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CowAgent

AI Agent FrameworksskillPython

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무엇인가

CowAgent는 코딩 에이전트에 규칙 문장을 덧붙이는 대신, 계획 수립·도구 호출·스킬 실행·기억 축적을 담당하는 실행 계층(Agent Harness)을 통째로 제공하는 스킬 팩이다. 규율하는 영역은 단일 응답 품질이 아니라 작업 루프 전체다. 메시지가 채널로 들어오면 Agent Core가 기억·지식·도구·스킬 위에서 계획을 세우고, 모델이 응답을 생성해 원래 채널로 되돌린다. 각 계층은 분리되어 독립적으로 확장된다.

어떻게 동작하나

동작 단위는 파일과 명령 두 갈래다. 스킬은 매니페스트 파일로 정의되며 여러 도구를 조합해 상위 워크플로를 구성한다. 도구는 파일 입출력(read/write/edit/ls), 터미널(bash), 파일 전송(send), 기억 검색(memory), 환경 변수(env_config), 웹 페치(web_fetch), 스케줄링(scheduler), 웹 검색(web_search), 비전(vision), 브라우저 자동화(browser)로 고정되어 있다. MCP 서버는 mcp.json 한 파일로 stdio/SSE 전송을 붙이고 핫 리로드한다. 호출은 `/skill list`, `/skill search`, `/skill install` 슬래시 명령으로 이뤄지고, skill-creator와의 대화로 새 스킬을 생성한다. 기억은 대화 컨텍스트 → 일일 기억 → MEMORY.md의 3계층으로 적재되고 야간 Deep Dream 패스가 이를 정제한다.

무엇과 다른가

프롬프트를 직접 쓰거나 CLAUDE.md·AGENTS.md 한 장을 두는 방식과 구조가 다르다. 전자는 규칙 텍스트만 주입하고 실행·기억·도구 연결은 에이전트 구현에 맡긴다. CowAgent는 채널·Agent Core·모델을 분리한 런타임을 함께 배포하고, 스킬을 마켓플레이스(Skill Hub)와 GitHub·ClawHub·URL에서 설치하는 경로를 제공한다. 에이전트별 기억·지식·워크스페이스를 가진 멀티 에이전트 팀을 웹·데스크톱·IM 채널에서 공유 대화로 묶는 점도 규칙 파일만으로는 나오지 않는 계층이다.

어떻게 쓰나

설치는 한 줄 설치 스크립트로 의존성·설정·기동을 처리하고, 이후 `cow` CLI로 서비스와 스킬을 관리한다. `cow start | stop | restart`로 서비스를 제어하고, `cow status | logs`로 상태와 로그를 보고, `cow update`로 코드를 갱신한다. 스킬은 `cow skill install <skill>`로 넣고, 브라우저 자동화는 `cow install-browser`로 추가한다. 웹 콘솔이 기본 채널이자 모델·채널·스킬·기억 설정의 통합 진입점이며, 서버 배포 시 config.json의 web_host를 0.0.0.0으로, web_password를 설정하고 9899 포트를 연다. 데스크톱 클라이언트는 macOS/Windows용으로 백엔드가 포함되어 있다.

전제와 한계

전제는 Linux/macOS 실행 환경 또는 데스크톱 클라이언트, LLM 제공자 API 키, 콘솔 접근을 위한 포트 개방이다. 채팅·비전·이미지 생성·ASR/TTS·임베딩을 각각 다른 벤더로 라우팅할 수 있지만 제공자별 세부 설정은 콘솔에서 직접 해야 한다. README는 코딩 에이전트별 지원 목록을 명시하지 않으므로, Claude Code에 붙일 때는 MCP 통합과 스킬 매니페스트 경로를 통해 연결된다고 보는 편이 정확하다. 단일 규칙 파일이 아니라 런타임·콘솔·채널을 포함한 묶음이므로, 규칙 텍스트 한 장만 필요한 경우에는 과하다.

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