01 / ADOPTION FLOW
설치하고 Task를 만들면
익숙한 Agent가 시작됩니다.
새로운 Chat UI나 전용 명령 언어를 배우는 대신, 현재 사용 중인 AI Agent의 실제 CLI Session을 Kaibotos가 관리하는 흐름에 연결합니다.
- 01
Install Kaibotos
자체 환경에 Kaibotos를 설치하고 사용할 AI Provider를 연결합니다.
- 02
Create a Task
Web Console에서 Product와 감독 Provider를 선택하고 자연어로 목표를 입력합니다.
- 03
Start the real Agent Session
Kaibotos가 Terminal을 준비하고 실제 AI CLI Session을 시작합니다.
- 04
Work as usual
Web Terminal에서 기존 Prompt, Skill과 CLI 사용 경험을 그대로 유지합니다.
- 05
Memory works in the background
작업 기록과 상태가 보존되고 다음 Session에 필요한 Context 관리가 뒤에서 동작합니다.
02 / CREATE A TASK
사용자의 작업 단위는
Session이 아니라 Task입니다.
Task 신설 UI의 기본 입력은 Product, 감독 Provider와 자연어 목표입니다. 사용자가 입력한 목표를 기준으로 관련 상위 Context를 구성하고 감독 Role의 실제 AI Session을 시작합니다.
Product Memory 개념 페이지를 공개 기획 범위 안에서 구현해줘.
03 / REAL TERMINAL
모사된 Chat이 아니라
실제 Agent Terminal과 작업합니다.
Task 화면의 기본 상호작용 방식은 감독 CLI Session과 연결된 Web Terminal입니다. 기존 Agent에서 사용하던 Prompt, Skill과 CLI 흐름을 그대로 사용할 수 있습니다.
04 / MANAGED SESSION
사용자는 Agent와 작업하고,
Kaibotos는 연속성을 관리합니다.
Kaibotos와 결합된 Managed Session은 실제 작업 기록과 상태를 보존하고, Task와 역할에 필요한 Context를 구성하며, Session이 교체될 때 같은 Task를 이어갈 수 있게 합니다.
05 / ONE TASK
여러 Agent를 운영해도
사용자는 하나의 Task와 작업합니다.
사용자는 감독을 통해 목표를 전달하고 판단합니다. 감독은 조사·구현·감리 Session의 임무와 결과를 조율하며, 하위 Session의 상태는 Task 화면에서 종합해 보여줍니다.
Agent와 일하는 방법은 그대로입니다. 기억하고 이어주는 책임만 Kaibotos가 가져갑니다.
06 / DEPLOYMENT
조직의 기억은
조직의 환경에.
Kaibotos는 Self-Hosted를 기본 제품 형태로 설계했습니다. AI Agent의 작업 기록, Product Context, 협업 메시지와 조직 규범을 자체 환경에서 보관하고 운영할 수 있게 하는 것이 목표입니다.
Kaibotos는 현재 개발 중입니다. 실제 설치 방법과 지원 환경은 검증된 공개 버전부터 별도 문서로 제공합니다.