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ArHub

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ArHub는 과학 연구, 데이터 분석, 엔지니어링 작업을 위해 설계된 데스크톱 AI 에이전트 워크벤치입니다.

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소개

ArHub는 과학 연구, 데이터 분석, 엔지니어링 작업을 위해 설계된 데스크톱 AI 에이전트 워크벤치입니다. Electron과 FastAPI 기반에 OpenAI 호환 모델 인터페이스와 확장 가능한 Skill 워크플로우를 결합하여, 에이전트 대화와 파일·편집기·미리보기를 한 작업 공간에서 함께 다룰 수 있도록 구성되었습니다. v1.0.12부터는 약 326 MiB의 Lite 설치 패키지만 안정 배포판으로 제공됩니다.

상세정보

실행자·검토자·편집 보조 에이전트 개별 구성

세 역할의 에이전트에 각각 Base URL·API Key·Model ID를 지정할 수 있어, 실행과 비판·작성을 서로 다른 모델에 맡기는 구성이 가능합니다. 사고 강도(reasoning effort)와 런타임·Provider 설정도 역할별로 따로 관리됩니다.

체크포인트가 있는 다단계 Skill 워크플로우

검색·분석·코딩·플로팅·문서 생성을 포함하는 Skill 호출을 단계별로 수행하며, 각 단계의 산출물과 실행 상태가 작업 단위로 저장됩니다. 개별 단계를 체크포인트에서 일시 정지·재개·재실행할 수 있어 처음부터 프롬프트를 다시 작성할 필요가 없습니다.

에이전트 대화에 펼쳐지는 파일 트리·편집기·미리보기

Markdown/LaTeX 편집기가 에이전트 대화와 나란히 펼쳐지며, 열려 있는 파일이 자동으로 에이전트 컨텍스트에 포함됩니다. PDF·DOCX·Markdown·이미지 미리보기를 같은 화면에서 살펴볼 수 있고, 에이전트가 만든 파일 변경점은 diff로 검토한 뒤 적용·폐기·실행 취소할 수 있습니다.

Markdown을 DOCX로 내보내기

Markdown 문서를 Node 기반 고품질 엔진과 python-docx 폴백으로 DOCX로 변환할 수 있습니다. 수식과 복잡한 레이아웃이 필요한 경우 선택형 Node 엔진 의존성을 추가로 설치해 사용할 수 있습니다.

선언적 확장과 내장 스튜디오

확장 센터는 Manifest를 통해 에이전트 프로필과 프롬프트 명령·도구 진입점을 등록하며, 내장된 Diagram Studio와 Web Studio로 다이어그램·웹 프로젝트·연구 작업을 같은 작업 공간에서 진행할 수 있습니다. 외부 Manifest는 기본적으로 선언적 데이터로만 로드되며 확장 코드를 실행하지 않습니다.

다중 모델 지원

DeepSeek·GLM 등 OpenAI 호환 모델을 동일한 연결 계층으로 사용할 수 있고, 서비스 루트(`/v4` 등 포함)부터 `/chat/completions`까지 다양한 엔드포인트 형식을 지원합니다. `HTTP_PROXY`, `HTTPS_PROXY`, `NO_PROXY` 환경 변수도 그대로 반영됩니다.

ArHub는 무료로 사용할 수 있나요?

소스 자체는 MIT 라이선스로 공개된 오픈소스 프로젝트이지만, 에이전트가 호출하는 AI 모델 API는 서비스 제공자의 사용량 기반 과금이 발생할 수 있습니다.

어떤 AI 모델을 사용할 수 있나요?

OpenAI Chat Completions 호환 엔드포인트(예: DeepSeek, GLM, OpenAI 호환 서비스)를 연결할 수 있으며, 실행자·검토자·편집 보조 에이전트마다 별도의 Base URL과 Model ID를 지정할 수 있습니다.

Windows에서 SmartScreen 경고가 표시되면 어떻게 하나요?

공식 GitHub Releases에서 받은 설치 패키지의 SHA-256 해시를 `SHA256SUMS.txt`와 비교해 일치 여부를 확인한 뒤, SmartScreen 창에서 “추가 정보” → “그래도 실행”을 선택하는 절차가 안내되어 있습니다.

업데이트는 어떻게 적용되나요?

백그라운드에서 업데이트를 확인하고 내려받으며, 사용자가 정상적으로 종료한 시점에 다운로드된 업데이트가 설치됩니다.

화면으로 보는 주요 기능

C지능제조차간다중AGV협동조도와에너지최적화문제

C지능제조차간다중AGV협동조도와에너지최적화문제

Markdown 파일 편집 인터페이스로, 왼쪽 파일 탐색기에서 'main.md'가 선택되어 있고 오른쪽에 내용이 표시됩니다. 상단에는 내보내기, 저장, Word로 내보내기 버튼이 있으며, 오른쪽 상단에는 Agent 모드, 모델 선택, 실행 버튼이 있습니다. 하단에는 Markdown 편집 지침과 입력창이 있습니다.

다중모델과학연구 Agent 작업대

다중모델과학연구 Agent 작업대

RESEARCH_PLAN.md 파일을 편집하는 화면으로, 왼쪽에는 Agent 모드와 모델 선택 드롭다운, Markdown 편집 지침이 있고, 오른쪽에는 연구 계획 문서가 표시됩니다. 하단에는 PDF 미리보기, 편집일지, Py 스크립트 출력 버튼과 입력창이 있습니다.

새로운 작업 흐름 생성

새로운 작업 흐름 생성

ArHub의 '새로운 작업' 화면으로, 중앙에 '새로운 작업 흐름' 제목과 함께 'REF 과학연구작업', 'DOC 학술작성', 'CN 경쟁작업', 'DOC 이미지자료작성' 탭이 있습니다. 'REF 과학연구작업' 탭이 선택되어 있으며, 작업 흐름 목록과 연구 주제 입력창, 자료 업로드 섹션이 있습니다.

새로운 작업 흐름 생성 – 출력 형식 설정

새로운 작업 흐름 생성 - 출력 형식 설정

새로운 작업 화면에서 출력 형식 설정 부분을 보여줍니다. '출력 형식' 섹션에 PDF와 Word 버튼이 있고, LaTeX 변환 옵션이 있습니다. '논문 언어' 섹션에는 중문과 English 버튼, '논문 유형' 섹션에는 학부졸업논문, 석사학위논문, 논문 버튼이 있습니다.

시스템 요구사항

운영체제: Windows · 아키텍처: x64 · 런타임: Python 3.11, Node.js 20+ (소스 실행 시) · 인터넷 연결: AI 모델 API 접근에 필요 · 사용자 데이터 경로: %APPDATA%ArHub