메인 콘텐츠로 건너뛰기

​
일반

FIM One은 OpenAI 호환 LLM 제공자라면 모두 작동합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
  • 상용 API — OpenAI, DeepSeek, Anthropic (Claude), Alibaba Qwen, Google Gemini, 그리고 /v1/chat/completions 엔드포인트를 제공하는 모든 제공자.
  • 로컬/자체 호스팅 — Ollama, vLLM, LocalAI, LM Studio, 그리고 OpenAI 호환 API 형식을 제공하는 다른 모든 런타임.
.env의 세 가지 환경 변수를 통해 제공자를 구성합니다:
LLM_API_KEY=sk-your-key
LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1   # change for other providers
LLM_MODEL=gpt-4o                         # change for other models
제공자별 예시는 빠른 시작 가이드를 참조하세요.
네. FIM One은 OpenAI 호환 API 형식을 구현하는 모든 엔드포인트에 연결됩니다. 인기 있는 자체 호스팅 옵션은 다음과 같습니다:
런타임기본 URL예시 모델
Ollamahttp://localhost:11434/v1qwen2.5:14b
vLLMhttp://localhost:8000/v1Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct
LocalAIhttp://localhost:8080/v1llama3
LM Studiohttp://localhost:1234/v1(로드한 모델)
제공자가 인증을 요구하지 않을 때 LLM_API_KEY를 비어있지 않은 문자열(예: ollama)로 설정합니다. ReAct 추론, DAG 계획, 도구 호출 등 모든 에이전트 기능은 모델이 로컬인지 클라우드 호스팅인지에 관계없이 동일하게 작동합니다.
FIM One은 소스 이용 가능 라이선스로 공개됩니다. 이는 OSI 승인 오픈소스 라이선스는 아니지만 대부분의 사용 사례에 광범위한 자유를 제공합니다:허용됨:
  • 조직 내 내부 사용
  • 수정 및 커스텀 개발
  • 라이선스 유지 상태에서의 배포
  • 자신의 (경쟁하지 않는) 애플리케이션에 포함
제한됨:
  • 다중 테넌트 SaaS 제공
  • 경쟁하는 에이전트 플랫폼
  • 화이트라벨링 또는 브랜딩 제거
상용 라이선싱 문의는 GitHub에서 이슈를 열어주세요. 전체 약관은 LICENSE를 참조하세요.
네 — 돈을 받는 것은 라이선스가 제한하는 것이 아닙니다. FIM One 기반 솔루션을 단일 클라이언트에 제공할 수 있으며, 이는 해당 클라이언트의 자체 내부 사용을 위한 전용 단일 테넌트 배포이고 FIM One 브랜딩이 유지되어야 합니다.별도의 상용 라이선스가 필요한 세 가지 경우:
  • 화이트라벨링 — FIM One 브랜딩을 제거하거나 숨겨서 클라이언트의 브랜드로 배포. (이것이 에이전시와 통합자에게 가장 흔한 문제입니다.)
  • 다중 테넌트 재사용 — 하나의 공유 배포에서 여러 클라이언트에 서비스 제공, 또는 모든 “FIM One-as-a-Service” 제공.
  • 경쟁하는 플랫폼 — FIM One을 사용하여 다른 에이전트 오케스트레이션, 워크플로우 또는 작업 계획 플랫폼 구축.
라이선스 페이지의 일반적인 시나리오에서 전체 분석을 참조하세요.
민감한 취약점에 대해 공개 GitHub 이슈를 열지 마세요.
  • 민감한 보고 (자격증명 노출, 인증 우회, 주입 등) — GitHub 보안 권고 또는 security@fim.ai로 이메일.
  • 낮은 심각도 문제 (누락된 헤더, 정보 공개) — security 레이블이 있는 일반 GitHub 이슈 열기.
모든 보고는 48시간(업무일) 내에 승인됩니다. 중요 문제는 가능한 한 빨리 패치되며, 기타는 다음 릴리스와 함께 제공됩니다.범위, 응답 타임라인, 자체 호스팅 모범 사례는 전체 보안 정책을 참조하세요.

​
배포

최소 요구사항:
리소스요구사항
Python3.11+
RAM최소 2 GB
디스크1 GB 여유 공간 (업로드된 문서 및 벡터 저장소용 공간 제외)
Node.js18+ (로컬 개발용)
프로덕션 권장사항:
리소스권장사항
RAM4 GB 이상 (특히 로컬에서 임베딩 모델을 실행하는 경우)
CPU2개 이상의 코어
데이터베이스다중 워커 배포를 위한 PostgreSQL
Docker 대안: Docker 20+ 및 Docker Compose v2. 로컬 Python 또는 Node.js가 필요하지 않음 — 모든 것이 컨테이너 내에서 빌드됩니다.
예. Docker와 로컬 개발 모두 Apple Silicon(M1/M2/M3/M4) Mac을 포함한 ARM 아키텍처에서 작동합니다. Docker 이미지는 linux/arm64용으로 기본적으로 빌드되며, 모든 Python 및 Node.js 종속성에는 ARM 호환 휠 또는 폴백이 있습니다.
FIM One은 두 가지 서로 다른 방식으로 데이터베이스를 사용합니다:1. 내부 데이터베이스 (FIM One의 자체 데이터):
  • SQLite — 설정 불필요한 기본값, 개발 및 단일 워커 배포에 적합합니다.
  • PostgreSQL — 프로덕션에 권장, 다중 워커 설정에 필수 (WORKERS > 1).
2. 커넥터 대상 (연결하는 시스템):FIM One은 데이터 소스로서 데이터베이스 커넥터를 통해 외부 데이터베이스에 연결할 수 있습니다:
데이터베이스상태
PostgreSQL지원됨
MySQL지원됨
Oracle지원됨
SQL Server지원됨
DM (Dameng)지원됨
KingbaseES지원됨
GBase지원됨
Highgo지원됨
각 데이터베이스 커넥터는 세 가지 도구를 자동으로 생성합니다: list_tables, describe_table, query. 스키마 내부 검사, AI 기반 주석, 읽기 전용 쿼리 실행이 기본적으로 포함됩니다.
예. FIM One은 처음부터 다중 테넌트 배포를 위해 구축되었습니다:
  • JWT 인증 — 사용자별 세션 격리를 포함한 토큰 기반 인증.
  • 조직 격리 — 리소스 (에이전트, 커넥터, 지식 베이스)는 조직으로 범위가 지정됩니다.
  • 역할 기반 액세스 — 적절한 권한 경계를 가진 관리자 및 사용자 역할.
  • 리소스 소유권 — 대화 및 구성은 사용자별로 격리됩니다.
다중 사용자 프로덕션 배포의 경우 내부 데이터베이스로 PostgreSQL을 사용하고 WORKERS를 예상 동시성과 일치하도록 설정합니다.

​
기능

FIM One은 두 가지 실행 엔진을 제공하며, 각각 다른 작업 유형에 적합합니다:
ReAct (표준)DAG (플래너)
작동 방식단일 추론 루프: 추론, 행동, 관찰, 반복LLM이 목표를 종속성 그래프로 분해하고, 독립적인 단계는 병렬로 실행됨
최적 사용 사례집중된 쿼리, 단일 시스템 조회, 대화형 작업다단계 작업, 크로스 시스템 오케스트레이션, 병렬 데이터 수집
동시성순차적 (한 번에 하나의 도구)동시적 (독립적인 단계가 asyncio를 통해 동시에 실행됨)
재계획해당 없음목표가 달성되지 않으면 최대 3회의 자동 재계획
자동 모드(기본값)는 빠른 LLM 분류기를 사용하여 들어오는 각 쿼리를 분석하고 최적의 엔진으로 자동 라우팅합니다. 채팅 UI의 3방향 토글(자동 / 표준 / 플래너)을 통해 수동으로 모드를 선택할 수도 있습니다.자세한 내용은 실행 모드를 참조하세요.
FIM One은 Python 코드 없이 커넥터를 만드는 세 가지 방법을 제공합니다:1. OpenAPI 사양 가져오기 — OpenAPI 사양을 가리키는 YAML, JSON 또는 URL을 업로드합니다. FIM One은 사양을 파싱하고 모든 작업이 자동으로 생성된 커넥터를 생성합니다.2. AI 채팅 빌더 — 연결하려는 API를 자연어로 설명합니다. AI는 설정, 작업, 테스트 및 에이전트 연결을 위한 10개의 전문 빌더 도구를 사용하여 대화에서 커넥터 구성을 생성하고 반복합니다.3. MCP 프로토콜 — 모든 MCP(Model Context Protocol) 서버를 직접 연결합니다. 타사 MCP 생태계는 기본적으로 작동합니다.데이터베이스 커넥터의 경우 연결 세부 정보(호스트, 포트, 자격 증명)를 구성하면 FIM One이 스키마 내부 검사 및 쿼리 도구를 자동으로 생성합니다.AI 빌더 문서 및 확장 가이드에서 단계별 지침을 참조하세요.
예. FIM One의 코파일럿 모드는 호스트 시스템에 임베드하도록 특별히 설계되었습니다. 다음을 통해 통합할 수 있습니다:
  • iframe — FIM One 채팅 인터페이스를 모든 웹 페이지에 직접 임베드합니다.
  • 위젯 — 기존 UI에 오버레이되는 경량 채팅 위젯입니다.
  • API — 완전히 사용자 정의된 통합을 위해 FastAPI 백엔드를 직접 사용합니다.
코파일럿 모드에서 AI는 사용자의 친숙한 인터페이스에서 사용자와 함께 작동하여 데이터를 쿼리하고, 보고서를 생성하고, 사용자가 애플리케이션을 전환하도록 강요하지 않으면서 작업을 오케스트레이션합니다.실행 모드에서 독립 실행형, 코파일럿 및 허브 배포 모드의 구성 세부 정보를 참조하세요.
FIM One은 완전히 자동화된 번역 파이프라인으로 6가지 언어(영어, 중국어, 일본어, 한국어, 독일어, 프랑스어)를 지원합니다:
  1. 영어 소스 파일만 편집 — frontend/messages/en/*.json의 UI 문자열, docs/*.mdx(루트 수준)의 문서 및 README.md.
  2. 커밋 시 자동 번역 — 사전 커밋 훅이 영어 파일의 변경 사항을 감지하고 프로젝트의 빠른 LLM을 통해 번역합니다. 번역은 증분식입니다: 새로운, 수정된 또는 삭제된 콘텐츠만 처리됩니다.
  3. 번역된 파일을 수동으로 편집하지 마세요 — messages/zh/, messages/ja/, docs/zh/, docs/ja/ 등의 파일은 모두 자동 생성되며 덮어쓰기됩니다.
복제 후 번역 훅을 설정하려면:
bash scripts/setup-hooks.sh
전체 재번역을 강제하려면:
uv run scripts/translate.py --all

​
기여하기

FIM One은 코드, 문서, 번역, 버그 보고, 기능 아이디어 등 모든 종류의 기여를 환영합니다.시작하기:
  1. 기여 가이드를 읽고 설정 지침, 코딩 규칙, PR 프로세스를 확인하세요.
  2. Good First Issues를 탐색하여 초보자에게 적합한 선별된 작업을 찾으세요.
  3. Open Issues에서 버그 및 기능 요청을 확인하세요.
Pioneer Program: PR이 병합된 첫 100명의 기여자는 Founding Contributors로 인정받으며, 영구 크레딧, 프로필 배지, 우선 이슈 지원을 받습니다.
계층기술
백엔드Python 3.11+, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, asyncio
프론트엔드Next.js, React, TypeScript, Tailwind CSS, shadcn/ui
LLM 통합OpenAI-compatible API (provider-agnostic)
벡터 검색LanceDB + Jina embeddings
데이터베이스SQLite (dev) / PostgreSQL (production)
패키지 관리자uv (Python), pnpm (Node.js)
배포Docker Compose, single-process script
코드베이스는 async-first, protocol-first 아키텍처를 따르며 벤더 종속성이 없습니다.
  • 문서 — 여기입니다. 가이드, 개념, 설정 섹션을 탐색하세요.
  • Discord — FIM One Discord에 참여하여 실시간 도움과 커뮤니티 토론을 나누세요.
  • GitHub Issues — GitHub에서 버그 보고 및 기능 요청을 제출하세요.
  • Twitter/X — @FIM_One을 팔로우하여 업데이트 및 공지사항을 받으세요.