Baryon CLI
공식 문서

#개요

@baryonlabs/cli 는 코딩 에이전트 pi 를 baryon.ai 플랫폼에 연결하는 얇은 래퍼입니다. baryon 명령은 pi 를 baryon 프로바이더로 실행하고, 그 외 모든 인자를 그대로 전달합니다.

요구사항

• Node.js ≥ 22.19 — node -v 로 확인. 22 미만이면 동작하지 않습니다(20.x 등은 baryon doctor 가 거부). Docker·빌드 과정 불필요.
• git — 기본 확장을 GitHub에서 clone 하므로 필요. git --version 으로 확인. 없으면 확장이 설치되지 않습니다(에이전트 본체는 동작).
• 패키지 매니저: npm · pnpm · yarn · bun 중 무엇이든.
• baryon.ai API 키 (vc_live_…) — vibecamp.us 에서 발급.

#설치

전역 설치로 baryon 명령을 추가합니다. 내부적으로 @earendil-works/pi-coding-agent 를 의존성으로 함께 설치합니다.

$ npm install -g @baryonlabs/cli
$ pnpm add -g @baryonlabs/cli
$ yarn global add @baryonlabs/cli
$ bun add -g @baryonlabs/cli

스크립트 설치 (curl)

$ curl -fsSL https://cli.baryon.ai/install.sh | sh

Node 버전·패키지 매니저를 자동 감지해 설치합니다. 설치 후 baryon doctor 로 환경을 점검하세요.

Windows 최초 설치 (Node.js가 없다면)

Windows는 보통 Node.js가 없습니다. PowerShell을 “관리자 권한”으로 실행한 뒤 아래를 위에서부터 복사·붙여넣기 하세요. (Chocolatey 패키지 매니저로 Node를 설치하는 방법)

# 0) 실행이 막히면 먼저 (현재 세션 한정, 안전)
PS> Set-ExecutionPolicy Unrestricted -Scope Process -Force

# 1) Chocolatey 설치
PS> irm https://community.chocolatey.org/install.ps1 | iex

# 2) Node.js LTS 설치 (PowerShell 새 창으로 다시 열기)
PS> choco install nodejs-lts --version="24" -y

# 3) 버전 확인 — v24.x / 11.x 가 나오면 OK
PS> node -v
PS> npm -v

# 4) Baryon CLI 설치 + 연결
PS> npm install -g @baryonlabs/cli
PS> baryon setup --base-url https://api.baryon.ai/v1 --key vc_live_…
PS> baryon doctor

#빠른 시작

설치 → 키 발급 → 연결 → 실행. 4단계면 끝입니다.

$ baryon keys                         # 1. vibecamp.us 발급 페이지 열기
$ baryon setup                        # 2. vc_live_ 키 등록 (1회)
  ✔ wrote ~/.baryon/config.json
  ✔ provider baryon · 4 models
$ baryon                              # 3. 대화형 에이전트 시작
$ baryon -p "CSV를 분석해 차트를 만들어줘"   # 4. 단발 실행

#인증 · 키 관리

키 발급·회수·쿼터의 원천(source of truth)은 vibecamp.us 입니다. baryon.ai API 는 매 요청마다 키를 vibecamp.us 에 검증합니다. 키 형식은 vc_live_….

$ baryon setup --key vc_live_xxxxx     # 비대화형 등록
$ baryon config --key vc_live_xxxxx    # 키만 갱신
$ export BARYON_API_KEY=vc_live_xxxxx   # 환경변수로 주입(CI 등)

웹에서 인증 → 키 발급 → 로그 확인

학생은 chat.baryon.ai/prj/<분반 토큰> 에서 좌석 선택 → 이메일 OTP 로그인 후, 대시보드에서 본인 CLI 키를 받아 복사하고(같은 좌석으로 chat·CLI·API 사용), 사용량·활동 로그를 함께 확인합니다.

#명령어 레퍼런스

내장 서브커맨드는 로컬에서 처리하고, 그 외 모든 인자는 pi 로 전달됩니다.

pi 패스스루

아래처럼 pi 의 모든 옵션을 그대로 쓸 수 있습니다. --provider/--model/--api-key 를 직접 주면 그 선택을 우선해, 모델 비교가 자유롭습니다.

$ baryon -p "요약해줘"                      # 단발 실행(print)
$ baryon @report.md @data.csv "분석해줘"    # 파일 첨부
$ baryon --provider openai --model gpt-4o    # 다른 모델로 비교
$ baryon --mode json -p "테스트 작성"        # JSON 이벤트 출력
$ baryon -c                                  # 직전 세션 이어가기

#설정

모든 설정은 환경변수 또는 config 파일로 제어합니다. 환경변수가 파일보다 우선합니다.

환경변수

config 파일

$ baryon config                                # 현재 설정 출력
$ baryon config --base-url https://api.baryon.ai/v1
$ baryon config --model baryon-coder        # 기본 모델 변경

#모델 · 프로바이더

기본값은 baryon.ai API. 하나의 인터페이스로 상용·로컬 모델을 정규화하며, 세션 중 /model 로 즉시 전환·비교합니다.

• 모델 목록 — baryon models 또는 세션 중 Ctrl+L.
• 전환·비교 — baryon --provider openai --model gpt-4o 로 같은 작업을 다른 모델에 적용.
• 기본 모델 — baryon config --model <id>. 정확한 모델 ID 는 기관 baryon.ai 플랜에 따릅니다.

#기본 탑재 확장

baryon setup 시 아래 확장이 자동 설치되어 바로 동작합니다. 학생이 현대 AI 에이전트의 핵심 능력 — 캔버스 · 셸 · 에이전트 하네스 · 수식 표시 · 워크플로 — 을 손으로 다루며 배웁니다. (baryon extensions 재설치 · --no-extensions 생략)

실제 사례 — 워크플로로 한 문제를 4가지로

“피보나치를 풀어줘”라는 한 요청을 여러 하위 실행으로 나누어 각자 다른 알고리즘으로 병렬 해결하고 결과를 통합합니다.

재귀 (N=25)          →  5728.92ms  💀 지수적으로 느림
메모이제이션 (N=200) →     0.17ms  🏆 가장 빠름 (캐시)
반복문 (N=200)       →     3.27ms  ✅ 안정적
행렬 (N=200)         →     4.24ms  ✅ 대용량에 강함

사례 — 내장 웹 검색·페치로 ‘근거 있는’ 보고서

pi 내장 웹 검색·페치 도구로 위키피디아 등에서 사실을 검증하고, 그 결과를 HTML 보고서로 생성합니다 — ‘웹에서 찾아 근거를 붙이는’ 워크플로.

실제 산출물 보기 — 피보나치 분석 보고서 ↗ · 에이전트가 생성한 HTML을 그대로 게시(miri.dev로도 1-클릭 배포)

#실행 모드 · 세션

pi 는 4가지 모드로 동작하며, 세션은 저장·분기·재개됩니다.

#온프레미스 · 사내 AI 인프라

교육기관뿐 아니라 기업 사내 AI 인프라 구축용으로도 그대로 씁니다. 인터넷 없이 동작하며, 로컬 LLM 또는 자체 호스팅 baryon.ai 게이트웨이로 base URL 만 바꾸면 됩니다. 코드·문서 등 내부 데이터가 사내망 밖으로 나가지 않습니다.

로컬 LLM (Ollama · LM Studio · vLLM)

$ baryon setup --base-url http://localhost:11434/v1 --key ollama

자체 호스팅 게이트웨이 (baryon-ai-api)

OpenAI 호환 게이트웨이(Elixir/Bandit)를 사내 서버·교내 서버에 올리고 그쪽으로 연결합니다. 키 검증·좌석/프로젝트·사용량 통계·관리자 콘솔이 모두 내부에서 동작합니다.

$ baryon config --base-url https://ai.your-company.com/v1   # 사내
$ baryon config --base-url https://ai.your-campus.ac.kr/v1  # 교내

#트러블슈팅

먼저 baryon doctor 를 실행하세요 — Node·pi·config·키·연결을 한 번에 점검합니다.

#FAQ

키 없이 써볼 수 있나요?

로컬 LLM(Ollama 등)으로 base URL 을 바꾸면 vibecamp.us 키 없이도 동작합니다. baryon.ai API 를 쓰려면 vc_live_ 키가 필요합니다.

기존 pi 설정을 덮어쓰나요?

아니요. baryon setup 은 ~/.pi/agent/models.json 의 다른 프로바이더를 보존하며 baryon 항목만 병합합니다.

상용 모델로 바꿀 수 있나요?

네. baryon --provider anthropic 처럼 pi 가 지원하는 모든 프로바이더로 무중단 전환됩니다.

코드는 공개인가요?

이 래퍼(@baryonlabs/cli)와 문서는 공개이며, 실제 코딩 에이전트 pi 본체는 별도로 관리됩니다.

#변경 이력

전체 변경 이력은 CHANGELOG.md · 항상 최신: baryon update