PandaNpc 문서

업데이트

모든 사람은 만 명의 에이전트가 자신을 위해 일하게 해야 합니다.

당신이 돌아가며 쓰는 어시스턴트 하나가 아니라 — 함대입니다. 당신이 잠든 사이에도 계속 일하고, 이미 소유한 기기에서 실행되며, 가르친 모든 것을 지니고 다니고, 작업이 끝나면 보고하는 에이전트들. 이것이 PandaNpc가 만들어지는 이유입니다.

오늘날 왜 어려운가

대부분의 사람들은 한 번에 한두 개의 에이전트가 최대입니다. 모델이 너무 약해서가 아니라 — 각 에이전트 주변의 오버헤드가 너무 높기 때문입니다. 모든 새 에이전트는 어딘가에서 시작해야 하고, 당신의 규칙을 다시 배워야 하며, 작업하는 동안 지켜봐야 하고, 수동으로 결과를 수거해야 합니다. 그걸 10배로 늘리면 당신이 병목이 됩니다. 만 배로 늘리면 그 아이디어는 무너집니다.

그래서 작업은 "더 나은 채팅 상자"를 만드는 것이 아닙니다. 에이전트당 오버헤드를 한 조각씩 제거하는 것입니다:

  1. 실행할 곳 — 임대한 샌드박스가 아니라 이미 보유한 저렴하고 사적인 컴퓨팅 자원.
  2. 모두가 공유하는 하나의 메모리 — 한 번 가르치면 모든 기기의 모든 에이전트가 알게 됩니다.
  3. 선형적으로 확장되지 않는 감독 — 여러 개를 한눈에 보고, 요청받았을 때만 개입합니다.
  4. 터미널 너머의 손 — 파일만 편집할 수 있는 에이전트는 작업의 일부만 수행할 수 있습니다.

이미 작동하는 것들

실행할 곳

  • PandaPaw — 하나의 명령으로 당신이 소유한 모든 기기를 에이전트 호스트로 바꿉니다. 엔진을 설치하고, 기기를 당신의 계정에 연결하고, 실행 상태를 유지합니다. 열어야 할 포트도, 붙여넣어야 할 토큰도 없습니다.
  • 세 가지 엔진, 동일한 설정 — Claude Code, Codex 및 PandaCode는 모두 동일한 브리지를 통해 실행되므로 다른 에이전트를 추가하는 것이 별도의 프로젝트가 아닙니다.
  • 당신의 기기들이 사설 네트워크를 형성 — 노트북, 서버, 홈 데스크톱 및 VM이 서로 직접 연결되므로 에이전트는 실제 작업이 있는 곳 어디서나 실행될 수 있습니다.
  • 자체 백엔드 사용 — 작업에 비싼 모델이 필요하지 않을 때 엔진을 더 저렴한 모델 제공업체에 지정하세요. 많은 에이전트를 실행하는 것은 각각이 저렴할 때만 의미가 있습니다.

모두가 공유하는 하나의 메모리

  • 에이전트 센터 — 당신의 규칙, 스킬, 메모리 및 에이전트 프로필이 계정에 보관되어 모든 기기에 자동으로 동기화됩니다. 한 번 기록해 두면 모든 기기의 모든 에이전트가 자체 엔진이 기대하는 형식으로 그 내용을 갖게 됩니다.
  • 노트 — 에이전트가 읽고 쓰는 지식 베이스로, 한 에이전트가 배운 것이 세션과 함께 사라지지 않습니다.
  • MCP 서버 — 에이전트는 화면을 스크래핑하는 대신 문서화된 인터페이스를 통해 당신의 노트, 모델 및 예약된 작업에 접근합니다.

선형적으로 확장되지 않는 감독

  • 어디서든 모니터링 — iOS 앱, Windows / macOS / Linux 데스크톱, 모든 브라우저 또는 Chrome 사이드 패널. 실시간 출력, 도구 승인 및 코드 변경 사항이 모두 동기화됩니다.
  • 필요할 때만 개입 — 에이전트는 무인으로 실행되다가 결정이 필요한 상황을 만나면 멈춰서 당신을 기다립니다.
  • 다른 사람에게 작업 넘기기 — 철회 가능하고 시간 제한이 있는 실시간 연결을 공유하여 팀원이 당신의 에이전트 중 하나를 조종하게 하거나, 그저 무슨 일이 있었는지 확인만 하면 될 때는 읽기 전용 기록을 공유하세요.
  • 29개 언어 — 마케팅 페이지뿐만 아니라 제품 전체.

터미널 너머의 손

  • 브라우저 제어 — 에이전트는 합성 입력을 거부하는 페이지를 포함하여 실제 브라우저를 실제 클릭으로 조종합니다.
  • 원격 데스크톱 제어 — 에이전트는 당신이 소유한 다른 기기의 화면을 보고 조작합니다.
  • 예약 작업 — 작업은 일정에 따라 실행되며 당신이 선택한 기기에서 키보드 앞에 아무도 없이 실행됩니다.
  • Claw — 기계적인 절반을 수행하는 에이전트와 함께, 작업의 대화형 절반을 위한 워크스페이스.

구성 요소가 어떻게 맞물리는가

flowchart LR subgraph You["You, from anywhere"] direction TB iOS["iOS"] Desktop["Desktop"] Web["Web · Browser extension"] end Center["Your account<br/>rules · skills · memory"] Relay["PandaNpc relay"] subgraph Fleet["Machines you own"] direction TB M1["Laptop · agents"] M2["Server · agents"] M3["Home desktop · agents"] end iOS --> Relay Desktop --> Relay Web --> Relay Relay --> Fleet Center -.syncs to.-> Fleet

모든 에이전트는 당신이 제어하는 하드웨어에서 실행됩니다. 릴레이는 메시지만 전달합니다. 당신의 코드, 키, 파일은 당신의 기기를 절대 떠나지 않습니다.

향후 방향

소수의 에이전트에서 함대 규모로 확장하는 것은 이제 능력 문제가 아니라 대부분 감독 문제입니다. 앞으로 할 일은 동시에 실행되는 많은 에이전트를 한눈에 파악할 수 있게 만드는 것입니다 — 어느 것이 막혀 있는지, 어느 것이 당신을 기다리는지, 어느 것이 조용히 완료되었는지 한눈에 아는 것 — 그리고 사람이 수동으로 복사하지 않아도 한 에이전트의 출력이 다음 에이전트의 입력이 되는 것을 일상적으로 만드는 것입니다.

시작하기

처음이신가요? 빠른 시작 가이드를 통해 몇 분 만에 첫 번째 에이전트를 실행할 수 있습니다.

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