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AI 도구

agentOS 검토

agentOS는 에이전트 실행을 위한 경량 운영 체제를 제공하여 샌드박스나 VM 없이 오케스트레이션, 파일 시스템 및 다양한 애플리케이션을 용이하게 합니다.

shipped 2026년 7월 30일free
agentOS — product screenshot

핵심 포인트

1에이전트 실행 및 오케스트레이션을 위한 무료 티어를 제공합니다.
2WebAssembly를 활용하여 거의 제로에 가까운 콜드 스타트(~4.8ms p50)와 낮은 메모리 사용량(에이전트당 ~22MB)을 제공합니다.
3기존 컨테이너 기반 샌드박스에 비해 '254배 저렴한 샌드박스 대안'으로 광고됩니다.
4다양한 워크로드를 위해 Rust, TypeScript, Python을 지원하는 다국어 디자인을 지원합니다.

agentOS 소개

비즈니스 모델
Open Source
사용량 기반 요금
$0.000000073 per execution-second
투자
Bootstrapped
플랫폼
Linux
대상 사용자
Developers building agent-based applications

비용 예시

  • Cost per execution-second: ~$0.000000073
API DocsGitHubOpen Source

사양

API 제공 여부

예, 공개 API

overview

agentOS란 무엇인가요?

agentOS는 rivet-dev가 개발한 AI 에이전트 운영 체제로, 개발자와 팀이 샌드박스, VM 또는 SaaS 없이 AI 에이전트를 실행, 오케스트레이션 및 관리할 수 있도록 합니다. 샌드박스나 VM 없이 에이전트 실행을 위한 경량 운영 체제를 제공하여 오케스트레이션, 파일 시스템 및 다양한 애플리케이션을 용이하게 합니다. 'iii primitives'(Worker, Function, Trigger)를 사용하는 마이크로커널과 유사한 아키텍처를 기반으로 구축된 agentOS는 AI 에이전트의 복잡한 런타임 문제를 추상화하는 것을 목표로 합니다.

features

agentOS의 주요 기능

agentOS는 AI 에이전트의 개발, 배포 및 관리를 지원하도록 설계된 포괄적인 기능 세트를 제공합니다. 그 아키텍처는 Worker, Function, Trigger와 같은 핵심 프리미티브를 중심으로 구축되어 다양한 프로그래밍 언어를 위한 다국어 환경을 가능하게 합니다.

  • 에이전트 실행을 위한 경량 OS로, 샌드박스나 VM이 필요 없습니다.
  • 워크플로우 및 에이전트 간 통신을 포함한 다중 에이전트 시스템을 위한 오케스트레이션 지원.
  • 에이전트가 환경과 상호 작용할 수 있는 POSIX 호환 파일 시스템.
  • Rust 및 Python 지원과 함께 기본 JavaScript 성능.
  • 향상된 코드 신뢰성을 위한 내장형 타입 검사.
  • 자율 AI 에이전트를 위한 강력한 보안 계층을 갖춘 안전한 운영 체제 아키텍처.
  • 장기 실행 작업을 위한 영구 에이전트 상태 관리.
  • 에이전트 워크플로우를 위한 스케줄링 기능.
  • 기존 백엔드 프로세스와의 통합.
  • SkillKit 마켓플레이스 통합을 통해 파일 작업, 웹, 코드 및 데이터를 위한 60개 이상의 내장 도구.

use cases

agentOS는 누가 사용해야 하나요?

agentOS는 주로 AI 에이전트를 구축하고 배포하는 데 중점을 둔 개발자와 팀, 특히 격리되고 경량이며 비용 효율적인 실행 환경이 필요한 사람들을 위해 설계되었습니다. 에이전트가 복잡한 작업을 수행하고, 다양한 시스템과 상호 작용하며, 자율적으로 작동해야 하는 시나리오에 적합합니다.

  • AI 에이전트를 구축하고 배포하는 개발자와 팀, 특히 Docker로 로컬에서 개발하고 AWS에 배포하는 경우.
  • Claude Code, Codex CLI, ChatGPT와 같은 AI 코딩 도우미 사용자 중 격리된 코딩 환경이 필요한 경우.
  • 강력한 보안 계층을 갖춘 자율 AI 에이전트를 위한 안전한 운영 체제 아키텍처가 필요한 조직.
  • 워크플로우, 멀티플레이어 세션 및 에이전트 간 통신을 포함한 다중 에이전트 시스템을 오케스트레이션하는 팀.
  • 리소스 관리 및 워크플로우 자동화와 같은 기능을 제공하여 프로덕션 환경을 위한 AI 자동화를 추구하는 기업.

how to use

agentOS 사용 방법

agentOS를 시작하려면 개발 환경을 설정하고 SDK를 활용하여 에이전트를 정의하고 배포해야 합니다. 이 플랫폼은 라이브러리 기반 접근 방식을 강조하여 에이전트가 기존 백엔드 인프라 내에서 실행될 수 있도록 합니다.

  • 1개발 환경에 agentOS SDK(iii-sdk)를 설치합니다.
  • 2WebSocket을 통해 iii-engine에 연결하는 Rust 바이너리로 Worker를 정의합니다.
  • 3agent::chat 또는 memory::search와 같은 특정 에이전트 기능을 나타내는 Function(명명된 핸들러)을 Worker 내에 등록합니다.
  • 4Trigger를 사용하여 Function을 이벤트 소스에 바인딩합니다(예: POST /v1/chatagent::chat에).
  • 5다국어 아키텍처를 활용하여 Rust, TypeScript 또는 Python을 사용하여 에이전트 로직을 개발합니다.
  • 6WebAssembly 기반 실행의 이점을 활용하여 기존 백엔드 인프라에 에이전트를 배포합니다.

pricing

agentOS 가격 및 요금제

agentOS는 오픈 소스 비즈니스 모델로 운영되며, 핵심 기능에 대한 무료 티어를 제공합니다. 사용량 가격은 실행-초를 기준으로 하며, 에이전트 작업에 대한 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.

  • 무료: 핵심 에이전트 실행, 오케스트레이션 및 파일 시스템 기능이 포함됩니다.
  • 사용량 가격: 실행-초당 $0.000000073.

Pros

  • +Provides a lightweight operating system for agents, eliminating the need for sandboxes or VMs.
  • +Offers a cost-effective solution with a free tier and low usage-based pricing ($0.000000073 per execution-second).
  • +Enables agents to self-evolve by writing, testing, and improving their own code at runtime.
  • +Includes built-in orchestration for multi-agent systems, workflows, and agent-to-agent communication.
  • +Supports POSIX-compatible filesystems and native JavaScript performance.
  • +Open-source business model fosters transparency and community contributions.

Cons

  • Data retention is limited to 30 days after account deletion, which may be a concern for some users.
  • Primarily focused on the execution environment, requiring integration with other tools for higher-level agent logic and data management.
  • The concept of 'Agent OS' can be confused with other products or general architectural concepts, requiring clarification.
  • While supporting various integrations, the depth of integration with specific enterprise systems may vary.
  • The platform's primary target audience is developers, potentially requiring a steeper learning curve for non-technical users.

유사한 도구

agentOS vs 경쟁사

agentOS는 기존 샌드박스나 VM의 오버헤드 없이 효율적인 에이전트 실행에 중점을 둔 미니멀리스트, 마이크로커널과 유사한 아키텍처를 제공하여 다른 AI 에이전트 프레임워크와 차별화됩니다. 더 높은 수준의 추상화를 도입하는 프레임워크에 비해 더 낮은 수준의 런타임 솔루션을 강조합니다.

1

LangChain is a framework for developing applications powered by language models, offering modules for chaining components, agents, and retrieval augmented generation.

While LangChain provides robust tools for building and orchestrating agents, it focuses more on the logical flow and integration of LLMs rather than providing a lightweight 'operating system' for agent execution like agentOS. You'd manage the underlying execution environment yourself.

2

LlamaIndex provides a data framework for LLM applications, focusing on ingesting, structuring, and accessing private or domain-specific data to augment LLMs.

LlamaIndex excels at data management for LLM agents, which is a component of agent development, but it doesn't offer the 'operating system' or lightweight execution environment for agents that agentOS provides. You would typically use it alongside an agent orchestration framework.

3

AutoGen enables the development of LLM applications using multiple agents that can converse with each other to solve tasks.

AutoGen provides a multi-agent conversation framework, which is a higher-level abstraction for agent interaction compared to agentOS's focus on the underlying execution environment. While it handles orchestration of agent communication, it doesn't offer the same 'OS-like' features for managing agent processes and filesystems directly.

4

CrewAI is a framework for orchestrating role-playing, autonomous AI agents to collaborate and perform complex tasks.

CrewAI focuses on defining roles, tasks, and processes for collaborative AI agents, providing a structured way to build multi-agent systems. It offers a higher-level abstraction for agent collaboration than agentOS, which is more concerned with the foundational execution and environment management for individual agents.

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