당신은 이미 AI 에이전트에게 코드베이스, 터미널, 가장 어려운 디버깅 세션을 맡기고 있습니다. 이제 장부도 맡기세요 — 에이전트가 작성하는 모든 항목은 당신이 승인하는 미리보기와 수학을 검증하는 검증기를 통과합니다. bea 명령줄 도구는 두 가지 명령으로 설치되며, 자신의 머신에 있는 일반 텍스트 원장 파일에서 작동하고, 로컬 부기를 위해 계정이 필요 없습니다.
두 가지 명령으로 설치하기
같은 명령을 얻는 두 가지 공식 방법이 있습니다. 자신의 머신에 맞는 방법을 선택한 후, 버전으로 응답하는지 확인하세요:
$ uv tool install beancount-io
$ brew install bex-co/tap/bea
$ bea --version
bea 0.1.0Python 배포판은 beancount-io이고 설치되는 실행 파일은 bea이며 현재 버전 0.1.0입니다. uv 경로는 Python 3.12 이상이 설치된 모든 곳에서 작동하고, Homebrew 경로는 macOS와 Linux를 지원합니다. 전체 안내는 설치 페이지에 있으며, 동일한 단계가 CLI 빠른 시작에도 있습니다.
에이전트의 첫 작업은 몇 분이면 충분합니다
새 에이전트, 플러그인, 플랫폼 마이그레이션이 필요 없습니다. 이미 사용 중인 셸 지원 AI 에이전트에, 새 빈 데모 디렉토리에서 다음을 붙여넣으세요:
셸 액세스와
beaCLI가 설치되어 있습니다. 먼저bea --help를 실행하고 제공하는 기능을 읽으세요. 그런 다음, NEW 빈 데모 디렉토리(기존 원장을 건드리지 마세요)에서: 1) 2026-08-01에 Assets:Checking을 1000으로 개설하는 USD 원장을 생성하세요; 2) 2026-08-02에 "Coffee"라는 설명의 12.50 USD 구매를 Expenses:Dining에 추가하세요; 3)bea check를 실행하세요; 4) 사용한 정확한 BQL 쿼리와 함께 Assets:Checking 잔액을 보고하세요. 예상 결과: 987.50 USD.
일반 명령으로 동일한 단계:
$ bea --no-input init demo-books --currency USD --date 2026-08-01 --opening-balance "Assets:Checking 1000"
$ cd demo-books
$ bea add transaction --date 2026-08-02 --narration "Coffee" --posting "Expenses:Dining 12.50" --posting "Assets:Checking"
$ bea check
$ bea query "SELECT account, sum(position) WHERE account = 'Assets:Checking' GROUP BY account"예상 결과: Assets:Checking에는 987.50 USD — 1000에서 12.50을 뺀 값으로, check로 검증되고 이를 계산한 쿼리와 함께 보고됩니다. 에이전트가 이 숫자를 건네주면, 첫 번째 닫힌 루프를 완료한 것입니다: 초안 작성, 검증, 보고. 에이전트 가이드는 같은 루프를 기반으로 두 가지 더 완전한 레시피를 제공합니다 — 미리보기 우선 검토로 은행 CSV 가져오기, 쿼리 출력에서 잔액 질문에 답하기.
필요한 것과 적합한 대상
터미널, 네트워크 연결, 그리고 Homebrew 또는 Python 3.12 이상의 uv가 필요합니다. 로컬 가져오기, 쿼리, 보고, 검사 명령은 Beancount.io 계정이 필요 없으며, 원장 파일은 선택한 디렉토리에 diff, 백업, 버전 관리가 가능한 일반 텍스트로 유지됩니다.
이것은 자신의 스타트업 장부를 관리하는 기술 창업자, 이미 터미널에서 생활하는 독립 개발자, 그리고 AI가 무언의 쓰기 없이 변경 사항을 초안 작성할 수 있는 원장을 찾는 에이전트 빌더에게 적합합니다. 장부가 이미 클라우드 제품에 있다면, 정직한 답은 다릅니다 — 아래 비교 섹션을 참조하세요.
호스팅 경로는 선택 사항이며 별개입니다
위의 어떤 것도 계정이 필요하거나 원장을 어디로든 보내지 않습니다. 두 가지 추가 기능은 그렇지만, 둘 다 CLI 설치와 의도적으로 분리되어 있습니다:
bea ask는 호스팅 AI 서비스를 통해 로컬 원장에 대한 질문에 답합니다. ask 추가 기능 —uv tool install 'beancount-io[ask]'— 과 Beancount.io 자격 증명이 필요합니다. 기본 설치에는 요청할 때까지 AI 종속성이 포함되지 않습니다.- MCP 서버와 호스팅 원장 은 마찬가지로 Beancount.io 계정으로 로그인하여 액세스를 승인합니다. Beancount용 에이전트 스킬은 제품 저장소에 있으며 에이전트에 별도로 로드됩니다 — CLI를 설치해도 스킬이 설치되거나 구성되지 않습니다.
로컬에서 시작하고, 원할 때만 호스팅을 연결하세요.
증거: 한 에이전트, 세 줄, 검증된 장부
출시 주장은 재현 가능할 때만 가치가 있습니다. 그래서 CLI와 함께, 어떤 보고서가 실행되기 전에 산술로 도출된 답이 있는 합성 세 줄 챌린지가 제공됩니다: 장부는 2026-09-01에 당좌예금에 1000 USD로 개설되고, 명세서에는 2000.00 USD 고객 지불, −29.00 USD 호스팅 청구서, −12.50 USD 카페 방문이 포함되며, 예상 답은 당좌예금에 2958.50 USD (1000 + 2000 − 29 − 12.50)와 9월 이익 1958.50 USD (2000 − 29 − 12.50)입니다.
설치된 CLI 검증기는 새 임시 디렉토리에서 전체 루프를 실행합니다: 미리보기는 3건 준비됨을 보고하고 아무것도 쓰지 않으며, 첫 적용은 3건을 쓰고, 동일한 재가져오기는 원장 바이트를 보존한 채 0건을 쓰고, 불균형 쓰기(−5 당좌예금 대 +4 식비)는 바이트를 보존한 채 종료 코드 1로 실패하며, check는 유효함을 반환합니다. 정확한 입력은 main.bean, statement.csv, rules.toml로 다운로드할 수 있습니다.
그런 다음 한 실제 에이전트가 같은 챌린지를 실행했습니다: 클라이언트 muse 1.1.1(Muse Code)과 모델 muse-spark-1.3-contributor, 헤드리스, 22번의 도구 호출, 종료 코드 0, 인간의 개입 없음 — 그리고 중요한 것은 rules.toml이 제공되지 않아 에이전트가 자체 분류 규칙을 도출했다는 점입니다. 3건 준비를 미리보고, 3건을 적용하고, 깨끗한 검사를 실행하고, 2958.50 USD 당좌예금과 1958.50 USD 9월 이익을 보고했으며, 이후 독립적인 예상 값과 다시 검증했습니다. 전체 기록 — 실제 프롬프트, 모든 도구 호출, 그리고 에이전트가 스스로 진단한 실제 실패 한 건(샌드박스 캐시 잠금, XDG_CACHE_HOME을 작업 디렉토리 안으로 지정하여 수정) — 은 기록된 실행으로 게시되었으며, 원본 트랜스크립트와 함께 제공됩니다.
아래 터미널 세션은 해당 실행의 작업 경로에 대한 결정적 재생으로, demo-replay.sh가 표준 다운로드에서 재구성한 것입니다 — 명령을 재연하므로 결정성을 위해 분류 규칙을 다시 도출하는 대신 포함합니다. demo-replay.txt의 캡처된 출력은 시청하는 것과 같은 정보를 담고 있습니다:
$ bea --version
bea 0.1.0
$ bea import (preview)
csv → Assets:Checking: 3 ready, 0 exact duplicates, 0 possible duplicates
$ bea import --apply
Wrote 3 entries to $WORK/books/main.bean.
$ bea check
$WORK/books/main.bean: no errors
$ bea balance Assets:Checking
Checking 2,958.50 USD
$ bea report income-statement -t 2026-09
Net Profit: 1,958.50 USD
checking: 2958.50 USD (expected)
profit: 1958.50 USD (expected)
REPLAY OK: preview 3/0, applied 3, check clean, 2958.50 / 1958.50 USD.이 증거에는 두 가지 정직한 한계가 따릅니다. 합성 데이터에 대한 한 클라이언트의 한 번 실행에 대한 CLI 출력 검증일 뿐이며 — 모델 벤치마크가 아니고, 다른 클라이언트나 무인 프로덕션 사용에 대해 주장하지 않습니다. 그리고 통과하는 check는 원장이 균형을 이룬다는 것을 증명할 뿐, 에이전트가 카페에 올바른 계정을 선택했다는 것을 증명하지 않습니다: 분류 판단은 에이전트의 몫이고, 구조 검증은 bea의 몫입니다. 세 줄 장난감은 판단이 아닌 루프를 테스트합니다.
도구 선택하기
이 특정 도구에 확신이 없고 에이전트 워크플로를 위한 원장을 선택 중이라면, 다섯 가지 도구 비교를 읽어보세요: Beancount.io, Xero, QuickBooks Online, Puzzle, hledger를 동일한 일곱 가지 에이전트 워크플로 기준 — 설치, 인증, 읽기/쓰기 범위, 로컬 대 클라우드 데이터, 미리보기 및 검증, 구조화된 출력, 반복 가져오기 동작 — 으로 평가했으며, 2026-09-10에 확인된 날짜가 있는 공식 소스를 사용했습니다. Beancount.io는 관찰된 종단 간 실행이 있는 유일한 도구이며, 페이지는 이를 명시하고, 게시자를 명명하고, 테스트하지 않은 것을 표시합니다.
다음 단계
- 설치 페이지 — 두 명령, 첫 작업, 챌린지 다운로드가 한곳에.
- CLI 빠른 시작 — 설치 및 987.50 USD 작업 예제.
- 에이전트 가이드 — 두 레시피: 미리보기 우선 검토가 있는 CSV 가져오기, 쿼리 출력에서 잔액 질문.
- 기록된 실행 — 방법론, 실패, 한계를 포함한 전체 증명 이야기.
- 다섯 가지 도구 비교 — 어떤 도구가 어떤 에이전트 워크플로에 적합한지.
재무 관리를 간소화하세요
이 중 무엇이든 판단하는 가장 빠른 방법은 위의 데모입니다: bea를 설치하고, 이미 사용 중인 에이전트에 작업을 붙여넣고, 987.50 USD를 직접 확인하세요. Beancount.io는 모든 잔액을 재현 가능하게, 모든 변경 사항을 검토 가능하게 유지하는 일반 텍스트 회계를 제공합니다 — 블랙박스도, 벤더 종속도 없습니다. 에이전트에게 첫 원장을 주고 무엇을 돌려주는지 확인하세요.
