 3.13을 함께 담고 있어 없을 때만 자동으로 설치합니다. 터미널이 편하시면 PowerShell 원라이너도 그대로 쓸 수 있습니다.
설치가 안 되거나 창이 바로 닫혀요.
예전 설치 스크립트는 오류가 났을 때 exit 로 PowerShell 세션까지 함께 닫아버려 정작 원인 메시지를 볼 수 없었습니다(현재는 수정됐습니다). 최신 cjagent-setup.exe 를 쓰시면 결과가 화면에 남고, 실패해도 창이 유지됩니다. Python 3.10+ 를 설치할 때는 Add python.exe to PATH 체크를 잊지 마세요 — Microsoft Store 의 python 별칭은 설치에 사용할 수 없습니다.
서버 GPU를 여러 PC가 공유할 수 있나요?
네. 서버에서 cjagent server-mode를 실행하면 GPU에 맞는 모델 추천·네트워크 개방(0.0.0.0)·모델 상주·원격 연결 명령까지 자동으로 안내합니다. 각 PC는 로컬에서 cjagent를 돌리고 서버의 모델 엔드포인트(base_url)만 공유하면 됩니다 — 파일과 에이전트는 각 PC에, 모델 추론만 서버로 갑니다.
가격이 어떻게 되나요?
커뮤니티는 무료입니다. 울티메이트는 유료이고, 도입 규모(인원·서버 구성)와 지원 범위에 따라 달라져 개별 견적으로 안내드립니다 — chyang@cjsoft.pe.kr. 두 에디션 모두 모델 사용료는 별도로 들지 않습니다(내 GPU에서 도니까요). 다만 로컬 모델 대신 클라우드 모델을 붙여 쓰신다면 그 제공사 요금이 발생합니다.