OpenMake
오픈웨이트 모델
Qwen, EXAONE, Llama, Mistral, 그리고 OpenAI 호환 엔드포인트 전부. 모델은 언제든 교체 가능한 부품이지, 종속되는 공급자가 아닙니다.
프라이빗 AI 플랫폼 / OPENMAKE 1.52.1
오픈웨이트 모델과 에이전트를 위한 프라이빗 AI
AI를 우리 인프라 안에서 실행하세요. 데이터도, 모델도, 에이전트도 우리 통제 아래 둡니다.
OpenMake는 오픈웨이트 Agent Runtime과 그 위의 Control Plane입니다. 조직이 직접 모델을 고르고, 자체 데이터를 연결하고, 에이전트가 무엇까지 할 수 있는지 결정합니다. 그 모든 일이 조직이 소유한 경계 안에서 일어납니다.
MIT 오픈소스 · 프라이빗 클라우드 · 온프레미스 · 폐쇄망
리서치 에이전트
01출처를 수집하고 비교해 검토할 수 있게 정리했습니다.
연결할 수 있는 AI
이미 쓰는 AI를 그대로 붙입니다.
나가는 길은 여섯, 들어오는 길은 하나.
OpenMake는 LiteLLM 프록시 뒤의 vLLM으로 로컬 오픈웨이트 모델을 돌리고, 똑같은 방식으로 아래 서비스 중 등록한 곳에 요청을 보냅니다. 키는 조직의 것으로 남고 AES-256-GCM으로 암호화되어 저장되며, 에이전트가 어떤 길을 쓸지는 관리자 정책이 정합니다.
각 항목을 누르면 해당 사이트로 이동합니다.
게스트는 로컬 모델만 쓰기 때문에 여기 있는 AI를 붙이려면 로그인이 필요합니다. ChatGPT 구독 로그인은 비공식 디바이스 플로우이고 공급자 정책에 좌우되므로 선택적 편의 기능으로 다루세요.
OPENMAKE의 정의
끝까지 우리 것으로 남는 네 가지
OpenMake는 빌려 쓰는 호스팅 어시스턴트도 아니고, 한 번 납품하고 끝나는 온프레미스 구축도 아닙니다. 오픈웨이트 모델을 조직이 소유하고 통제하는 시스템으로 만드는 계층입니다.
프라이빗 데이터
문서, 대화, 임베딩, 산출물이 조직 경계 안에 머무릅니다. 우리가 정한 정책이 허용하지 않으면 아무것도 밖으로 나가지 않습니다.
통제되는 에이전트
에이전트는 관리자가 정한 권한, 승인, 예산, 샌드박스 한도 안에서 계획하고 실행하고 결과물을 만듭니다.
자체 인프라
고객 VPC, 프라이빗 클라우드, 사내 GPU 클러스터, 폐쇄망. 배포 방식은 선택지일 뿐이고 플랫폼은 동일합니다.
시작 경로
먼저 검토하거나, 우리 환경에 올리거나.
어느 쪽이든 같은 OpenMake입니다. 호스팅 데모는 빠르게 판단하기 위한 것이고, 실제 구축은 애플리케이션·모델 게이트웨이·데이터 경계를 조직 안으로 들이는 일입니다. OpenMake Bench는 그 어느 쪽에서든 어떤 모델을 둘지 재서 정하는 자리입니다.
설정 없이 먼저 써 보기
브라우저에서 호스팅 데모를 열면 됩니다. 설치할 것도, 준비할 인프라도 없습니다. 게스트로 들어가 바로 물어보세요.
설치 없음 · 브라우저에서 실행게스트 접근 · 기본 모델
라이브 데모 열기우리 환경에서 운영하기
모델, 데이터, 데이터베이스, 네트워크 경계, 배포를 직접 운영하세요. MIT 라이선스 소스라서 검증하고 포크하고 직접 빌드할 수 있습니다.
Node.js 24 · PostgreSQL · 선택형 Redis활성화 시 Docker 격리
구축 문서 보기모델을 고르기 전에 재 보기
OpenMake Bench는 같은 프롬프트를 여러 모델과 경로에 같은 조건으로 돌려 품질·속도·비용을 비교합니다. OpenMake 계정으로 로그인하면 내가 연결해 둔 모델을 직접 재고, 결과를 공유할지는 스스로 정합니다.
같은 조건 · 블라인드 리더보드내 모델 측정 · 온프레미스 설치 가능
OpenMake Bench 열기AGENT RUNTIME
요청 하나에서 완성된 산출물까지
첫 기업 활용 사례는 사내 리서치·문서 에이전트입니다. 내부 자료를 검색하고, 그 자료에 근거해 답을 만들고, 주장을 검증하고, 보고서를 작성하고, 무슨 일이 있었는지 기록으로 남깁니다.
01 / 맡기기
여러 단계의 업무를 맡기세요
에이전트가 내부 파일을 읽고, 코드를 실행하고, 브라우저를 사용하며 여러 턴의 작업을 이어 갑니다. 정책이 요구하는 지점마다 사람의 승인을 기다립니다.
에이전트 작업 보기 →
02 / 검증하기
우리 자료에 근거한 답을 만드세요
질문을 나누고 내부 문서에서 근거를 찾은 뒤, 상충하는 자료를 교차 확인해 인용이 그대로 남는 보고서로 정리합니다.
딥 리서치 보기 →
CONTROL PLANE / AGENT RUNTIME
모든 모델과 에이전트 위에 하나의 통제 평면
한쪽에는 권한·정책·감사·예산·사용자가, 다른 쪽에는 스킬·MCP·도구·샌드박스·실행이 있습니다. 그 사이를 AI 게이트웨이가 잇고, 그 아래에서 모델은 언제든 교체됩니다.
요청에서 결과까지 한눈에 보이는 흐름
01사용자→
02OpenMake→
03vLLM / LiteLLM→
04로컬·오픈웨이트 모델
요청은 OpenMake 애플리케이션과 오케스트레이션 계층을 거쳐 모델 게이트웨이로 전달됩니다. 에이전트 작업, MCP 서버, 아티팩트 실행은 각각 별도 경계에서 처리되므로, 전부에 대한 접근을 열지 않고도 필요한 권한만 줄 수 있습니다.
그 게이트웨이 아래에 어떤 모델을 둘지는 짐작이 아니라 측정으로 정합니다. OpenMake Bench가 같은 프롬프트를 여러 모델과 경로에 같은 조건으로 돌리고, 거기서 고른 모델은 내 역할 설정에 바로 적용됩니다. OpenMake Bench 열기
AI를 믿기 전에 조직이 직접 확인할 수 있는 다섯 가지
운영 책임자에게 의미가 있는 것은 이런 장면입니다. 기능 개수는 그중 하나가 아닙니다.
인터넷을 끊어도 업무가 계속됩니다.
외부 연결이 전혀 없는 상태에서도 사내 문서를 검색하고 분석합니다.
모델을 바꿔도 나머지는 그대로입니다.
Qwen에서 EXAONE으로 옮겨도 에이전트, 검색, 스킬은 하던 대로 동작합니다.
에이전트가 외부로 나가려 하면 정책이 막습니다.
외부 호출, 도구, 공급자는 프롬프트에 적힌 지시가 아니라 관리자 정책의 통제를 받습니다.
어떤 파일을 열고 무엇을 실행했는지 남습니다.
감사 화면에서 에이전트가 연 파일, 실행한 명령, 만든 결과물, 그리고 비용까지 확인합니다.
서버가 재시작되어도 작업은 이어집니다.
작업은 턴마다 체크포인트를 남기고, 재시작 후 유효한 체크포인트에서 복구됩니다.
대상 조직
내부 자료를 외부 AI에 붙여 넣을 수 없는 조직을 위해
OpenMake가 보는 곳은 30~500명 규모의 지식집약 조직입니다. 다루는 자료는 민감하지만, 그 업무야말로 AI가 가장 잘하는 일인 곳입니다.
연구기관과 협회·단체
축적된 자료를 답으로 바꾸세요. 자체 보고서에서 근거를 찾고 출처를 비교해 인용이 살아 있는 문서를 만듭니다.
아카이브 · 보고서 · 근거 기반 답변공공·유관기관
폐쇄망 안에서 AI를 운영하고, 권한이 필요한 모든 행위를 사후에 확인할 수 있게 기록합니다.
폐쇄망 · 감사 · 기록제조업 R&D
사양서, 특허, 시험 데이터를 외부 모델 공급자에게 한 줄도 보내지 않고 분석합니다.
사양 · 특허 · 시험 데이터컨설팅·회계·법무
계약서와 규정을 자체 선례와 대조하고, 전문가가 한 줄씩 검토할 수 있는 초안으로 돌려받습니다.
계약 · 규정 · 산출물현재 소스에서 확인한 수치
OpenMake에 이미 들어 있는 것
로드맵 목표나 홍보용 추정치가 아니라 OpenMake 1.52.1 현재 소스에서 확인한 값입니다.
- 262K
- 실효 컨텍스트 길이
- 22개
- 내장 MCP 도구
- 18 / 100
- 산업별 / 전문 에이전트
- 4개
- 지원 UI 언어