이미 Ollama를 운영 중이라면 이 프로젝트는 그 위에 얹히는 계층을 제공한다. 호스티드 서비스로 아무것도 보내지 않으면서 에이전트 작업, 도구, 리서치 기능을 더할 수 있다. OpenAI 호환 엔드포인트라면 무엇이든 통신할 수 있어 같은 머신의 Ollama가 어댑터 없이 모델 백엔드로 동작하며, 설치 프로그램의 첫 번째 선택지가 바로 이것이다. 개발팀 자체 환경에서는 별도 GPU 머신에서 LiteLLM 프록시 뒤에 vLLM을 구동하지만 이는 선택일 뿐 필수가 아니다. 특정 작업에 더 큰 모델이 필요하면 OpenRouter나 NVIDIA NIM을 자신의 키로 등록할 수 있으며, 외부 키는 AES-256-GCM으로 저장 시 암호화되고 키를 하나도 등록하지 않으면 모든 모델 호출이 로컬에 머문다.

채팅 UI 위에 추가되는 기능은 다음과 같다. 에이전트 작업은 셸, Python, 브라우저, 파일을 갖춘 영구 Docker 샌드박스 안에서 목표를 멀티턴으로 실행하고 위험한 단계는 사용자 승인을 기다리며, 각 실행은 턴 수, 경과 시간, 토큰 비용을 표시한다. 목표가 달성되지 않으면 스스로 완료로 표시하는 대신 GOAL_INCOMPLETE 마커를 남기고 목표 판정자가 개입한다. 딥 리서치는 분산 검색, 원문 수집, 주장 검증, 인용 포함 종합의 단계로 진행되며 파이프라인이 실행 중에 그대로 보인다. MCP 도구는 22개가 내장됐고 외부 MCP 서버도 등록할 수 있으며, 각각 비루트 상태에서 모든 권한을 제거한 자체 컨테이너로 격리되고 메모리 상한과 네트워크 정책이 적용된다. 역할별 모델 라우팅으로 에이전트, 판정자, 리서치, 서브 에이전트, 리뷰, 요약이 각자 자기 모델을 결정하고 실패 시 로컬 기본값으로 폴백하므로, Ollama에서는 요약에 작고 빠른 모델을 에이전트 역할에 더 큰 모델을 둘 수 있다. 아티팩트는 샌드박스 iframe에서 HTML을 렌더링하고 선택적 코드 실행과 PDF/DOCX 내보내기를 지원한다.

설치는 한 번의 명령으로 끝난다. 스크립트가 툴체인을 점검하고 새로운 무작위 시크릿으로 .env 파일을 생성한 뒤 Docker로 Postgres와 Redis를 띄우고 마이그레이션을 실행하며 빌드 후 PM2 아래에서 구동한다. 설치 프로그램이 묻는 것은 어떤 OpenAI 호환 엔드포인트를 쓸지 하나뿐이며 Ollama를 가리키면 끝난다. 설치 프로그램을 다시 실행해도 안전하고 덮어쓰지 않고 복구한다.

한계도 솔직하게 밝혔다. Node 24, PostgreSQL, Docker가 필요하며 설계상 단일 호스트만 지원해 Kubernetes 지원은 없고 계획도 없다. 데스크톱 앱은 macOS Apple Silicon 전용이고 웹 UI가 주된 진입로다. 설정 시간은 대부분 모델 엔드포인트에 좌우되는데 Ollama 사용자에게는 사실상 제로다.

소스 코드는 MIT 라이선스로 공개됐으며 셀프호스팅 가이드와 데모 사이트도 제공되고, 데모에서 게스트는 기본 로컬 모델만 사용할 수 있다. 개발자는 직접 써 보고 문서에 잘못된 부분이 있으면 알려달라고 당부했다. 같은 질문에 두 번 답하는 것보다 가이드를 고치는 쪽을 택하겠다는 것이다.