CORE – 개인 AI OS를 지향하는 로컬 우선 메타 에이전트

무엇을 하는가
사용 시나리오
빠른 시작
벤치마크와 한계
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참고 자료

CORE는 RedPlanetHQ가 공개한 오픈소스 개인 AI OS다. 사용자가 scratchpad에 할 일을 적으면 CORE가 메모리와 연결 앱에서 맥락을 모으고, 계획을 만든 뒤, Codex·Claude Code·브라우저 에이전트·로컬 명령을 게이트웨이를 통해 실행한다.

무엇을 하는가

CORE는 단일 챗봇이 아니라 메타 에이전트(meta-agent)에 가깝다. 직접 모든 코드를 작성하기보다, 필요한 맥락을 모으고 적절한 worker를 실행하며, 막히는 지점을 처리하고, 사람이 판단해야 할 순간에 돌아오도록 설계됐다.

구성 요소	역할
Memory	시간 기반 지식 그래프, 사실 분류, 의도 기반 검색
Connectors	GitHub, Linear, Jira, Slack, Gmail, Calendar, Sentry 등 50개 이상 앱 연결
Gateway	Claude Code, Codex, 브라우저 에이전트, 로컬 명령 실행
Scratchpad	사용자가 할 일을 적고 CORE가 작업으로 전환하는 인터페이스

사용 시나리오

코딩 작업을 위임하고 PR 형태로 결과를 받는다.
백로그 항목을 밤새 정리하고 우선순위를 만든다.
Sentry나 운영 알림을 조사해 사람이 보기 전에 맥락을 모은다.
아침 브리핑에서 캘린더, 메일, 이슈, 최근 작업을 요약한다.
휴대폰 메시지나 외부 트리거로 장시간 에이전트 작업을 시작한다.

빠른 시작

README 기준 로컬 설치는 npx 기반 설치 스크립트로 시작한다. Docker가 필요하며, 설정 마법사가 설치 디렉터리, AI provider, API key, chat model을 묻고 http://localhost:3033을 연다.

npx @redplanet/core

게이트웨이를 연결하면 CORE가 브라우저, 코딩 에이전트, 로컬 폴더에 접근해 더 긴 작업을 실행할 수 있다.

벤치마크와 한계

CORE는 LoCoMo 벤치마크에서 single-hop, multi-hop, open-domain, temporal reasoning 평균 88.24% 정확도를 보고한다. 다만 이 수치는 개인 업무 자동화 전체 품질을 그대로 보장하지는 않는다. 실제 도입에서는 연결 앱 권한, 로컬 비밀정보, 에이전트가 실행할 수 있는 명령 범위를 세밀하게 제한해야 한다.

CORE가 지향하는 방향은 long-running-agents와 가깝다. 에이전트가 단발 응답을 내는 대신, 메모리와 도구, 백그라운드 실행, 인간 승인 지점을 갖춘 장기 실행 작업자로 움직이게 만든다.

참고 자료

RedPlanetHQ/core — GitHub 공식 저장소

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