OmO Native가 정식으로 출시되었기 때문입니다. 5.0.0이 첫 번째 안정 릴리스이며, bun add -g omo-ai로 npm의 기본 채널에서 @beta 태그 없이 설치됩니다.
bun add -g omo-ai
엄밀히 말하면 아무것도 제거할 필요가 없습니다. OpenCode v1용 OmO 플러그인과 LazyCodex는 계속 실행되지만, 이제부터 축소된 지원을 받습니다. 새로운 기능은 OmO Native에 먼저 추가되며, 호스트가 지원할 수 없는 일부 기능은 플러그인에 도달하지 않습니다. 그래도 제거하는 것을 권장합니다. 우리는 몇 주 전부터 이들을 사용하지 않았는데, 방치 때문이 아니라 OmO Native가 우리가 계속 선택하는 도구이기 때문입니다.
OmO Native는 omo 명령어입니다. OMO 확장이 기본으로 내장된 pi 기반 senpi 엔진입니다. 이 릴리스 노트의 나머지 부분은 omo를 OpenCode 플러그인(oh-my-openagent) 또는 LazyCodex의 Codex CLI로 실행하는 사용자를 위한 것입니다.
bunx oh-my-openagent install --platform=native # 또는: bun add -g omo-ai omo setup omo doctor
설치 관리자는 oh-my-openagent 4.19.x 이상에서 제공한 구식 전역 omo를 제거하고, bun으로 omo-ai를 설치하며(bun이 없으면 npm 사용), PATH의 omo가 새로운 것인지 확인합니다. omo setup은 OpenCode 설치가 이미 알고 있는 내용을 읽고 한 번의 확인 후 전송합니다. 여기에는 공급자 API 키, opencode.jsonc의 사용자 정의 OpenAI 또는 Anthropic 호환 공급자, MCP 서버, 전역 스킬, 모델 선택이 포함됩니다. OAuth 로그인은 토큰이 도구 간에 이동하지 않으므로 실행할 /login 명령어와 함께 나열됩니다. 그러면 omo doctor는 연결된 공급자가 실행할 수 있는 작업 카테고리와 OpenCode 에디션이 남긴 것을 각각 수정하는 명령어와 함께 출력합니다. omo update는 제 위치에서 업데이트합니다.
| OpenCode 에디션 / LazyCodex | OmO Native |
|---|---|
| 런타임 | 다른 누군가의 호스트 내 플러그인, 적용하려면 다시 시작 |
| 도구 호출 | 모델 턴당 하나의 도구 |
| 메모리 | 기본 제공 없음 |
| 다중 모델 작업 | Team Mode(OpenCode), spawn_agent(Codex) |
| 브라우저 | MCP 애드온 |
엔진. senpi는 pi의 우리 포크입니다. OMO 확장이 호스트의 플러그인 API와 협상하지 않고 직접 로드되므로, 훅, 도구, TUI가 모든 플랫폼에서 동일하게 작동합니다. 콜드 스타트에서 준비까지의 시간이 세 차례 프로파일링 라운드에서 5.8초에서 850ms로 단축되었고, omo --help는 28ms 안에 응답합니다.
메모리와 Kibitzer. 메모리는 마크다운 파일의 git 저장소에 있습니다. Persona(함께 작업하는 사람)과 self 블록이 모든 세션에 투영됩니다. self 블록은 에이전트가 자신을 어떻게 부르는지, 어떻게 작업하는지로부터 자신의 정체성을 형성하는 방법입니다. 리플렉션과 드리밍은 세션이 정착한 후 샌드박스 백그라운드 워커로 실행됩니다. Kibitzer는 새로운 부분입니다. 저렴한 quick 카테고리에서 주 세션 옆에 실행되는 두 번째 에이전트 루프이며, 아직 판단하지 않은 메모리를 건드릴 때만 깨어납니다. 다섯 개의 읽기 전용 도구로 읽고 확인한 다음, 하나의 숨겨진 넛지를 통해 대화에 "아, 맞다"를 떨어뜨립니다. 메모리를 쓸 수 없습니다. 회상 비용은 대규모 코퍼스에서 도구 호출당 약 5ms로, 308ms에서 단축되었고, 실행되는 모델이 quick 체인에 고정되어 있어 최신 가격의 모델에 도달하지 않습니다.
CodeMode. 모든 단계는 프리류드가 tool.<name>(), parallel(), pipeline(), agent()를 포함하는 JavaScript 또는 Python eval 셀이 될 수 있습니다. 20번의 읽기가 하나의 셀과 하나의 왕복이 됩니다. 우리의 자체 세션에서, 모델을 동일하게 유지하면서, OmO Native는 OpenCode 에디션이 왕복당 사용한 컨텍스트의 약 절반을 사용했습니다(GPT-5.5에서 0.39배, Opus 4.8에서 0.69배). 라이브 GPT-6 Astra 세션은 바닥글에서 97.5% 프롬프트 캐시 히트를 보고합니다.
mass ulw. 프롬프트에 "mass ulw"를 입력하면 작업이 그래프가 됩니다. 의존성 엣지가 있는 노드, 각각 카테고리별로 다른 모델로 라우팅되고, 재시도 및 복구가 있는 워크풀을 통해 공급됩니다. 그래프는 TUI와 herdr 사이드 패인에서 라이브로 실행됩니다(omo-herdr-dag by @jc01rho).
브라우저 사용. omowright는 OmO Native와 함께 제공됩니다. BrowserSkill을 통해 이미 사용하는 브라우저를 로그인 상태로 구동하며, 로그인, CAPTCHA 또는 일회용 코드를 위해 귀하에게 인계합니다. 봇 스코어가 있는 사이트의 경우 위장된 프로필에서 자체 Chromium을 실행합니다. 설치할 것이 없습니다.
작업 중인 내용을 볼 수 있습니다. 첫 요청이 단계적 할 일 목록을 엽니다. 모든 할 일 변경은 원본 요청, 진행 중인 작업, 다음 작업의 이름을 지정하며, 에이전트는 계획이 설정되었을 때, 단계가 끝났을 때, 작업이 끝났을 때를 보고합니다. 할 일이 열린 상태로 종료된 턴은 이를 완료하도록 한 번의 넛지를 받습니다. 지속적인 모니터는 재시작 후에도 유지되며, 질문은 숫자나 클릭으로 답할 수 있는 카드로 도착합니다.
머신에 대한 부담이 적습니다. 서브에이전트는 엔진 프로세스마다 하나가 아닌 하나의 공유 데몬 내 세션으로 실행됩니다. 파일 감시는 호스트당 하나의 워커이며, 1,000개의 세션이 1,023개의 스레드를 의미하던 것이 이제는 그렇지 않습니다. 백그라운드 프로세스는 그것을 시작한 세션과 함께 종료됩니다.
모델. 작업의 종류를 이름 지으면 omo가 모델을 선택합니다. deep-low, 기본 deep 레인은 이제 중간에서 GPT-5.6 Sol Fast를 실행합니다. 모델 프로필은 Daily와 Geeky 레인을 제공하며, 각각 Normal과 Heavy 옵션이 있습니다. Claude, ChatGPT, Kimi, GLM 구독은 /login으로 로그인합니다.
OpenCode v2에 대해 알고 있습니다. 이에 대한 우리의 답변이 나오고 있으며, 시간이 필요합니다. 그때까지 OmO Native를 실행하세요. 이것이 우리가 매일 사용하는 버전이며, 이 릴리스가 구축된 버전입니다.
데스크톱 앱이 곧 출시될 예정이며, 그 후 컴퓨터 사용이 나올 예정입니다.
deep-low는 medium에서 GPT-5.6 Sol Fast를 실행합니다. (#8885) 기본 deep 위임 레인은 이제 ChatGPT 구독 및 OpenAI API 레인에서 gpt-5.6-sol-fast(medium)로 시작하며 GitHub Copilot과 OpenCode Zen도 제공하는 gpt-5.6-sol(medium)로 폴백됩니다. 레인은 이 두 모델 중 하나가 연결될 때마다 제공되므로, GPT-6 Sol만 있는 계정은 더 이상 볼 수 없습니다. GPT-6 Sol 설정을 유지하려면 categories.deep-low.model을 고정하세요.
안정 릴리스는 latest에 OmO Native를 배포하며, 안정 빌드는 @beta를 더 이상 요청하지 않습니다. (#8887) 릴리스 파이프라인은 이제 omo-ai의 채널을 게시하는 버전에서 가져옵니다. 프리릴리스는 여전히 X.Y.Z-0.<suffix>로 beta로 이동하지만, 안정 버전은 정확히 X.Y.Z로 latest로 이동하므로 bun add -g omo-ai는 태그 없이 설치됩니다. dist-tag 가드와 라이브 설치 확인은 동일한 채널을 따릅니다. 설치 또는 업데이트 라인을 출력하는 모든 위치(업데이트 배너, omo update, omo doctor, 런처의 재설치 힌트, OpenCode 설치 관리자 및 세션 내 넛지, 설치 후 공지, 릴리스 노트 바닥글)는 실행 중인 빌드의 버전에서 파생됩니다.
OmO Native가 senpi 2026.9.26으로 이동합니다. (#8882, senpi#2139, senpi#2137, senpi#2135, senpi#2143) Cursor CLI 레인은 이제 요청을 동일한 턴의 숨겨진 메시지와 함께 보내므로, 세션의 첫 요청이 더 이상 빈 계획 미리 알림으로 모델에 도달하지 않습니다. 첫 턴 계획은 온보딩 인사말이 아닌 자신의 첫 요청을 기다립니다. 요청을 다시 진술하는 인수인계 블록은 더 이상 반복되는 턴으로 착각하지 않지만, 실제로 반복되는 턴은 여전히 중지됩니다.
커뮤니티 기여자 2명에게 감사합니다:
bun add -g omo-ai