시작하기

npx @robota-sdk/agent-cli  # "No — use a local model (LM Studio, no API key needed)" 선택

# 설치 없이 바로 실행
npx @robota-sdk/agent-cli
 
# 계속 사용하려면 전역 설치
npm install -g @robota-sdk/agent-cli

npm install @robota-sdk/agent-core @robota-sdk/agent-provider @anthropic-ai/sdk

npm install @robota-sdk/agent-core @robota-sdk/agent-tools @robota-sdk/agent-provider @anthropic-ai/sdk zod@4

npm install @robota-sdk/agent-framework @robota-sdk/agent-provider @anthropic-ai/sdk

PRODUCT_USER_STATE_DIR=./state
PRODUCT_PROJECT_STATE_DIR=.project-state
PRODUCT_CACHE_DIR=./cache
PRODUCT_LOG_DIR=./logs

export PRODUCT_ID=robota
export PRODUCT_CONFIG_FILE=/absolute/path/to/product.env

# 설치 없이 바로 실행
npx @robota-sdk/agent-cli
 
# 계속 사용하려면 전역 설치
npm install -g @robota-sdk/agent-cli
robota

robota
> /workflows create "CLI 도구의 태그라인을 세 개 쓰고, 가장 좋은 것을 골라 이유를 설명해줘"

import { ConversationAgent } from '@robota-sdk/agent-core';
import { AnthropicProvider } from '@robota-sdk/agent-provider/anthropic';
 
const provider = new AnthropicProvider({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});
 
const agent = new ConversationAgent({
  name: 'Assistant',
  aiProviders: [provider],
  defaultModel: {
    provider: 'anthropic',
    model: 'claude-sonnet-4-6',
  },
  systemMessage: 'You are a helpful coding assistant.',
});
 
const response = await agent.run('TypeScript 제네릭이 무엇인가요?');
console.log(response);

import { ConversationAgent } from '@robota-sdk/agent-core';
import { createZodFunctionTool } from '@robota-sdk/agent-tools';
import { AnthropicProvider } from '@robota-sdk/agent-provider/anthropic';
import { z } from 'zod';
 
const provider = new AnthropicProvider({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});
 
const weatherTool = createZodFunctionTool(
  'get_weather',
  'Get current weather for a city',
  z.object({
    city: z.string().describe('City name'),
  }),
  async ({ city }) => ({ city, temperature: 22, condition: 'sunny' }),
);
 
const agent = new ConversationAgent({
  name: 'WeatherBot',
  aiProviders: [provider],
  defaultModel: {
    provider: 'anthropic',
    model: 'claude-sonnet-4-6',
  },
  systemMessage: 'You help users check the weather.',
  tools: [weatherTool],
});
 
// 필요할 때 에이전트가 get_weather를 호출합니다
const response = await agent.run('서울 날씨가 어때?');
console.log(response);

import { ConversationAgent } from '@robota-sdk/agent-core';
import { OpenAIProvider } from '@robota-sdk/agent-provider/openai';
import { AnthropicProvider } from '@robota-sdk/agent-provider/anthropic';
 
const agent = new ConversationAgent({
  name: 'MultiProviderAgent',
  aiProviders: [
    new AnthropicProvider({ apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY }),
    new OpenAIProvider({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY }),
  ],
  defaultModel: {
    provider: 'anthropic',
    model: 'claude-sonnet-4-6',
  },
});
 
// Claude로 시작
let response = await agent.run('안녕하세요!');
 
// 대화 도중 OpenAI로 전환 — 대화 기록은 그대로 이어집니다
agent.setModel({ provider: 'openai', model: 'gpt-5.1' });
response = await agent.run('대화를 이어가 주세요.');

import { InteractiveSession } from '@robota-sdk/agent-framework';
import { createNodeFrameworkHost } from '@robota-sdk/agent-framework/node';
import { AnthropicProvider } from '@robota-sdk/agent-provider/anthropic';
import { createDefaultTools } from '@robota-sdk/agent-tools/defaults';
 
const session = new InteractiveSession({
  host: createNodeFrameworkHost({ createDefaultTools }),
  cwd: process.cwd(),
  provider: new AnthropicProvider({ apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY }),
  model: 'claude-sonnet-4-6',
  permissionMode: 'default',
});
 
session.on('text_delta', (delta) => process.stdout.write(delta));
 
// submit()은 핸들을 돌려줍니다. 세션이 유휴 상태면 턴이 끝난 뒤에, 실행 중인 턴 뒤에 대기열로 들어가면
// 즉시 돌려줍니다. `completed`는 이 턴의 결과로 완료됩니다.
const turn = await session.submit('src/의 TypeScript 파일을 나열하고 각 파일이 하는 일을 알려줘.');
const { response } = await turn.completed;

# 인터랙티브 TUI
robota
 
# 원샷(print 모드. Git 저장소에서는 터미널에서 신뢰를 승인하거나 --safe-mode를 사용하세요)
robota -p "이 프로젝트의 모든 TODO 주석을 나열해줘"
 
# 모델 오버라이드
robota --model claude-opus-4-6