2026 OpenHuman 완전 설치·구성 가이드: macOS / Windows / Linux
OpenHuman(tinyhumansai/openhuman)은 2026년 주목받는 GPL3 데스크톱 Agent입니다. Rust 코어+Tauri 셸, 읽기 가능한 Memory Tree, 데스크톱 mascot 디지털 휴먼, Google Meet 참여까지 한 패키지. 본문은 개념 생략—환경 매트릭스·3 OS 설치·첫 검증·Ollama·오류표만 단계별로 압축 전달합니다. 20분이면 끝납니다.
1. OpenHuman 선택 이유·본 가이드 산출물
OpenHuman은 GPL3 Agent(Rust+Tauri)로 Memory Tree·mascot·Meet가 핵심. OpenClaw/Hermes와 달리 UI 퍼스트. 공식 패키지→LLM→Memory Tree/mascot→Ollama. OpenClaw 동거는 《임대 Mac 듀얼 Agent》.
2. 설치 전 3가지 함정
- 소스 빌드 오진: 일반 사용자에게
git clone+Rust 툴체인 불필요. 공식 권장 Homebrew/apt/MSI.curl|bash스크립트는 무결성 검증 없음—프로덕션은 signed 패키지 우선. - LLM 미설정 기능 테스트: mascot·Meet 프록시는 모델 제공자 설정 전제. onboarding에서 API Key 스킵 시 「UI는 열리나 디지털 휴먼 무음」.
- 노트북 덮개 subconscious 중단: 백그라운드 subconscious 루프는 호스트 상시 온라인 필요. 커뮤니티 실측 Memory Tree 복리는 7×24 노드가 덮개 MacBook보다 현저히 빠름.
3. 환경 요건·하드웨어 의사결정 매트릭스
| 항목 | 최소 | 권장 |
|---|---|---|
| OS | macOS 12+, Win10 64bit, Ubuntu 20.04+ | macOS 14+(Apple Silicon), Win11, Ubuntu 24.04 LTS |
| CPU/칩 | x64 4코어 | Apple M4/M4 Pro 또는 8코어 x64+독립 GPU 8GB |
| RAM | 8GB(클라우드 API만) | 16GB(Ollama 7B), 32GB(다중 연동+로컬 13B) |
| 디스크 | 10GB 여유 | 50GB SSD(Ollama 모델 캐시 포함) |
| 네트워크 | LLM API/OAuth 접근 | 저지연 안정 회선; Meet 프록시는 Google 접근 필수 |
Apple Silicon UMA는 Ollama·Agent 공존 유리. NVIDIA는 CUDA 12+·VRAM 필요. 헤드리스 VPS는 mascot/Meet 제한.
4. 사전 준비·경로 선정
| 설치 경로 | 플랫폼 | 무결성 | 추천 시나리오 |
|---|---|---|---|
| Homebrew tap | macOS, Linux | brew 서명 체인 | 일반 사용자 1순위 |
| signed apt | Debian/Ubuntu amd64 | GPG 저장소 | Linux 데스크톱/서버 |
| 공식 MSI/DMG | Windows/macOS | 릴리스 서명 | 패키지 매니저 없는 환경 |
| curl install.sh | macOS/Linux x64 | 없음(프로덕션 비권장) | 체험용 |
| 소스 빌드 | 전 플랫폼 | 자체 검증 | 기여자/CEF 커스텀 |
선행: macOS Xcode CLT; Linux apt가 WebKit/GTK 자동 설치; Windows MSI 더블클릭만—Python 수동 설치 불필요.
5. 핵심 설치(macOS / Linux / Windows)
macOS(Homebrew 권장):
brew tap tinyhumansai/core && brew install openhumanLinux: signed apt 후 sudo apt install openhuman. Arch AUR, 기타 AppImage.
Windows: GitHub Releases signed .msi. 프로덕션은 brew/apt/MSI 우선.
npm: npm install -g openhuman (Node≥18, SHA-256).
6. 첫 실행·검증 체크리스트
- 앱 실행·onboarding 완료(API Key 또는 OAuth).
- 스모크 대화로 LLM 응답 확인.
- Memory Tree 디렉터리 Markdown 생성 확인.
- mascot busy/thinking 애니메이션; TTS 시 입형 동기.
- 선택: Meet 링크로 mascot 입장 테스트.
7. 심화: Ollama·저VRAM·연동
로컬: ollama pull qwen2.5:7b→http://127.0.0.1:11434/v1. 8GB 클라우드 API, 16GB Apple Silicon 7B. OAuth 연동, Memory Tree SFTP/rsync 백업.
8. 오류 빠른 조회표
| 오류/현상 | 원인 | 해결 |
|---|---|---|
| openhuman: command not found | PATH에 brew/npm 접두 없음 | brew link openhuman 또는 터미널 재시작 |
| mascot 무반응 | LLM 미설정 또는 401 | onboarding 재실행, API Key 잔량 |
| CUDA OOM | 로컬 모델 과대 | 7B 양자화 또는 클라우드 API |
| Memory Tree 비어 있음 | subconscious 비활성/권한 | 디스크 권한·연동 OAuth 상태 |
| Linux WebView 기동 실패 | GTK/WebKit 부족 | sudo apt install libwebkit2gtk-4.1-0 등 |
9. FAQ
Q: GPU 없이 가능? 클라우드 API 사용; Mac M 시리즈 독립 GPU 없어도 Ollama 7B 가능.
Q: 업데이트? brew upgrade openhuman 또는 앱 내 확인. 업그레이드 전 Memory Tree 백업.
Q: 상업 이용? GPL3 copyleft 준수. SaaS 재배포는 법무 확인.
10. 정리: 설치는 시작, 7×24에서 Memory Tree 복리
본문 경로로 macOS/Windows/Linux 설치·LLM·mascot·Memory Tree 검증 완료. 덮개·절전·헤드리스 Linux는 실행 환경 제약.
7×24은 SFTPMAC Mac mini M4 임대(SLA, SSH, Memory Tree SFTP/rsync).