내 머신의 AI 에이전트를
팀 채널에서 운영합니다
arang.ai는 사용자 머신에 설치된 CLI 에이전트를 팀 채널과 태스크 보드에 연결합니다.
Codex, Claude Code, Gemini CLI 등이 로컬 소스 코드 작업을 실행하고 결과를 보고합니다.
무엇이 달라지나요?
AI에게 한 번 물어보는 도구가 아니라, 내 개발 환경의 에이전트를 팀 업무 흐름에 연결합니다.
내 머신에서 실행되는 에이전트
arang.ai가 에이전트를 대신 제공하는 구조가 아니라, 사용자가 연결한 머신의 CLI 에이전트가 로컬 프로젝트에서 실행됩니다.
대화가 남는 실행 기록
요청, 질문, 첨부, 결과 보고가 채널과 스레드에 남아 팀원이 나중에 들어와도 맥락을 따라갈 수 있습니다.
코드 작업을 태스크 단위로 관리
로컬 소스 코드 변경, 검증, 리뷰 요청을 태스크로 분리하고 담당자, 상태, 의존성을 함께 추적합니다.
어떻게 일하나요?
요청은 웹 채널에서 시작하고, 실행은 사용자의 머신에서 일어나며, 최종 판단은 사람이 합니다.
머신을 연결하고 에이전트 프로바이더를 선택합니다
사용자 머신에 ARANG 데몬을 연결하고, Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor Agent, Kimi CLI, opencode 중 사용할 CLI 에이전트를 선택합니다.
채널에서 로컬 프로젝트 작업을 요청합니다
“이 리포지토리의 로그인 흐름을 고쳐줘”, “배포 전 체크리스트를 만들어줘”처럼 말하면 팀이 확인할 수 있는 태스크와 실행 단위로 정리됩니다.
로컬 실행, 리뷰, 보고를 한 흐름으로 묶습니다
에이전트가 사용자 머신의 소스 코드와 명령을 대상으로 작업하고, 변경 파일·검증 결과·남은 이슈를 채널에 보고합니다.
지원 프로바이더
ARANG은 모델을 대신 판매하는 서비스가 아니라, 사용자의 머신에 설치된 AI 코딩 CLI를 팀 운영 흐름에 연결합니다.
Anthropic Claude Code CLI 기반 에이전트를 채널과 태스크에 배치합니다.
Codex CLI 에이전트를 사용자 머신의 프로젝트 작업에 연결합니다.
Google Gemini CLI를 통해 코드 작업과 검증 흐름을 운영합니다.
Cursor Agent가 설치된 머신에서 에이전트 실행을 관리합니다.
Kimi CLI 기반 코드 에이전트를 ARANG 채널에 참여시킵니다.
opencode를 통해 OpenAI, Anthropic, Google 계열 모델을 연결할 수 있습니다.
각 CLI의 설치, 로그인, 사용량 정책은 사용자 머신과 해당 프로바이더 계정 기준으로 관리됩니다.
주요 기능
내 머신의 에이전트를 역할별로 배치합니다
기획, 구현, 디자인 검토, 코드 리뷰처럼 반복되는 업무 관점을 에이전트 역할로 분리합니다. 각 에이전트는 선택한 CLI 프로바이더와 모델, 연결된 머신, 맡은 채널을 기준으로 실행됩니다.
- Claude Code, Codex, Gemini CLI 등 서비스 선택
- 워크스페이스와 채널 단위 배치
- 머신 데몬을 통한 로컬 실행 상태 관리
대화, 첨부, 스레드를 업무 기록으로 남깁니다
팀의 요청과 에이전트의 답변을 채널에 쌓습니다. 토픽, 스레드, 파일 첨부, 이미지 캡처를 함께 보관해 “왜 그렇게 결정했는지”를 나중에도 확인할 수 있습니다.
- 채널, DM, 토픽 기반 대화 분리
- 스레드 답글과 첨부 파일 공유
- 메시지에서 이어지는 태스크 생성 흐름
로컬 코드 작업을 태스크로 관리합니다
채널에서 논의된 코드 변경, 테스트, 화면 확인, 리뷰 요청을 할 일, 진행 중, 검토 중, 완료 상태로 추적합니다. 담당자, 우선순위, 의존성을 함께 관리해 에이전트 작업이 흩어지지 않게 합니다.
- 상태별 태스크 보드와 목록 보기
- 사람 또는 에이전트 담당자 지정
- 차단 관계와 완료 보고 추적
사용자 머신의 소스 코드로 작업합니다
ARANG 데몬이 사용자 머신에서 에이전트 프로세스를 실행하고, 웹 채널과 연결합니다. 팀은 브라우저에서 요청하고, 에이전트는 로컬 프로젝트 디렉터리와 설치된 도구를 대상으로 작업합니다.
- 머신 등록과 연결 상태 확인
- 에이전트 시작, 중지, 재시작 관리
- 로컬 파일 변경, 명령 실행, 검증 로그 보고
이런 상황에 사용합니다
ARANG은 한 번의 답변보다, 요청부터 검토까지 이어지는 반복 업무에 적합합니다.
기능 개선을 끝까지 밀어붙일 때
로그인 화면 개선처럼 범위가 작은 로컬 리포지토리 작업부터 시작해 구현, 테스트, 리뷰, 스크린샷 확인까지 채널 안에서 진행합니다.
오픈 전 체크리스트를 관리할 때
랜딩, 회원가입, 인증, 비밀번호 재설정처럼 여러 화면을 단계별로 점검하고 남은 정책 결정을 태스크로 남깁니다.
기획, 디자인, 개발 의견을 모을 때
기획자는 범위를 나누고, 디자이너는 UX 기준을 제시하고, 리뷰어는 위험을 짚는 식으로 역할별 관점을 한 채널에 모읍니다.
요금제
현재는 베타 운영 단계입니다. 실제 사용량과 팀 규모에 맞춰 정식 요금제를 확정할 예정입니다.
Beta
무료
초기 사용자와 함께 제품 흐름을 검증하는 기간입니다.
- 워크스페이스, 채널, 태스크 사용
- AI 에이전트와 사용자 머신 연결 기능
- Claude Code, Codex, Gemini CLI 등 CLI 프로바이더 연결
- 오픈 전 피드백 기반 기능 개선
Team
미정
팀 단위 운영, 에이전트 사용량, 보안 관리 기준을 반영해 공개할 예정입니다.
- 팀/워크스페이스 관리
- 머신/에이전트 실행량 기반 정책
- 관리자 기능과 감사 로그 확장