Summonr는 macOS·Linux·Windows용 오픈소스 코딩 에이전트다. 제작자는 28개 제공업체의 모델을 지원하고 메모리 사용량을 줄였다고 소개한다. 다만 공개된 성능 수치는 특정 모델과 Terminal-Bench 2.1 실행 조건에 따른 자체 비교다.
사이트에 따르면 GPT-6.1 Sol을 사용한 89개 과제·각 3회 실행에서 Summonr는 Codex보다 해결 과제당 입력 토큰을 3분의 1가량 사용했고 메모리는 27MB 대 276MB였다. 해결률은 Summonr 85.8%, Codex 79.0%였다. Grok 4.7 비교에서도 Summonr는 입력 토큰 373,831개, 메모리 27MB, 해결률 74.2%를 기록했고, Grok Build는 각각 803,466개, 146MB, 70.4%였다.
GLM 5.3 Flash를 사용한 비교는 86개 과제를 한 차례씩 실행했다. Summonr의 해결률은 73.3%로 pi의 72.1%, OpenCode의 67.4%보다 높았다. 해결 과제당 입력 토큰은 Summonr 95,271개, pi 240,762개, OpenCode 228,578개였고, 메모리는 각각 24MB, 134MB, 394MB였다. 이 비교에서 OpenCode는 Summonr와 pi보다 나중에 실행됐다. 공개된 답을 찾아 해결한 과제는 실패로 처리했으며, Codex 실행에서는 Codex 11건·Summonr 0건, Grok 실행에서는 Summonr 10건·Grok Build 5건이 이에 해당했다. 측정 방법
Summonr는 @로 다른 에이전트에 메시지를 보내고, 서로 다른 모델을 쓰는 에이전트끼리 작업을 주고받을 수 있다고 소개한다. 하위 에이전트는 각각 별도 작업 복사본에서 일하며 빌드 캐시를 공유하고, 수정 사항은 사용자의 체크아웃에 반영된다. 계획·작성·검토 단계마다 다른 모델을 지정하는 방식도 지원한다.
브라우저 작업에는 컴퓨터에 이미 설치된 Chrome, Edge 또는 Brave를 사용한다. 별도 프로필에서 한 번 로그인하면 세션을 유지하며, 웹 검색에는 API 키가 필요 없고 검색 결과 페이지는 마크다운으로 제공된다. 사용자는 ChatGPT 또는 SuperGrok 계정으로 로그인하거나 28개 제공업체의 API 키를 가져올 수 있다. MCP 서버, 훅, 스킬, 플러그인도 추가할 수 있다.
목표를 설정하면 지정한 검사가 통과될 때 작업을 멈추며, 오래된 편집 요청은 잘못된 줄에 적용되지 않도록 실패 처리한다. 되돌릴 수 없는 변경 전에만 권한을 묻는다고 설명하지만, 샌드박스는 제공하지 않는다. 제작자는 컴퓨터에 직접 접근시키지 않아야 할 경우 컨테이너를 사용하라고 안내한다. 계정과 텔레메트리는 없다고 밝히고 있으며, 터미널 테마는 Space·Nord·Dawn 또는 사용자 설정을 지원한다. 인터페이스는 Sigil 라이브러리로 그린다.
macOS와 Linux에서는 다음 명령으로 설치할 수 있다.
curl -fsSL https://summonr.dev/install.sh | sh
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