OmO 사용법과 모델 배정

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들어가며 요즘 AI 모델에 도구 실행이나 작업 위임 같은 기능을 붙여 주는 하네스에 관심이 생겨 여러 도구를 살펴보고 있다. 그런데 OpenCode는 쓰지 않고 있었다. 내가 쓰는 Claude 구독제를 OpenCode에 연결할 수 없었기 때문이다. 그러다 OpenCode 설치 없이 실행할 수 있고, 공식 문서에 Claude 구독 로그인도 지원한다고 적힌 OmO를 알게 됐다. 설치한 뒤에는 두 가지가 헷갈렸다. 평소에는 어떻게 사용하는지 , 그리고 여러 모델을 쓴다는 말이 요청마다 메인 모델을 자동으로 바꾼다는 뜻인지 였다. 공식 GitHub 문서를 읽어 보니 사용법은 작업 규모에 따라 나뉘고, 모델은 메인 에이전트·보조 에이전트·작업 카테고리마다 따로 배정된다. 이 글은 OmO의 설치와 사용법, 모델 배정과 변경 방법을 정리한 기록이다. 확인한 설치 버전은 OmO 5.1.9다. OmO는 무엇인가? OmO는 터미널에서 omo 명령으로 실행하는 독립형 AI 에이전트다. OpenCode 안에 설치하는 OmO 플러그인과 달리 OpenCode를 먼저 실행할 필요가 없고, 내부적으로는 senpi 엔진과 OmO 기능을 함께 사용한다. ( README ) 작업의 중심에는 메인 에이전트 가 있다. 메인 에이전트는 사용자와 대화하며 작업을 진행하고, 필요하면 코드 검색이나 구현의 일부를 다른 에이전트에게 맡긴다. 위임받은 에이전트는 메인과 다른 모델을 사용할 수 있다. 설치와 첫 실행 공식 설치 페이지에서 안내하는 macOS·Linux 설치 명령은 다음과 같다. ( 설치 안내 ) curl -fsSL https://get.omo.dev/install.sh | bash Bun을 사용한다면 패키지로도 설치할 수 있다. 패키지 이름은 omo-ai 이며, 이름이 비슷한 omo 는 다른 패키지이니 주의하자. bun add -g omo-ai 설치 여부와 버전은 omo --version 으로 확인한다. 그다음 작업할 프로젝트 폴더에서 omo 를 실행하고 원하는 작업을 말하면 된다. cd 내-프로젝트 omo 기존에 OpenCode용 OmO를 썼다면 omo setup 으로 API 키, MCP 서버, 스킬, 모델 선택 등을 가져올 수 있다. ( 이전 가이드 ) 공식 GitHub가 안내하는 사용법 처음부터 에이전트 이름이나 카테고리를 지정할 필요는 없다. 공식 가이드는 작업의 규모와 계획이 필요한지에 따라 사용법을 나눈다. ( 오케스트레이션 가이드 ) 상황 사용 방법 예시 오타나 한 파일의 간단한 수정 평소처럼 요청 버튼 글자를 '저장하기'에서 '저장'으로 바꿔줘 범위가 넓고 알아서 조사·구현·검증하길 원함 요청에 ulw 또는 ultrawork 추가 로그인 오류의 원인을 찾아 수정해줘. ulw 구현 전에 문서로 된 계획을 검토하고 싶음 /ulw-plan 으로 계획을 만든 뒤 /ulw-execute /ulw-plan 결제 흐름을 개선해줘 간단한 수정은 그냥 요청하면 된다. 공식 가이드는 이런 작업을 메인 에이전트가 직접 처리하는 흐름으로 설명한다. 복잡한 작업에 ulw 를 붙이면 메인 에이전트가 코드베이스를 조사하고, 작업을 나누어 위임한 뒤 결과를 검증한다. /ulw-plan 은 먼저 계획을 검토하고 싶을 때 쓴다. 계획 모드에서는 바로 구현하지 않고, 요청을 조사하고 필요한 결정을 확인한 뒤 계획을 작성한다. 실행은 별도의 /ulw-execute 로 시작한다. 그래서 수정 전에 범위를 문서로 확인하고 싶다면 ulw 보다 이 흐름이 맞다. 메인 모델은 작업마다 자동으로 바뀔까? 내 환경에는 메인 기본 모델로 GPT-6 Sol 이 저장돼 있었다. 따로 고른 기억이 없어서 처음에는 간단한 작업이면 GPT-6 Luna Fast 같은 가벼운 모델로 알아서 바뀌는 줄 알았다. 하지만 메인 에이전트는 현재 세션에서 선택된 모델로 작업한다. 대화 중 /model 로 모델을 바꿀 수는 있지만, 요청이 간단하다는 이유만으로 메인 모델이 바뀌지는 않는다. 다른 에이전트에게 일을 맡길 때만 그 역할에 설정된 모델 목록이 따로 적용된다. ( 모델 배정 가이드 ) 모델 배정은 다음 세 층으로 생각하면 이해하기 쉽다. 구분 언제 쓰나? 모델 설정 메인 모델 나와 대화하며 작업을 이끄는 세션 현재 세션의 모델 보조 에이전트 모델 코드 검색이나 계획 검토를 위임할 때 각 에이전트의 모델 목록 카테고리 모델 구현·문서 작성 등의 작업을 위임할 때 각 카테고리의 모델 목록 공식 문서에 나온 네 보조 에이전트 공식 문서에는 역할이 정해진 네 보조 에이전트가 나온다. 이들은 순서대로 실행되는 단계가 아니라, 메인 에이전트가 필요할 때 호출하는 읽기 전용 역할이다. 보조 에이전트 하는 일 기본 모델의 첫 후보 explore 프로젝트 코드 검색, 파일과 패턴 찾기 Kimi 고속 모델 librarian 공식 문서와 외부 오픈소스 코드 조사 Kimi 고속 모델 plan-consultant 계획을 쓰기 전 빠진 요구사항과 모호한 점 찾기 Claude Fable 5.1 plan-reviewer 작성한 계획의 명확성과 검증 가능성 검토 GPT-6 Astra 각 에이전트에는 대체 모델 목록도 있어서, 첫 후보를 쓸 수 없으면 다음 후보를 시도한다. 예를 들어 explore 와 librarian 은 Kimi 고속 모델 다음에 GPT-6 Luna Fast를 시도한다. plan-consultant 와 plan-reviewer 는 /ulw-plan 의 계획 흐름에서 쓰인다. 일반적인 수정 요청이나 ulw 요청마다 호출되는 것은 아니다. 구현 작업을 맡는 카테고리 카테고리( category )는 작업을 위임할 때 작업자의 역할과 모델을 정하는 분류다. 앞의 보조 에이전트가 조사와 검토를 맡는다면, 카테고리 작업자는 구현·테스트·문서 작성 같은 일을 맡는다. 단, architect 는 구조를 제안하는 역할이다. 카테고리 주로 맡는 일 기본 모델의 첫 후보 quick 간단한 수정, 오타 수정 GPT-6 Luna Fast deep-low 백엔드·알고리즘 등 깊은 구현 작업 GPT-6.1 Sol deep-high 핵심 결정을 더 깊이 검토해야 하는 작업 GPT-6 Astra ultrabrain 어려운 논리 중심 문제 GPT-6 Astra visual-engineering 프런트엔드, UI·UX, CSS Claude Fable 5.1 artistry 창의적인 문제 해결 Claude Fable 5.1 writing 문서와 기술 글 작성 Claude Opus 5.5 architect 큰 구조 설계 제안 Claude Fable 5.1 unspecified-low 다른 분류에 맞지 않는 가벼운 작업 Claude Sonnet 5.5 unspecified-high 다른 분류에 맞지 않는 무거운 작업 Claude Opus 5.5 표는 작성 시점의 GitHub dev 모델 배정 가이드 에 적힌 첫 후보를 요약한 것이다. 실제 모델은 연결한 계정에 따라 달라진다. 예를 들어 Claude를 연결하지 않았다면 Claude 모델이 첫 후보인 카테고리는 대체 후보로 넘어가고, 쓸 수 있는 후보가 없으면 선택지에서 빠질 수도 있다. quick 이 있다고 해서 "버튼 글자 하나 바꿔줘" 같은 요청이 항상 Luna로 넘어가는 것은 아니다. 메인 모델이 Sol이고 메인이 직접 수정했다면 Sol이 그 일을 한 것이다. 메인이 작업을 quick 으로 위임했을 때만 quick 의 모델이 적용된다. 보조 에이전트와 카테고리의 모델을 바꾸는 방법 기본 배정이 마음에 든다면 바꿀 필요는 없다. 바꾸고 싶다면 ~/.omo/omo.jsonc 에서 네 보조 에이전트는 agents , 작업 카테고리는 categories 에 지정한다. 아래는 형식을 보여주는 예시다. { "agents": { // 코드 검색은 빠른 모델로 "explore": { "model": "chatgpt-subscription/gpt-6-luna-fast", "reasoning": "low" }, // 계획 검토는 깊게 생각하는 모델로 "plan-reviewer": { "model": "chatgpt-subscription/gpt-6-astra", "reasoning": "xhigh" } }, "categories": { "quick": { "model": "chatgpt-subscription/gpt-6-luna-fast", "reasoning": "low" } } } 이 예시는 각 역할을 대체 후보 목록 없이 특정 모델 하나로 고정하는 형식을 보여준다. 모델 ID는 로그인한 계정에서 실제로 쓸 수 있는 값이어야 하니 /model 목록에서 확인하고 적자. 모든 역할을 적을 필요는 없다. explore 만 적으면 나머지 역할은 기존 설정을 유지한다. 우선순위가 있는 목록을 만들고 싶다면 model 대신 models 배열을 쓰면 된다. ( 설정 문서 ) 이 설정은 위임받은 작업의 모델만 바꾼다. 메인 에이전트의 모델은 /model 에서 고른다. 연결한 계정으로 어떤 카테고리를 쓸 수 있는지는 omo doctor 로 확인할 수 있다. 모델을 나눠 쓰면 토큰도 항상 절약될까? 내 생각에는 반드시 그렇지는 않다. 작업을 위임하면 메인 에이전트가 일을 전달하고 결과를 확인하는 과정이 추가된다. 여러 에이전트가 조사하고 검토하면 전체 토큰 사용량이 오히려 늘어날 수도 있다. 절약 여부는 작업 규모와 실제로 호출된 에이전트에 따라 달라진다고 보는 편이 맞다. 마치며 처음 OmO를 쓴다면 프로젝트에서 omo 를 실행하고 평소처럼 요청하면 된다. 일이 복잡해지면 ulw 를 붙이고, 실행 전에 계획을 검토하고 싶으면 /ulw-plan 과 /ulw-execute 를 쓴다. 모델 배정은 메인 모델, 네 보조 에이전트의 모델, 작업 카테고리의 모델을 구분하면 이해하기 쉽다. 메인은 현재 세션 모델로 일하고, 다른 역할에 일을 맡길 때만 그 역할의 모델 목록이 적용된다. 처음에는 기본값으로 써 보고, 바꾸고 싶은 역할이 생겼을 때 그 역할만 설정하자. 참고 자료 OmO GitHub README OmO 공식 설치 안내 오케스트레이션 가이드 에이전트·카테고리 모델 배정 가이드 OmO 설정 문서 OpenCode에서 OmO로 이전하기 senpi 공식 시작 가이드