오픈 캔버스 Open Canvas

• 리포지토리: https://github.com/langchain-ai/open-canvas
• 데모: https://open-canvas-lc.vercel.app/

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오픈 캔버스는 에이전트와의 협업을 통해 문서를 더 잘 작성하기 위한 오픈 소스 웹 애플리케이션입니다.
OpenAI의 “Canvas”에서 영감을 받았지만 몇 가지 주요 차이점이 있습니다.

1. 오픈 소스: 프론트엔드부터 콘텐츠 생성 에이전트, 리플렉션 에이전트에 이르기까지 모든 코드가 오픈 소스이며 MIT 라이선스를 받았습니다.
2. 메모리 내장: Open Canvas는 스타일 규칙과 사용자 인사이트를 공유 메모리 저장소에 저장하는 리플렉션 에이전트와 함께 기본 제공됩니다. 이를 통해 Open Canvas는 여러 세션에서 사용자에 대한 사실을 기억할 수 있습니다.
3. 기존 문서에서 시작: Open Canvas에서는 사용자가 빈 텍스트 또는 원하는 언어로 된 코드 편집기로 시작할 수 있으므로 채팅 대화로 세션을 시작하는 대신 기존 콘텐츠로 세션을 시작할 수 있습니다. 대부분의 경우 이미 시작할 콘텐츠가 있고 그 위에 반복 작업을 하고자 하는 경우가 많기 때문에 이 기능이 이상적인 UX라고 생각합니다.

사용 방법

배포된 버전은 open-canvas-lc.vercel.app을 방문하여 무료로 사용할 수 있습니다.

또는, 이 리포지토리를 복제하여 로컬에서 실행하거나 자체 클라우드에 배포할 수 있습니다.

이를 수행하는 방법은 다음 섹션을 참조하세요.

개발

Open Canvas를 실행하거나 개발하는 방법은 간단합니다. 이 리포지토리를 복제하고 디렉터리로 이동하여 시작하세요.

git clone https://github.com/langchain-ai/open-canvas.git

cd open-canvas

그런 다음 Yarn을 통해 종속 요소를 설치합니다:

yarn install

그런 다음 로컬에서 그래프를 실행하는 데 필요한 LangGraph Studio 설치를 하거나 LangSmith 계정 생성을 통해 LangGraph Cloud의 프로덕션에 배포합니다.

그 후, .env.example 파일 내용을 .env에 복사하고 필요한 값을 설정합니다:

# LangSmith tracing (optional, but recommended.)
LANGCHAIN_TRACING_V2=true
LANGCHAIN_API_KEY=

# LLM API keys
# Anthropic used for reflection
ANTHROPIC_API_KEY=
# OpenAI used for content generation
OPENAI_API_KEY=

# Vercel KV stores. Used for system prompt storage.
KV_REST_API_URL=
KV_REST_API_TOKEN=

# LangGraph Deployment, or local development server via LangGraph Studio.
LANGGRAPH_API_URL=

마지막으로 개발 서버를 시작합니다:

yarn dev

그런 다음 브라우저에서 localhost:3000을 열고 탐험을 시작하세요!

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