AI 에이전트가 실제로 일하는 모습을 우주정거장 안의 픽셀 캐릭터로 보여준다면, 그 정거장은 단순한 장식일까요? androoAGI의 StarNet은 그렇지 않다고 답합니다. 이 데스크톱 하네스에서 방은 capability를 나눈 팀이고, 복도는 허가된 인계 경로입니다. 방에 놓은 오브젝트도 실제 권한 부여를 뜻합니다. 화면 배치가 에이전트가 따를 워크플로로 이어집니다.
StarNet은 여러 에이전트를 동시에 실행합니다. 각 실행에는 별도 워크스페이스와 제한된 권한이 있고, 모델 호출과 도구 실행은 실제로 일어나 비용 장부에 남습니다. 프런트엔드는 localhost의 Node 사이드카가 보낸 이벤트를 표시합니다. 비밀 키는 프런트엔드가 아닌 사이드카와 OS 키체인에 둡니다.
이 구조에서 눈에 띄는 약속은 ‘하네스가 증명하지 못하는 상태를 화면이 사실처럼 말하지 않는다’는 것입니다. 에이전트가 움직이는 애니메이션과 실제 모델 작업을 구분하겠다는 얘기죠. 보기 좋은 역을 만들기보다, 화면의 방과 복도가 런타임 규칙과 맞아야 합니다.
로컬 우선이라는 말도 범위를 따져야 합니다. Ollama를 연결하면 모델까지 로컬에서 실행할 수 있습니다. 클라우드 제공자를 고르면 요청은 외부로 나가지만, 대화 기록과 메모리, 실행 장부는 기본적으로 로컬 워크스페이스에 남습니다. 프로젝트는 Windows가 더 많이 검증됐고 macOS 실사용 경험은 적다고 밝힙니다. 이 구분까지 화면만 보고 알 수는 없으니, 실제 데이터 흐름은 PRIVACY.md와 설치 안내에서 확인해야 합니다.