AWR / WORK CONTINUES

AI 팀과 함께,
복잡한 프로젝트를 끝까지.

사람과 AI가 함께하는 오픈소스 프로젝트 딜리버리 플랫폼. 작업에 근거를 부여하고, 인계를 끊기지 않게 하며, 모든 딜리버리를 추적 가능하게 합니다.

시작하기 협업 모습 보기

Apache 2.0 오픈소스·로컬 컨텍스트 컴파일

CLI / MCP로 사용 중인 Agent를 연결하세요

Claude CodeCodexCursorKimiGemini CLICopilotWindsurfQwen CodeGrokZCodeDeepSeekTrae

GETTING STARTED

3분이면 워크플로에 담을 수 있어요.

Agent를 바꿀 필요도, 프로젝트를 옮길 필요도 없습니다.

익숙한 설치 방법을 선택하세요

AWR을 설치하고 현재 프로젝트를 인계받아 주세요: https://github.com/originoneai/awr

이 문장을 사용 중인 Agent에 보내기만 하면 설치와 연결을 스스로 완료합니다.

npm install -g @originoneai/agent-work-runtime@0.5.1

python -m pip install agent-work-runtime==0.5.1

awr과 awr-mcp 명령어를 제공

플랫폼 및 설치 요구 사항Node 22.14+ / Python 3.9+

이 지시문을 Agent에 전달하세요

AWR로 현재 프로젝트를 인계받아 주세요. 먼저 목표, 기존 작업, 소스를 확인한 다음 이번 작업, 인수 조건, 다음 단계를 등록해 주세요.

실제 프로젝트 디렉터리에서 실행하세요. 작업 전에 기존 상태를 확인합니다.

한 번만 설정하면 계속 유지: Agent가 오래 기억하게 하기

앞으로 모든 작업 개발과 협업을 AWR로 관리하고, 이를 최우선 지시 규칙에 기록해 주세요.

한 번만 설정하면 됩니다. Agent 종류별로(Codex, Claude Code, Kimi 등) 한 번씩만 알려주면 오래 유효합니다.

다음 세션에 인계할 근거를 남기세요

AWR로 현재 작업의 체크포인트를 저장하고 완료 항목, 미완료 항목, 다음 단계를 기록해 주세요. 새 세션에서 이어갈 때는 소스 변경과 체크포인트를 먼저 확인한 뒤 현재 작업을 계속해 주세요.

직접 프로젝트에서 실제로 검증해 보세요. 공식 사이트는 프로젝트에 연결하거나 수정하지 않습니다.

세션 연속성 워크플로 문서

지원 시스템macOSLinuxWindows

AWR이 제 대신 Agent를 실행해 주나요?

AWR은 프로젝트 팩트, 컨텍스트, 의존성, 딜리버리 기록을 제공합니다. 작업 배정과 실제 실행은 사람, Agent, 호스트가 담당합니다.

새 세션이 제대로 인계받았는지 어떻게 확인하나요?

새 세션이 AWR의 현재 작업과 최신 체크포인트를 읽고, 소스 변경을 확인한 뒤 완료 내용, 미완료 항목, 다음 단계를 설명하게 하세요. 확인이 정확하면 실제 작업을 계속합니다.

COLLABORATION

협업에는 두 가지 전형적인 형태가 있습니다.

같은 프로젝트 팩트가 다양한 분업 방식을 뒷받침합니다.

개인 × 멀티 Agent 협업

한 사람이 여러 Agent를 지휘해 여러 라인을 병렬로 진행합니다. 성과는 기록되고 언제든 다시 시작할 수 있습니다.

팀 협업

사람이 책임을 지고 Agent는 권한 내에서 실행합니다. 여러 라인이 독립적으로 진행되고 리뷰 후 딜리버리됩니다.

협업 데모 보기

73.6%

최대 작업 패킷의 입력량 감소

676 / 676필수 팩트 전부 유지근거 기준 보기

프로젝트가 기억해요

목표, 결정, 다음 단계를 세션을 넘어 계속 유지합니다.

근거 있는 협업

작업, 책임, 의존성을 명확하게 인계합니다.

투입을 검증 가능하게

실제 증거를 바탕으로 각 단계의 비용을 파악합니다.

CLI / MCP 출시됨. 팀 기능과 고급 협업은 역량 범위 설명을 참고해 주세요.