WorkingRoom
사람과 AI가 같은 곳에서 안전하게 일합니다.
WorkingRoom
AI 에이전트는 사람의 승인을 거쳐 공유 파일을 다룹니다. Apache License 2.0 / 셀프 호스팅 지원 / 최신 릴리스 v0.2.7(2026년 9월 15일)
왜 WorkingRoom인가
AI 모델의 성능은 빠르게 향상되고 있습니다. 하지만 실제 업무에서는 모델의 똑똑함만으로는 부족합니다. 정말 중요한 것은 다음 네 가지입니다.
- AI가 어떤 정보에 접근할 수 있는가
- 누구의 권한으로 작업이 이루어지는가
- 무엇이 변경되었는가
- 실수나 의도하지 않은 작업을 어떻게 막는가
WorkingRoom은 AI를 단순한 챗봇이 아니라 '팀의 일원'으로 다룹니다. AI는 파일을 읽고 편집하며, 정보를 정리하고 작업을 수행합니다. 동시에 사람 멤버와 똑같이 접근 제어 아래에서 동작하며, 최종 결정권은 항상 사람에게 있습니다.
주요 특징
🗂️ 공유 워크스페이스
같은 테넌트의 멤버와 AI 에이전트가 같은 파일 시스템을 공유합니다. 멤버마다 본인과 본인의 권한으로 동작하는 AI만 사용할 수 있는 개인 폴더도 있습니다.
🔐 권한에 따른 경계
접근 제어는 화이트리스트 방식으로, 초기 상태에서는 접근할 수 없습니다. 접근 그룹 단위로 폴더와 파일에 read / write 권한을 부여합니다.
✅ 사람의 승인 흐름
AI가 파일을 생성, 편집, 삭제, 이동하기 전에 차이(diff)가 담긴 승인 카드가 표시됩니다. 'Approve'를 누르기 전까지 변경 사항은 적용되지 않습니다.
🤖 커스텀 AI 에이전트
시스템 프롬프트, 모델 티어(light / medium / heavy), 작업 폴더를 설정한 에이전트를 만들어 반복해서 사용할 수 있습니다.
🔌 MCP·Slack 연동
외부 MCP 서버(Streamable HTTP)를 연결해 에이전트에 도구를 추가할 수 있습니다. Slack과 OAuth2로 연동해 메시지를 읽고 보낼 수도 있습니다.
🏠 오픈소스 & 셀프 호스팅
Apache License 2.0으로 공개되어 있습니다. 조직마다 독립된 인스턴스를 두는 설계이므로 데이터는 인프라 수준에서 분리됩니다.
사람과 AI가 같은 데이터 공간을 공유합니다
WorkingRoom에서는 사용자와 AI 에이전트가 같은 채팅 화면을 통해 워크스페이스에 접근합니다. AI의 작업은 파일 작업 도구를 거쳐 이루어지며, 모두 접근 권한과 승인 흐름의 대상이 됩니다.
구성을 그림으로 나타내면 다음과 같습니다. 사용자와 AI 에이전트 모두 채팅 UI를 사용하고, 웹 앱이 파일 작업 도구를 통해 스토리지의 파일과 폴더를 읽고 씁니다.
flowchart TB
subgraph Actors[이용자]
User[사용자]
Agent[AI 에이전트]
end
subgraph WebServer[웹 서버]
WebApp[WorkingRoom 웹 앱]
subgraph Workspace[공유 워크스페이스]
Chat[채팅 UI]
FileTools[파일 작업 도구]
LocalStorage[(로컬 스토리지)]
end
end
User <--> Chat
Agent <--> Chat
Chat --> WebApp
WebApp --> FileTools
FileTools <--> LocalStorage
LocalStorage --- Files[파일 / 폴더]지원하는 AI 프로바이더
| 프로바이더 | 설정할 환경 변수 |
|---|---|
| Anthropic(Claude) | ANTHROPIC_API_KEY |
| OpenAI | OPENAI_API_KEY |
| Google(Gemini) | GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY |
| 셀프 호스팅 LLM(OpenAI 호환 API) | SELF_HOSTED_BASE_URL, SELF_HOSTED_API_KEY |
최소 하나의 AI 프로바이더 API 키가 필요합니다. 테넌트 오너는 'Settings' 페이지에서 테넌트 전체에서 사용할 프로바이더를 고정할 수 있습니다.
AI 에이전트가 다룰 수 있는 파일 형식은 이미지(jpeg, png, webp, gif), PDF, 텍스트(text, md, csv 등 텍스트 기반 파일)입니다.
시작하기
Docker를 사용하면 바로 WorkingRoom을 실행할 수 있습니다.
- 셸 환경 변수에 ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY, GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY 중 하나 이상을 설정합니다.
- 저장소를 받아 다음 명령을 실행합니다. 데이터베이스 마이그레이션은 시작할 때 자동으로 실행됩니다.
- 브라우저에서 http://localhost:3000을 엽니다.
git clone https://github.com/kairo-inc/working-room.git
cd working-room
docker compose up로컬에서 개발하려면 Node.js 20~24와 Yarn 4 이상이 필요합니다. 절차는 저장소의 README를 참고하세요.
로드맵
현재 개발 중이거나 앞으로 예정된 주요 기능입니다. 우선순위에 따라 변경될 수 있습니다.
| 시기 | 기능 |
|---|---|
| 개발 중 | 삭제한 파일 복원(휴지통) |
| 예정 | 클립보드에서 파일 붙여넣기, 폴더 업로드, 파일 검색(전문·파일 이름), 스프레드시트·프레젠테이션 등 지원 형식 확대, AWS S3 스토리지 |
| 향후 구상 | 멀티 테넌트 운영, Google 계정으로 로그인 |
자주 묻는 질문
WorkingRoom은 무료로 사용할 수 있나요?
네. WorkingRoom은 Apache License 2.0의 오픈소스 소프트웨어로, 자체 환경에 무료로 셀프 호스팅할 수 있습니다. 다만 AI 프로바이더(Anthropic, OpenAI, Google 등)의 API 이용료는 각 프로바이더의 요금 체계에 따라 별도로 발생합니다.
AI가 마음대로 파일을 수정하지는 않나요?
파일 생성, 편집, 삭제, 이동 등의 작업은 실행 전에 채팅 안에서 승인 카드로 표시되며, 사용자가 'Approve'를 누르기 전까지 적용되지 않습니다. 'Auto-approve'를 켠 채팅에서는 승인을 생략할 수 있지만, 그 경우에도 AI는 사용자 본인의 권한을 넘는 작업을 할 수 없습니다.
다른 멤버에게 보여 주고 싶지 않은 파일은 어떻게 하면 되나요?
각 사용자의 개인 폴더에 넣으세요. 개인 폴더의 파일은 해당 사용자 본인과, 그 사용자의 권한으로 동작하는 AI 에이전트만 접근할 수 있습니다.
사내 LLM이나 온프레미스 모델을 사용할 수 있나요?
네. OpenAI 호환 API를 제공하는 셀프 호스팅 LLM을 환경 변수 SELF_HOSTED_BASE_URL과 SELF_HOSTED_API_KEY로 설정해 사용할 수 있습니다.
새 버전이 나오면 어떻게 업데이트하나요?
Docker로 운영하는 경우 다음 절차로 업데이트합니다. 데이터베이스 마이그레이션은 시작할 때 자동으로 실행되므로 직접 실행할 필요가 없습니다.
- docker compose stop으로 WorkingRoom을 중지합니다.
- 데이터를 백업합니다. Docker 구성에서는 데이터베이스(SQLite)와 워크스페이스 파일이 저장소 바로 아래의 workspace-data 폴더에 저장됩니다. 이 폴더를 통째로 복사하세요.
- 최신 릴리스 태그를 가져와 전환합니다. 저장소의 기본 브랜치(dev)는 개발 중인 코드이므로 릴리스 태그를 지정하세요.
- 이미지를 다시 빌드하고 시작합니다.
git fetch --tags
git checkout v0.2.7
docker compose up -d --buildv0.2.7 부분은 업데이트할 버전으로 바꾸세요. 각 버전의 변경 내용은 CHANGELOG.md에서 확인할 수 있습니다. WorkingRoom은 v1.0까지 데이터베이스 스키마가 변경될 수 있으므로, 업데이트 전에 반드시 백업하세요.
개발에 참여하려면 어떻게 하면 되나요?
GitHub 저장소의 CONTRIBUTING.md를 참고하세요.