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AutoRAG Agent

Marker-Inc-KoreaApache-2.02026.11.08

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AutoRAG Agent는 Marker-Inc-Korea의 AutoRAG 2.0으로, 기존 RAG 파이프라인 자동 최적화 도구를 내 컴퓨터의 파일·메일·메신저를 검색하는 개인 사서(librarian) 에이전트로 재설계한 프로젝트다. Pi 에이전트 프레임워크 위에서 하나의 모델이 검색·원문 확인·답변 정리를 모두 맡고, 답변의 각 주장에 근거 파일 위치를 번호로 인용한다. 데이터를 중앙 벡터 DB로 옮기지 않고 카카오톡·Slack·Discord·메일 등 각 서비스의 로컬 저장소를 그대로 조회한다. 임베딩은 로컬 Qwen3-Embedding-0.6B로 처리하며, 기존 Python 버전은 legacy/ 디렉터리에서 유지보수 모드로 계속 관리된다. Apache-2.0 라이선스.

주요 특징

SPLADE 희소 검색(KURE-Sparse-nano, 한국어 활용형 매칭)·벡터 검색·하이브리드 검색과 파일명 검색(Windows Everything, macOS/Linux FSearch)을 결합해 결과를 병합·중복 제거
에이전트가 bash로 후보 파일을 직접 열어 사실을 확인한 뒤, 답변 속 [eN] 인용을 파일 경로·페이지·줄 번호가 붙은 번호형 결과로 변환
카카오톡(lazykatok)·Slack·Discord·Telegram·WhatsApp·Notion·메일·Obsidian·GitHub·RSS·브라우저 기록 등을 각 서비스의 로컬 저장소에서 그대로 조회하는 데이터소스 스킬 제공
MinSync가 변경분만 다시 청킹하는 CDC 방식으로 인덱싱하고, 로컬 Qwen3-Embedding-0.6B(1024차원)로 임베딩해 원격 임베더 설정 없이는 파일 내용을 외부로 보내지 않음
LLM 없이 BM25·벡터 검색만 쓰는 AutoRAG Lite와 autorag-mcp 서버를 제공해 Claude Code·Codex 등 외부 에이전트에 검색 결과를 공급, npm install -g @autorag/librarian으로 설치

Open Source

AutoRAG Agent

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