하나의 작업 지시를, 인공 소프트웨어 팀이 계획하고 위임하고 검증합니다

Argo는 소프트웨어 개발, 분석, 계획, 품질 보증, 지식 관리를 위한 완전한 작업 환경입니다 — 챗봇이 아닙니다. 프로젝트는 로컬 폴더에 연결되며, 모든 실행은 추적 가능한 "실행(run)"으로 기록되고, 결과는 검증을 거쳐야만 완료로 간주됩니다.

Argo란

당사의 CORE AGENT 기술

사용자의 기기에서 로컬로 작동하는 독립적인 아키텍처가 완전한 작업 지시를 계획, 위임, 실행, 검증합니다. 사용자의 코드와 지식은 사용자 곁에 남습니다. 클라우드 제공자와 로컬 모델은 BYOK 원칙(Bring Your Own Key) 아래 나란히 작동합니다 — 단일 벤더에 종속되지 않습니다.

CORE

과제를 이해하고, 계획하고, 추론하는 엔진입니다.

Collaborative Orchestration & Reasoning Engine

AGENT

팀으로 협력하는, 조율된 AI 전문가들입니다.

Aligned Generative Experts in a Networked Team

컨텍스트 인텔리전스플랜별 제공 범위 보기 — tree-sitter 기반 인덱스가 저장소 전체가 아닌 목표한 컨텍스트 패키지를 제공
Memory & Skills — 프로젝트별 지식과 반복되는 작업 패턴을 기록하고 버전 관리
Dream Mode — 유휴 시간을 활용해 저장된 지식을 자동으로 통합·정리
팀 라이선스 및 LAN 동기화플랜별 제공 범위 보기 — 동일 라이선스의 기기들이 클라우드를 거치지 않고 로컬 네트워크에서 지식을 공유
서명된 업데이트 — 설치, 복구, 업데이트는 암호학적으로 검증된 매니페스트를 통해 실행

작동 방식

일련의 프롬프트가 아닌 완결된 개발 프로세스

계획, 구현, 검토, 수정, 승인은 각각 독립된 책임으로 취급됩니다. 모든 실행에는 고유한 정책, 예산, 모델 판단, 이벤트 로그가 존재합니다.

이해와 계획

목표를 자연어로 설명하기만 하면 됩니다. CEO AI는 과제에 대한 내부적 이해를 구축하고, 복잡한 요구사항을 의존관계, 우선순위, 대안 경로를 가진 작업 그래프로 분해합니다.

위임과 논의

아키텍처, 개발, QA, 문서화, 검증 등 전문화된 역할들이 각자 독립적으로 가설을 세우고, 근거를 수집하고, 서로 검증하며, 입장을 수정합니다.

검증과 적용

변경 사항은 먼저 샌드박스 또는 Git worktree에서 패치 형태로 생성되며, 검증에 성공한 경우에만 적용됩니다. 충돌은 감지되며, 암묵적으로 덮어쓰이는 일은 없습니다.

Argo를 선택하는 이유

어떤 모델 위에도 놓이는 오케스트레이션 및 거버넌스 계층

Argo는 모든 전문 분야에서 각 분야의 전문 모델을 이기려는 것이 아닙니다. Argo는 어떤 모델 위에도 놓이는 오케스트레이션 및 거버넌스 계층이며, 실제 제품의 가치는 회복력 있고, 검증 가능하며, 학습하는 에이전트형 소프트웨어 개발 프로세스에 있습니다.

신뢰성

생성과 검증은 분리되어 있습니다

단일 에이전트는 그럴듯한 해결책을 빠르게 제시할 수 있지만, 때로는 극적으로 실패합니다. Argo는 생성과 검증을 분리합니다: 테스트, 검토, 검증 단계, 독립적인 검증기가 무언가가 실제로 완료되었는지를 판단합니다. 이를 통해 품질 분포 전체가 상향됩니다.

벤더 중립적

종속 없이, 최상의 조합을

클라우드 제공자와 로컬 모델이 각자의 강점에 따라 나란히 작동합니다. API 키는 사용자의 기기에서 암호화된 상태로 유지됩니다. 모델 선택은 블랙박스가 아닙니다 — 어떤 모델이 검토되었고 어떤 모델이 제외되었는지, 그 이유까지 확인할 수 있습니다.

통제된 자율성

수준은 사용자가 설정

계획만 수립, 변경마다 확인, 소규모 변경 자동 실행, 또는 폭넓은 권한 부여까지 — 세밀하게 단계별로 설정할 수 있습니다. 중요한 명령, 삭제, 다운로드와 같은 고위험 작업은 높은 자율성 수준에서도 항상 특별히 보호됩니다.

측정 가능한 가치

효과가 입증되었기에 이루어지는 협업

Argo는 에이전트 팀의 성과를 최고의 단일 에이전트와 비교하여, 품질 향상을 "집단지성 향상도(Collective Intelligence Lift)"로 측정합니다. 회귀 테스트를 갖춘 평가 인프라와 Quality Lab이 인상이 아닌 지표에 근거해 개선 여부를 판단합니다.

경제성

비용이 그만한 가치가 있을까요?

네 — 다만 올바른 지표로 측정했을 때의 이야기입니다. "요청당 비용"이 아니라 "채택된 결과당 비용"입니다. Argo는 재시도, 재작업, 검토 시간을 줄이기 위해 의도적으로 추가 검사와 토큰을 투입합니다 — 인력이야말로 자릿수가 다르게 비싼 자원이기 때문입니다.

정형화된 작업은 저렴하거나 로컬 모델로 처리하며, 최상위 모델은 추가 가치가 비용을 정당화할 때만 사용
소프트/하드 한도로 적용 가능한 예산, 실행 시작 전에 소요 시간과 품질을 시뮬레이션
솔직히 말해 오타 하나를 고치는 데는 Argo가 과합니다 — 그 효과는 복잡도, 실수의 비용, 프로젝트 기간이 늘어날수록 커집니다

실행 타임라인
컨텍스트 출처, 모델 판단, 비용, 파일 접근, 검사 내용, 오류 처리.

리플레이
훨씬 나중이라도 왜 그런 판단이 내려졌는지, 어떤 에이전트가 관여했는지 추적할 수 있습니다.

감사 내보내기
기술적 증빙, 컴플라이언스 문서, 지원 패키지를 위한 마스킹 프로필.

이런 분들에게

단순한 코딩 에이전트 이상이 필요한 팀을 위해

Argo는 단순히 더 높은 자율성이 아니라, 통제 가능한 리스크와 측정 가능한 품질을 갖춘 검증된 결과가 필요한 사용자와 팀을 위해 만들어졌습니다. Free부터 Enterprise까지 7개 에디션이 시험 사용부터 SSO와 중앙 관리를 갖춘 대규모 개발팀까지 폭넓게 아우릅니다. 자세한 내용은 요금제 페이지를 참조하시기 바랍니다.

소프트웨어 개발
리팩터링, 마이그레이션, 기능 개발, 근본 원인 분석, 테스트 — 가장 강력한 활용 사례.

품질 및 보안
검토, 방어적 보안 분석, 컴플라이언스 증빙, 감사.

지식 작업
아키텍처 의사결정, 기술 조사, 데이터 분석, 문서화.

단일 모델에는 없는 구조와 메모리

Argo는 최신 모델이 이미 갖춘 능력에 구조, 메모리, 분업, 비판적 검토, 검증, 프로세스 규율을 더합니다 — 모든 활용 사례는 기능 페이지에서 자세히 확인할 수 있습니다.

Windows용 다운로드 기능 보기 프레임워크 보기

설치 프로그램이 Argo를 설정하고 최신 상태로 유지합니다 — 업데이트, 복구, 제거까지 포함됩니다.