Donut
AI Agent 브라우저 프로젝트
뭐.. AI Agent한테 뭐 스왑해. 하면 자동으로 스왑해주고(제일 싼 곳에서), 뭐 포지션 들어가줘. 그러면 펖덳에서 포지션 들어가주고, 뉴스 보면 관련 토큰 바로 스왑하실래요? 물어봐주고.. 에드작 트잭 찍으라고 시키면 자동으로 찍어주고.. 등등 정말 활용 방안이 무궁무진합니다.
나중에 관련 예시도 올려볼게요.
x402나 그런 에이전트 결제 프로토콜이랑 엮이는 것이기도 하고.. 기술적으로는 정말 중요하고, 실생활에 연결되는 핵심 기술이라고 생각합니다.
일단, 22M(Hongshan, Hack VC) 펀딩 받았고 CEO, CTO 이력도 괜찮고..
사실 섹션 자체가 꽤나 매력적이고 저는 이쪽 기술적으로 긍정적이라 좋아보이네요.
(프로젝트 이름이 좀 짜침근데)
일단 지금 할 건 GALXE OG 따놓는거랑 웨잇리스트 정도 말곤 없습니다..
계속 팔로업 할만한 프로젝트라고 생각하는 중입니다.
* 다른 분이랑 얘기를 좀 나눴는데 에이전틱 브라우저 자체가 어느정도 취약점은 있다고 합니다. (아직 초기라) 그래서 만약 추후에 실제 프로덕트를 실사용 할 때는 브라우저용 지갑을 따로 파서 쓰거나 하는게 좋을 것 같습니다.(물론 추후에 기술적으로 고도화되면 안정성이 확보 될 것으로 생각합니다.) - 물론 아직 프로덕트가 없어서.. 현재로써는 무슨 리스크가 있거나 하진 않습니다.
#프로젝트 #donut #ai #ai_agent #에어드랍 #작업 #팔로업 #도넛 #x402 #ACP
AI Agent 브라우저 프로젝트
뭐.. AI Agent한테 뭐 스왑해. 하면 자동으로 스왑해주고(제일 싼 곳에서), 뭐 포지션 들어가줘. 그러면 펖덳에서 포지션 들어가주고, 뉴스 보면 관련 토큰 바로 스왑하실래요? 물어봐주고.. 에드작 트잭 찍으라고 시키면 자동으로 찍어주고.. 등등 정말 활용 방안이 무궁무진합니다.
나중에 관련 예시도 올려볼게요.
x402나 그런 에이전트 결제 프로토콜이랑 엮이는 것이기도 하고.. 기술적으로는 정말 중요하고, 실생활에 연결되는 핵심 기술이라고 생각합니다.
일단, 22M(Hongshan, Hack VC) 펀딩 받았고 CEO, CTO 이력도 괜찮고..
사실 섹션 자체가 꽤나 매력적이고 저는 이쪽 기술적으로 긍정적이라 좋아보이네요.
(프로젝트 이름이 좀 짜침근데)
일단 지금 할 건 GALXE OG 따놓는거랑 웨잇리스트 정도 말곤 없습니다..
계속 팔로업 할만한 프로젝트라고 생각하는 중입니다.
* 다른 분이랑 얘기를 좀 나눴는데 에이전틱 브라우저 자체가 어느정도 취약점은 있다고 합니다. (아직 초기라) 그래서 만약 추후에 실제 프로덕트를 실사용 할 때는 브라우저용 지갑을 따로 파서 쓰거나 하는게 좋을 것 같습니다.(물론 추후에 기술적으로 고도화되면 안정성이 확보 될 것으로 생각합니다.) - 물론 아직 프로덕트가 없어서.. 현재로써는 무슨 리스크가 있거나 하진 않습니다.
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[Perplexity - Comet Browser : AI Agentic Browser]
제가 첨부한 동영상은 퍼플렉시티의 브라우저인 Comet이 AI Agentic Browser로 작동하는 실제 영상입니다.
100불 미만의 로지텍 마우스를 장바구니에 담아달라는 요청을 실제 수행하는 것이고, 실제 사용자는 아무것도 안 해도 됩니다.
심지어 다른 작업을 해도 되고, 다른 탭에서 AI Agent에게 다른 작업을 요청해서 동시에 다중 작업이 가능합니다.
제가 사실 이전부터 Agentic Browser를 항상 강조하고, 이야기하던 이유가 있는데...
(그래서 Donut이라는 프로젝트도 소개했었구요.)
이게 확장되면 AI Agent와 함께 공유하는 VM을 이용해서 DB도 활용하고, RAG 등의 기술도 활용해서 엄청난 것들이 가능할 것으로 보입니다.
실제 실천/실행/작업하는 AI Agent가 이미 가능한 세상에 우리는 살고있습니다. (바이브 코딩도 그렇고)
NH투자증권 쪽(N2, 나무증권)에서 퍼플렉시티 1년 무료이용권을 받을 수 있으니 꼭 받으시길 바랍니다.(곧 끝남)
Perplexity가 그저 서칭 특화 AI 정도로만 생각을 했는데 꽤나 놀랍네요.
다양한 작업을 시키고, 다양한 작업을 할 수 있어질 것 같습니다.
효율이 극한으로 높아지는 시대가 오지 않을까...싶기도 하구요.
적어도 꼭 한 번 경험은 해보셔야 될 시기가 아닌가 싶습니다.
진짜 꼭 알아두면 좋을 기술이고, 인사이트적으로도 꽤 유의미한 것이니 꼭 한 번 보시고, 생각해보셨으면 좋겠습니다. (이걸 아는가 모르는가로 생각과 미래에 대한 예측이 아예 달라진다고 생각하시면 될듯.)
#AI #AI_Agent #Agentic_Browser #AI_AGENTICE_BROWSER #Perplexity #Comet #Browser #Tech
제가 첨부한 동영상은 퍼플렉시티의 브라우저인 Comet이 AI Agentic Browser로 작동하는 실제 영상입니다.
100불 미만의 로지텍 마우스를 장바구니에 담아달라는 요청을 실제 수행하는 것이고, 실제 사용자는 아무것도 안 해도 됩니다.
심지어 다른 작업을 해도 되고, 다른 탭에서 AI Agent에게 다른 작업을 요청해서 동시에 다중 작업이 가능합니다.
제가 사실 이전부터 Agentic Browser를 항상 강조하고, 이야기하던 이유가 있는데...
(그래서 Donut이라는 프로젝트도 소개했었구요.)
이게 확장되면 AI Agent와 함께 공유하는 VM을 이용해서 DB도 활용하고, RAG 등의 기술도 활용해서 엄청난 것들이 가능할 것으로 보입니다.
실제 실천/실행/작업하는 AI Agent가 이미 가능한 세상에 우리는 살고있습니다. (바이브 코딩도 그렇고)
NH투자증권 쪽(N2, 나무증권)에서 퍼플렉시티 1년 무료이용권을 받을 수 있으니 꼭 받으시길 바랍니다.(곧 끝남)
Perplexity가 그저 서칭 특화 AI 정도로만 생각을 했는데 꽤나 놀랍네요.
다양한 작업을 시키고, 다양한 작업을 할 수 있어질 것 같습니다.
효율이 극한으로 높아지는 시대가 오지 않을까...싶기도 하구요.
적어도 꼭 한 번 경험은 해보셔야 될 시기가 아닌가 싶습니다.
진짜 꼭 알아두면 좋을 기술이고, 인사이트적으로도 꽤 유의미한 것이니 꼭 한 번 보시고, 생각해보셨으면 좋겠습니다. (이걸 아는가 모르는가로 생각과 미래에 대한 예측이 아예 달라진다고 생각하시면 될듯.)
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테낙스 리서치
[Perplexity - Comet Browser : AI Agentic Browser] 제가 첨부한 동영상은 퍼플렉시티의 브라우저인 Comet이 AI Agentic Browser로 작동하는 실제 영상입니다. 100불 미만의 로지텍 마우스를 장바구니에 담아달라는 요청을 실제 수행하는 것이고, 실제 사용자는 아무것도 안 해도 됩니다. 심지어 다른 작업을 해도 되고, 다른 탭에서 AI Agent에게 다른 작업을 요청해서 동시에 다중 작업이 가능합니다.…
[Comet (Agentic Browser) 작업기능 실제 사용 영상 - 암호화폐 일주일간 투자요약 + 일주일간 뉴스 요약 글 써서 업로드하기]
사용법 : 개인 설정에서 이걸 키고, 퍼플렉시티에서 요청하면 바로 해줍니다.
동영상에는 탭을 다수 열어서 동시 작업하는 것도 포함되어있고, 어떤 식으로 실제 사용하시면 되는지 예시도 포함되어있습니다.(암호화폐 펀드레이징, 뉴스 등... 요약해서 글 올리기)
영상 작업하는 시간이 좀 답답하니 2배속으로 보시길
웹에서 할 수 있는 대부분의 것을 Agent가 자동으로 해주는 것이 이제 가능합니다
1. Agent가 만든 글 (펀드레이징)
2. Agent가 만든 글 (암호화폐 뉴스)
#AI #AI_Agent #Agentic_Browser #AI_AGENTICE_BROWSER #Perplexity #Comet #Browser #Tech
사용법 : 개인 설정에서 이걸 키고, 퍼플렉시티에서 요청하면 바로 해줍니다.
동영상에는 탭을 다수 열어서 동시 작업하는 것도 포함되어있고, 어떤 식으로 실제 사용하시면 되는지 예시도 포함되어있습니다.(암호화폐 펀드레이징, 뉴스 등... 요약해서 글 올리기)
영상 작업하는 시간이 좀 답답하니 2배속으로 보시길
웹에서 할 수 있는 대부분의 것을 Agent가 자동으로 해주는 것이 이제 가능합니다
1. Agent가 만든 글 (펀드레이징)
2. Agent가 만든 글 (암호화폐 뉴스)
테낙스 리서치
[Comet (Agentic Browser) 작업기능 실제 사용 영상 - 암호화폐 일주일간 투자요약 + 일주일간 뉴스 요약 글 써서 업로드하기] 사용법 : 개인 설정에서 이걸 키고, 퍼플렉시티에서 요청하면 바로 해줍니다. 동영상에는 탭을 다수 열어서 동시 작업하는 것도 포함되어있고, 어떤 식으로 실제 사용하시면 되는지 예시도 포함되어있습니다.(암호화폐 펀드레이징, 뉴스 등... 요약해서 글 올리기) 영상 작업하는 시간이 좀 답답하니 2배속으로 보시길…
[Agentic Browser - 과연 쓸모가 이것밖에 없을까?]
실효적인 측면에서 사실 너무나도 다양하게 쓰일 수 있습니다.
Web3 활동을 하다보면 당연히 도사리고 있는 해킹, 스캠등의 위험도 에이전트가 실시간으로 감지해서 바로 경고해줄 수 있다면 어떨까요?
이외에도 사용법은 무궁무진합니다.
에이전틱 브라우저 오늘 내로 써봐야하지 않을까요?
#AI #AI_Agent #Agentic_Browser #AI_AGENTICE_BROWSER #Perplexity #Comet #Browser #Tech
실효적인 측면에서 사실 너무나도 다양하게 쓰일 수 있습니다.
Web3 활동을 하다보면 당연히 도사리고 있는 해킹, 스캠등의 위험도 에이전트가 실시간으로 감지해서 바로 경고해줄 수 있다면 어떨까요?
이외에도 사용법은 무궁무진합니다.
에이전틱 브라우저 오늘 내로 써봐야하지 않을까요?
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테낙스 리서치
메타 플랫폼즈(前 페이스북)가 AI Agentic service를 내세우는 대표적 기업인 Manus AI를 인수. 인수금액은 비공개. #Meta #AI #Ai_agent #manus #뉴스 #인수
Agentic Workflow가 사실은 이미 개인의 영역에서는 구축 가능한 시기이지만, 대부분의 사람들은 하지않고 기업에서는 서비스를 제공하지 않습니다.(책임소재의 문제로 인해)
따라서, 개인들은 n8n과 같은 툴을 이용해 실전적으로 ‘행동하는 AI Agentic Workflow'를 만들어 높은 수준의 작업물을 자동화해서 장기적으로 꾸준한 시스템을 만들어야한다고 생각합니다.
하지만, 그래도 Manus와 같이 개인에게 접근성을 높여주는 Agentic 기술의 민주화로 작용하는 것도 유의미하고 - 모든 사람들이 전문적인 구조를 구축하기에는 한계가 있으므로 실제 사업성 측면에서 유의미한 것도 사실인 것으로 보입니다.
물론, Agentic Workflow도 무적인 것은 아닙니다. 인간신원확인 등..의 문제로 실제 작동 측면에서 문제가 생길 수 있습니다.
이런 문제들을 해결할 수 있다면 Manus와 같이 쉽게 사용할 수 있는 툴들도 유의미한 가치를 지니지 않을까 싶습니다.
#Ai #ai_agent #manus #생각 #n8n #workflow
따라서, 개인들은 n8n과 같은 툴을 이용해 실전적으로 ‘행동하는 AI Agentic Workflow'를 만들어 높은 수준의 작업물을 자동화해서 장기적으로 꾸준한 시스템을 만들어야한다고 생각합니다.
하지만, 그래도 Manus와 같이 개인에게 접근성을 높여주는 Agentic 기술의 민주화로 작용하는 것도 유의미하고 - 모든 사람들이 전문적인 구조를 구축하기에는 한계가 있으므로 실제 사업성 측면에서 유의미한 것도 사실인 것으로 보입니다.
물론, Agentic Workflow도 무적인 것은 아닙니다. 인간신원확인 등..의 문제로 실제 작동 측면에서 문제가 생길 수 있습니다.
이런 문제들을 해결할 수 있다면 Manus와 같이 쉽게 사용할 수 있는 툴들도 유의미한 가치를 지니지 않을까 싶습니다.
[Claude Cowork]
금일 좀 바이럴 되길래 가져왔습니다.
오늘 공개된 것이고, 역시나.. Mac 우선 지원입니다. (윈도우는 못 쓰는게 너무 많네요...)
데스크탑 내에서 폴더의 파일을 직접 읽고/수정하고/새로 만들면서 여러단계를 직접 수행하는 Agent Mode 입니다.
Claude Code의 Agentic Workflow를 일반 업무(문서/정리/리서치 등...)으로 가져온 것이라고 합니다.
웹에도 연동이 된다고 하니 기대되네요.
전방위적으로 실제 작업하는 Agent가 상용화되기까지 머지 않은 것 같습니다.
세부 내용 :
#claude #Claude_Cowork #ai #Agent #ai_agent #리서치 #테크 #인사이트 #프로덕트
금일 좀 바이럴 되길래 가져왔습니다.
오늘 공개된 것이고, 역시나.. Mac 우선 지원입니다. (윈도우는 못 쓰는게 너무 많네요...)
데스크탑 내에서 폴더의 파일을 직접 읽고/수정하고/새로 만들면서 여러단계를 직접 수행하는 Agent Mode 입니다.
Claude Code의 Agentic Workflow를 일반 업무(문서/정리/리서치 등...)으로 가져온 것이라고 합니다.
웹에도 연동이 된다고 하니 기대되네요.
전방위적으로 실제 작업하는 Agent가 상용화되기까지 머지 않은 것 같습니다.
세부 내용 :
Cowork(Tasks): 결과물을 만들기 위해 계획→하위작업 분해→병렬 실행→파일로 산출까지 “작업”을 함. VM(격리된 환경)에서 실행되지만 실제 로컬 파일은 바뀔 수 있음.
Claude Code(터미널용)랑 기반 아키텍처가 같고, Cowork는 그걸 터미널 없이 데스크톱 UI로 쓰게 만든 쪽.
Cowork로 할 수 있는 대표 작업
로컬 파일 작업: 다운로드 폴더 정리/대량 파일 이름 변경/영수증 폴더→지출 보고서 생성
수준 높은 산출물: 수식 들어간 엑셀, PPT, 포맷 잡힌 문서 같은 “완성본” 생성
리서치/분석: 웹 자료+내 노트/파일을 묶어서 보고서로 합성, 회의록/인터뷰 요약에서 액션아이템 뽑기
커넥터/브라우저 연동: Asana/Notion/Stripe/PayPal 등 커넥터를 붙이거나(설정에서 추가), Claude in Chrome과 조합해 웹 작업까지 확장 가능
지금(2026-01-13) 사용 조건 / 가격
macOS의 Claude Desktop에서만 사용 가능(웹/모바일 불가)
Max 플랜 구독자 전용(리서치 프리뷰)
Max는 $100/월(5x) 또는 $200/월(20x) 티어
테낙스 리서치
[Claude Cowork] 금일 좀 바이럴 되길래 가져왔습니다. 오늘 공개된 것이고, 역시나.. Mac 우선 지원입니다. (윈도우는 못 쓰는게 너무 많네요...) 데스크탑 내에서 폴더의 파일을 직접 읽고/수정하고/새로 만들면서 여러단계를 직접 수행하는 Agent Mode 입니다. Claude Code의 Agentic Workflow를 일반 업무(문서/정리/리서치 등...)으로 가져온 것이라고 합니다. 웹에도 연동이 된다고 하니 기대되네요.…
* 캠페인 달력: 엑셀로 일정/소재/담당자 정리.
* SNS 패키지: 10일치 기획 + 이미지 컨셉 + CTA.
* 세일즈 원페이저: 제품 요약 1장 + 기술 부록.
* 이메일 마케팅: 온보딩 5통, 리텐션 3통 드립 캠페인.
* 유튜브/팟캐스트: 대본 초안 + 타임라인.
* FAQ/반박집: 고객 질문 예상해서 문답집 + "반박시 이렇게 말해" 가이드.
* 리뷰 분석: 후기 모음 -> 테마별 요약 -> 마케팅 메시지화.
7) 세일즈/CS/운영 (고객 대응 셔틀)
[이걸로 뽕 뽑는 법]
* 매크로 답변: 문의 유형 분류 -> 복붙용 답변 세트 생성.
* CS 분석: 티켓 데이터 -> 원인/우선순위/개선안.
* 장애 보고서: 사고 터지면 쓰는 '반성문(Post-mortem)' 템플릿.
* 파이프라인: 세일즈 상태 요약(주간 리포트).
* 미팅 브리프: "이 고객 만나기 전에 이거 읽고 가라" 요약.
* 헬프센터: FAQ 문서 구조 제안 + 초안.
* 계약 정리: 고객사별 요청사항 정리표.
* VOC 요약: 고객의 소리 -> 제품 개선 백로그 후보.
8) 프로젝트 관리/PM (일정 관리 셔틀)
외부 도구(Jira, Asana)랑 붙으면 더 쩐다.
[이걸로 뽕 뽑는 법]
* WBS: 요구사항 -> 작업 쪼개기 문서화.
* 일정표: 간트차트 흉내 낸 엑셀 + 마일스톤.
* 리스크 대장: 리스크/영향/대응방안 표.
* 결정사항 추적: "하기로 한 거/안 한 거" 추적 문서.
* 프로세스 업데이트: 바뀐 정책 하이라이트.
* 회의 준비: 아젠다 생성 + 회의 후 액션 아이템 정리.
* 의존성 맵: "누가 누구 기다리는지" 정리.
* 위키 초안: 회의록 -> Confluence 페이지 초안.
9) HR/채용/교육 (사람 관리 보조)
[이걸로 뽕 뽑는 법]
* JD(공고) 개선: 뽕 차오르는 멘트로 수정 + 평가 기준.
* 면접 질문: 질문 은행 + 체크리스트.
* 이력서 요약: 경력/기술/리스크 한눈에 보는 표.
* 온보딩: 신규 입사자 체크리스트(첫날/첫주).
* 교육 커리큘럼: 레벨별 교육 자료 + 과제/평가.
* 성과 평가: 목표/성과/근거/피드백 템플릿.
* 팀 헌장: "우리 팀은 이렇게 일한다" 규칙 문서화.
10) 법무/컴플라이언스 (초안 셔틀, 법적 효력 X)
변호사 아니다. 초안만 시켜라.
[이걸로 뽕 뽑는 법]
* 계약서 비교: "저놈들이 뭐 바꿨노?" 차이점 하이라이트.
* 약관 변경: 버전별 변경점(Change log) 정리.
* 규정 체크: 준수 체크리스트 문서화.
* NDA 템플릿: 기본 양식 초안.
* 보안 가이드: 개인정보 처리방침 초안(법무 검토 전).
11) 개인 생산성 (니 인생 정리)
[이걸로 뽕 뽑는 법]
* 여행 계획: 항공/숙소/티켓 PDF 던지면 일정표+예산표 뚝딱.
* 가계부: 영수증/지출내역 -> 월별 집계.
* 구독 관리: 넷플릭스 등 결제일/해지방법 정리표.
* 이사/정리: 짐 목록 엑셀 + 박스 라벨링.
* 서류 정리: 보험/세금 등 분류 (민감정보 빼고).
* 독서 노트: PDF 요약 + "니 말로 다시 정리해" 노트.
* 포트폴리오: 작업물 폴더 정리 + 소개 멘트.
* 동호회: 공지/회계/일정 자동화.
12) 크리에이터/미디어 (유튜브 노예)
[이걸로 뽕 뽑는 법]
* 파일 관리: 썸네일/영상/대본 에피소드별 폴더 정리.
* 대본 템플릿: 챕터 타임라인 문서.
* 숏폼각: 자막(SRT) 읽고 "여기 숏폼으로 따자" 추천.
* 재가공: 롱폼 -> 블로그/인스타용 쪼개기.
* 뉴스레터: 자료 모아서 큐레이션 초안.
* 커뮤니티: 규칙/공지 템플릿.
* 협찬 제안서: 피치덱 자동 생성.
* 성과 리포트: 조회수 CSV -> 월간 리포트 PPT.
13) 커넥터(Connectors) 활용 (확장팩)
MCP(Model Context Protocol)라고 외부 도구 붙이는 거다. (Asana, Jira, Box, Canva 등)
[이걸로 뽕 뽑는 법]
* Asana: 액션 아이템 자동 등록.
* Jira: 요구사항 -> 티켓 초안 생성.
* Box: 문서 저장소 뒤져서 요약 보고서.
* Canva: 캠페인 소재 초안 생성.
* CRM: 데이터 요약.
* 히스토리: 지난 회의 맥락 끌어와서 리포트.
* 통합 브리프: 폴더+커넥터 짬뽕해서 브리핑.
14) Claude in Chrome 활용 (웹 서핑 동료)
브라우저 보면서 작업하는 거다. (신뢰 사이트만 써라, 해킹 당한다)
[이걸로 뽕 뽑는 법]
* 가격 비교: 웹 리서치 -> 엑셀 비교표.
* 자료 수집: 여러 페이지 긁어서 리포트.
* 공모전: 일정/요건 정리표.
* 근거 보강: 웹 자료로 피치덱 업데이트(링크 포함).
4. Cowork 부려먹는 '개꿀 프롬프트' 템플릿 6종
이거 그대로 복붙해서 써라.
* [정리/리네이밍]
> "목표: (기준). 규칙: (파일명 규칙). 금지: 삭제 절대 금지/원본 보존. 산출: 변경 로그 + 되돌리기 방법."
>
* [리포트 생성]
> "타겟: (임원/실무). 분량: 1p/5p. 포함: (표/그림/근거). 출처: 링크/파일명 무조건 표기."
>
* [엑셀 대시보드]
> "마스터 테이블 컬럼: A, B, C... / 결측치 처리: 0으로 채워 / 검증 플래그: O, X / 대시보드 탭 추가해."
>
* [슬라이드 덱]
> "슬라이드 10장 / 핵심 메시지 3개 / 구조: 문제-근거-해결-Next Step / 톤: 깔끔하고 단정하게."
>
* [배치(일괄) 처리]
> "이 폴더 모든 파일에 (작업) 수행해. 예외 조건은 (...). 실행 전에 '미리보기 리스트' 먼저 가져와."
>
* [안전 모드]
> "야, 삭제/외부전송/게시 절대 하지 마라. 뭐 바꾸기 전에는 무조건 나한테 물어봐. 작업 폴더 밖으로 나가지 마."
>
5. 마지막 경고 (안 지키면 니 손해)
* 전용 폴더 파라: 니 C드라이브 통째로 주지 마라. ㅈ된다.
* 백업 해라: 얘가 실수로 "영구 삭제" 할 수도 있다.
* 웹 접근 조심: 이상한 사이트 들어가면 프롬프트 인젝션 당해서 니 정보 털린다. 신뢰할 수 있는 곳만.
* 민감정보 컷: 야동, 통장 비번, 일기장 공유 금지.
* 중단: 얘가 헛소리하거나 이상한 파일 건드리면 바로 "Stop" 눌러라.
지금 니 상황이 "파일 개많음 / 정리 안 됨 / 보고서 써야 됨" 중 하나면 위에서 골라서 바로 써먹어라. 알겠노?
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[OpenClaw 운영 : 지휘관, 작업자, 그리고 필연적인 기억의 축적]
단일 모델 하나에 모든 것을 맡기는 것은 OpenClaw와 AI Agents를 제대로 사용하지 못하는 것이라고 생각합니다. 요구사항이 복잡해질수록 기획, 추론, 구현, 검증이 한 흐름에서 뒤엉키게 되고, 결국 '사고능력'과 '작업하는 능력'이 리소스를 나눠 먹다가 이도 저도 아닌 결과가 나옵니다. 시행착오가 누적되어도 '도대체 어디서부터 잘못된 것인지' 추적조차 불가능해집니다. 리스크 관리 측면에서 최악의 구조입니다.
그렇기에 OpenClaw와 AI Agentic WorkFlow를 장기적으로 강하게 만들기 위해서는, 결국 역할을 분할하고 시스템화하는 전략이 필수적입니다. 제가 구상하는 방식은 명확합니다. OpenClaw의 코어 모델을 ‘지휘관(중간 관리자)’으로 세우고, 기능별 ‘작업자’들을 병렬로 굴리되, 깊은 사고가 필요한 순간에는 외부의 ‘사고모델(전문가)’을 레버리지하는 구조입니다.
1. 왜 ‘지휘관 + 작업자 + 전문가’ 구조여야 하는가?
우리는 인정해야 합니다. 하나의 모델이 모든 맥락을 완벽하게 처리할 수 없다는 것을요. 그렇기 때문에 아예 처음부터 역할을 나누어야 합니다.
코어(지휘관): 목표를 해석하고, 질문을 설계하며, 작업을 분배하고 결과를 통합·판단합니다.
서브(작업자): 맡은 직책(코딩, 리서치, 문서화 등) 내에서 실제 산출물을 찍어냅니다.
사고모델(전문가): 비판, 리스크 분석, 설계 논리 등 "깊은 사고"만을 전담합니다. (자문은 다각적으로 토론을 통해 퀄리티가 높은 결과물을 얻어내야합니다.)
사람(사용자): 아이디어와 피드백을 제공하고, 가장 중요한 '전문가 자문을 수급해오는 교두보' 역할을 수행합니다.
2. 프로세스의 흐름: 사용자는 단순하게, 시스템은 정교하게
이 구조에서 각 요소는 톱니바퀴처럼 맞물려 돌아가야 합니다.
A. 사람(사용자)의 역할 : 사용자는 복잡한 로직에 개입할 필요가 없습니다. 원하는 바(목표)를 던지고, 결과물을 써보고, 불만(피드백)을 말하면 됩니다. 다만, 여기서 핵심적인 역할이 하나 추가됩니다. 코어가 요청한 프롬프트를 사고모델에 넣어 그 결과를 가져오는 것입니다.
B. 코어 모델(지휘관)의 역할 : 전체 판을 짭니다. 목표를 달성하기 위해 무엇을 먼저 물어봐야 할지 프롬프트를 설계하고, 작업자들에게 일을 뿌립니다. 결과가 부족하면 다시 자문을 요청하고 루프를 돌립니다.
C. 작업자 및 통합 에이전트 : 설계, 코딩, 테스트, 문서화 등 각자 맡은 파트에서 산출물을 만들고, 통합 에이전트는 이를 합치며 충돌을 정리합니다.
이 흐름을 단계별로 보면 다음과 같습니다.
목표 설정: 사용자가 목표를 입력하면, 코어는 자율성을 가지고 계획을 세웁니다.
자문 식별: 코어가 "이건 내 판단으로 부족하다" 싶은 지점(리스크, 방법론)을 식별하면, 사용자에게 "사고모델용 프롬프트"를 건넸니다. 이때 프롬프트는 비판, 확산, 심화 등 다양한 관점을 포함하도록 설계됩니다.
지휘 및 분배: 자문 결과를 바탕으로 코어 모델은 전체 구조를 잡고, 작업자들에게 업무를 할당합니다.
실행 및 통합: 작업자들은 각자 결과물을 만들고, 통합 에이전트가 이를 합칩니다.
무한 루프(Repetition): 문제가 생기거나 퀄리티가 낮으면, 코어는 다시 자문 프롬프트를 만들고 사용자는 이를 수행합니다. 이 과정이 반복되며 결과물은 목표치에 수렴하게 됩니다.
결국 이 구조가 완성되면 사람이 할 일은 의외로 단순해집니다. '아이디어 던지기, 결과물 써보고 불평하기, 그리고 사고모델 복사/붙여넣기.' 이것만으로도 코어는 지휘관으로서, 에이전트는 실무자로서, 사고모델은 고문으로서 돌아가는 고도화된 시스템이 구축됩니다.
3. 필연적인 결론: 자체 DB (GraphRAG) 없는 성장은 불가능하다
리서치와 구상을 거듭하며 내린 결론은 하나입니다. 장기적으로 이 시스템이 제대로 굴러가려면 자체 지식 DB(GraphRAG + 로컬 LLM) 구축은 선택이 아니라 필수입니다.
이 구조의 핵심은 '반복 루프'입니다. 하지만 반복할수록 결정의 근거, 히스토리, 실패의 원인들이 데이터로 쌓여야 하는데, 외부 컨텍스트에만 의존하면 이 기억들이 휘발됩니다. 기억이 끊기면 다음 사이클은 빨라지지 않고, 품질은 제자리걸음을 할 뿐입니다.
프로젝트의 맥락과 지식
과거의 결정 사항과 그 근거
시행착오(무엇이 왜 실패했는가)
코드와 설계의 연결 관계
이 모든 것이 구조화된 형태(그래프)로 저장되고, 필요할 때 즉시 꺼내 쓸 수 있어야 합니다. "에이전트가 알아서 해주겠지"라고 막연히 기대하기보다는, 우리가 반드시 구축해야 할 인프라로 접근해야 합니다.
이것이 제가 생각하는 가장 확률 높고 전략적인 OpenClaw - AI Agentic Workflow의 운영 방식입니다.
시스템을 구상하고 설계하시는 데에 도움이 되었으면 좋겠습니다.
원문
#AI #OpenClaw # LLM #AI_Agent
단일 모델 하나에 모든 것을 맡기는 것은 OpenClaw와 AI Agents를 제대로 사용하지 못하는 것이라고 생각합니다. 요구사항이 복잡해질수록 기획, 추론, 구현, 검증이 한 흐름에서 뒤엉키게 되고, 결국 '사고능력'과 '작업하는 능력'이 리소스를 나눠 먹다가 이도 저도 아닌 결과가 나옵니다. 시행착오가 누적되어도 '도대체 어디서부터 잘못된 것인지' 추적조차 불가능해집니다. 리스크 관리 측면에서 최악의 구조입니다.
그렇기에 OpenClaw와 AI Agentic WorkFlow를 장기적으로 강하게 만들기 위해서는, 결국 역할을 분할하고 시스템화하는 전략이 필수적입니다. 제가 구상하는 방식은 명확합니다. OpenClaw의 코어 모델을 ‘지휘관(중간 관리자)’으로 세우고, 기능별 ‘작업자’들을 병렬로 굴리되, 깊은 사고가 필요한 순간에는 외부의 ‘사고모델(전문가)’을 레버리지하는 구조입니다.
1. 왜 ‘지휘관 + 작업자 + 전문가’ 구조여야 하는가?
우리는 인정해야 합니다. 하나의 모델이 모든 맥락을 완벽하게 처리할 수 없다는 것을요. 그렇기 때문에 아예 처음부터 역할을 나누어야 합니다.
코어(지휘관): 목표를 해석하고, 질문을 설계하며, 작업을 분배하고 결과를 통합·판단합니다.
서브(작업자): 맡은 직책(코딩, 리서치, 문서화 등) 내에서 실제 산출물을 찍어냅니다.
사고모델(전문가): 비판, 리스크 분석, 설계 논리 등 "깊은 사고"만을 전담합니다. (자문은 다각적으로 토론을 통해 퀄리티가 높은 결과물을 얻어내야합니다.)
사람(사용자): 아이디어와 피드백을 제공하고, 가장 중요한 '전문가 자문을 수급해오는 교두보' 역할을 수행합니다.
2. 프로세스의 흐름: 사용자는 단순하게, 시스템은 정교하게
이 구조에서 각 요소는 톱니바퀴처럼 맞물려 돌아가야 합니다.
A. 사람(사용자)의 역할 : 사용자는 복잡한 로직에 개입할 필요가 없습니다. 원하는 바(목표)를 던지고, 결과물을 써보고, 불만(피드백)을 말하면 됩니다. 다만, 여기서 핵심적인 역할이 하나 추가됩니다. 코어가 요청한 프롬프트를 사고모델에 넣어 그 결과를 가져오는 것입니다.
B. 코어 모델(지휘관)의 역할 : 전체 판을 짭니다. 목표를 달성하기 위해 무엇을 먼저 물어봐야 할지 프롬프트를 설계하고, 작업자들에게 일을 뿌립니다. 결과가 부족하면 다시 자문을 요청하고 루프를 돌립니다.
C. 작업자 및 통합 에이전트 : 설계, 코딩, 테스트, 문서화 등 각자 맡은 파트에서 산출물을 만들고, 통합 에이전트는 이를 합치며 충돌을 정리합니다.
이 흐름을 단계별로 보면 다음과 같습니다.
목표 설정: 사용자가 목표를 입력하면, 코어는 자율성을 가지고 계획을 세웁니다.
자문 식별: 코어가 "이건 내 판단으로 부족하다" 싶은 지점(리스크, 방법론)을 식별하면, 사용자에게 "사고모델용 프롬프트"를 건넸니다. 이때 프롬프트는 비판, 확산, 심화 등 다양한 관점을 포함하도록 설계됩니다.
지휘 및 분배: 자문 결과를 바탕으로 코어 모델은 전체 구조를 잡고, 작업자들에게 업무를 할당합니다.
실행 및 통합: 작업자들은 각자 결과물을 만들고, 통합 에이전트가 이를 합칩니다.
무한 루프(Repetition): 문제가 생기거나 퀄리티가 낮으면, 코어는 다시 자문 프롬프트를 만들고 사용자는 이를 수행합니다. 이 과정이 반복되며 결과물은 목표치에 수렴하게 됩니다.
결국 이 구조가 완성되면 사람이 할 일은 의외로 단순해집니다. '아이디어 던지기, 결과물 써보고 불평하기, 그리고 사고모델 복사/붙여넣기.' 이것만으로도 코어는 지휘관으로서, 에이전트는 실무자로서, 사고모델은 고문으로서 돌아가는 고도화된 시스템이 구축됩니다.
3. 필연적인 결론: 자체 DB (GraphRAG) 없는 성장은 불가능하다
리서치와 구상을 거듭하며 내린 결론은 하나입니다. 장기적으로 이 시스템이 제대로 굴러가려면 자체 지식 DB(GraphRAG + 로컬 LLM) 구축은 선택이 아니라 필수입니다.
이 구조의 핵심은 '반복 루프'입니다. 하지만 반복할수록 결정의 근거, 히스토리, 실패의 원인들이 데이터로 쌓여야 하는데, 외부 컨텍스트에만 의존하면 이 기억들이 휘발됩니다. 기억이 끊기면 다음 사이클은 빨라지지 않고, 품질은 제자리걸음을 할 뿐입니다.
프로젝트의 맥락과 지식
과거의 결정 사항과 그 근거
시행착오(무엇이 왜 실패했는가)
코드와 설계의 연결 관계
이 모든 것이 구조화된 형태(그래프)로 저장되고, 필요할 때 즉시 꺼내 쓸 수 있어야 합니다. "에이전트가 알아서 해주겠지"라고 막연히 기대하기보다는, 우리가 반드시 구축해야 할 인프라로 접근해야 합니다.
이것이 제가 생각하는 가장 확률 높고 전략적인 OpenClaw - AI Agentic Workflow의 운영 방식입니다.
시스템을 구상하고 설계하시는 데에 도움이 되었으면 좋겠습니다.
원문
[AI Agent가 돈을 버는 시대 : OpenClaw]
원문 폴리마켓 계정
디스코드에서 'Clawdbot이 시간 절약 말고 진짜 돈을 벌 수 있냐'는 질문이 나옴.
누가 폴리마켓 트레이더 지갑 하나를 던졌는데, 승률 45.4%인데도 수익 38.1만 달러를 벌고 있었음(거래 8,119회).
이 지갑은 정치/이슈 시장이 아니라 BTC/ETH/SOL 같은 15분 단기 방향(업/다운) ‘노이즈’ 시장만 반복 거래함.
핵심은 '예측 실력'이 아니라 거래소(바이낸스) 가격 변동이 먼저 확정된 뒤, 폴리마켓의 확률이 늦게 따라오는 ‘지연’을 이용하는 것처럼 보인다는 점.
예: 바이낸스에서 급락이 이미 발생 → 폴리마켓 확률은 아직 옛날 상태 → 그 짧은 시간에 DOWN을 싸게 사서, 확률이 따라오면 $1로 정산받음.
그래서 승률이 50% 아래여도, 이길 때(28¢→$1)의 수익이 커서(비대칭 보상) 전체적으로 돈이 남는 구조라고 설명함.
작성자는 OpenClaw(당시 Clawdbot)에게 '승률 대비 수익이 비정상적으로 좋은 지갑을 찾아주는 파서'를 시켰더니 11분 만에 지갑 3개를 찾아줬고, 그중 하나가 이 지갑이었다고 주장.
결론: 같은 AI 도구라도 '캘린더 정리 같은 잡무'가 아니라 온체인 데이터에서 돈 되는 패턴을 찾는 질문을 던지면 수익 기회로 이어질 수 있다는 메시지.
#AI #AI_Agent #OpenClaw #Polymarket #복기 #인사이트 #플레이 #예측시장
원문 폴리마켓 계정
디스코드에서 'Clawdbot이 시간 절약 말고 진짜 돈을 벌 수 있냐'는 질문이 나옴.
누가 폴리마켓 트레이더 지갑 하나를 던졌는데, 승률 45.4%인데도 수익 38.1만 달러를 벌고 있었음(거래 8,119회).
이 지갑은 정치/이슈 시장이 아니라 BTC/ETH/SOL 같은 15분 단기 방향(업/다운) ‘노이즈’ 시장만 반복 거래함.
핵심은 '예측 실력'이 아니라 거래소(바이낸스) 가격 변동이 먼저 확정된 뒤, 폴리마켓의 확률이 늦게 따라오는 ‘지연’을 이용하는 것처럼 보인다는 점.
예: 바이낸스에서 급락이 이미 발생 → 폴리마켓 확률은 아직 옛날 상태 → 그 짧은 시간에 DOWN을 싸게 사서, 확률이 따라오면 $1로 정산받음.
그래서 승률이 50% 아래여도, 이길 때(28¢→$1)의 수익이 커서(비대칭 보상) 전체적으로 돈이 남는 구조라고 설명함.
작성자는 OpenClaw(당시 Clawdbot)에게 '승률 대비 수익이 비정상적으로 좋은 지갑을 찾아주는 파서'를 시켰더니 11분 만에 지갑 3개를 찾아줬고, 그중 하나가 이 지갑이었다고 주장.
결론: 같은 AI 도구라도 '캘린더 정리 같은 잡무'가 아니라 온체인 데이터에서 돈 되는 패턴을 찾는 질문을 던지면 수익 기회로 이어질 수 있다는 메시지.
이러한 방법 외에도 AI Agent들을 통해 생산성을 증대시키고, 돈을 직/간접적으로 벌 수 있는 방법은 많지 않을까 싶음.
개인적인 생각으로는
1. AI Agent가 직접 돈을 벌어오게 시키기
2. AI Agent들을 이용해 하나의 회사로 만들기. [개인 사업을 하기]
이러한 것들을 해야된다고 보고있는데
당연히 그냥 '돈을 벌어와', '회사처럼 작동해' 라고 말한다고 끝나는 것이 아닌, 사용자와 AI가 협업하여 섬세하고 좋은 구조를 만들어내야 실제 돈을 버는 식으로 작동하는건 당연한 것이니 두 말 안 해도 될듯.
아직 기회는 많을 것이라고 생각함.
이제 시작됐고, 빠르게 선점해야하는 곳이라고 생각함.
블루오션이니.
사고의 전환이 필요하다고 생각됨.
'사람이 일을 해야하는가'
당연하게 받아들여지는 것이지만, 의문을 품고서 꼭 그래야하나? 라는 생각을 가지는 사람이 성공하는 시대가 되지 않을까 싶음.
물론, 초기에 구축하는 것은 일이긴 하지만 '사람이 계속해서 일을 해야하는가?'는 아니게 될 수 있다고 봄.
물론 해당 내용을 본인은 100% 믿진 않음..
바이럴(어그로성) 게시물일 수 있고, 전부 다 진실이라고 생각하진 않지만, 그렇다고 '아예 불가능한가'라는 질문을 던졌을때 그건 또 아니고, 실제 미래가 아닐까... 우리가 해야하는 길이자 필연이 아닐까 싶음.
[VisionClaw : SmartGlass의 현재와 미래]
스마트글래스가 대중화된 시대에서는 우리는 어떤 삶을 살게 될까요?
우리는 이미 AI Agent를 24시간 야외에서도 텔레그램을 통해서 많은 일들을 명령하고, 작업하고 있습니다.
하지만, 이것이 스마트글래스로 옮겨간다면 엄청나지 않을까 싶습니다.
항상 이런건 먼저 빠르게 이루어내는 사람들이 있죠.
며칠전 텔레그램을 보다가 VisionClaw라는 것이 이미 존재한다는 것을 알게되었습니다.
VisionClaw는 스마트글래스에서 AI Agent들을 이용하며 다양한 작업들을 할 수 있게 해주는 도구입니다.
물론, 미래에 우리가 스마트글래스를 일반적으로 사용할 때 콕 집어 이것을 사용할지 여부는 잘 모르겠습니다.
다른 AI Agent 툴을 사용할 수도 있을 것이라고 생각합니다.
그래도, 어떤 것을 사용하건 AI Agent와 Smart Glasses가 합쳐진다면 아래와 같은 일들, 그리고 더 많은 일들이 가능해집니다.
안경을 쓰면, 내 앞의 사람이 하는 말과 실시간으로 내가 보는 시각을 AI가 분석하고 내 목적에 맞춰서 어떻게 말하고 행동해야할지..
협상을 해야할 때는 어떤 전략을 실시간으로 취해야할지 알려주고, 상대방의 표정이나 동작 등...을 분석하고
또, 동시에 코딩, 배달음식도 시키고, 메일도 보내고, 알아서 알람-알림도 주고, 필요한 작업들도 다 하는...
정말 일상에서의 밀접한 AI의 활용이 가능해질 것으로 보입니다.
AI Agent로 인해서 생산력이 말도 안 되게 증대되는 것을 항상 느끼고 있습니다...
상상하는 것이 며칠, 몇 달이면 출시되는 것을 느끼고 있다보니 매일매일이 새롭습니다..
앞으로가 기대될 수 밖에 없는 것 같습니다.
#AI #AI_Agent #VisionClaw #스마트글래스 #Smartglasses
스마트글래스가 대중화된 시대에서는 우리는 어떤 삶을 살게 될까요?
우리는 이미 AI Agent를 24시간 야외에서도 텔레그램을 통해서 많은 일들을 명령하고, 작업하고 있습니다.
하지만, 이것이 스마트글래스로 옮겨간다면 엄청나지 않을까 싶습니다.
항상 이런건 먼저 빠르게 이루어내는 사람들이 있죠.
며칠전 텔레그램을 보다가 VisionClaw라는 것이 이미 존재한다는 것을 알게되었습니다.
VisionClaw는 스마트글래스에서 AI Agent들을 이용하며 다양한 작업들을 할 수 있게 해주는 도구입니다.
물론, 미래에 우리가 스마트글래스를 일반적으로 사용할 때 콕 집어 이것을 사용할지 여부는 잘 모르겠습니다.
다른 AI Agent 툴을 사용할 수도 있을 것이라고 생각합니다.
그래도, 어떤 것을 사용하건 AI Agent와 Smart Glasses가 합쳐진다면 아래와 같은 일들, 그리고 더 많은 일들이 가능해집니다.
안경을 쓰면, 내 앞의 사람이 하는 말과 실시간으로 내가 보는 시각을 AI가 분석하고 내 목적에 맞춰서 어떻게 말하고 행동해야할지..
협상을 해야할 때는 어떤 전략을 실시간으로 취해야할지 알려주고, 상대방의 표정이나 동작 등...을 분석하고
또, 동시에 코딩, 배달음식도 시키고, 메일도 보내고, 알아서 알람-알림도 주고, 필요한 작업들도 다 하는...
정말 일상에서의 밀접한 AI의 활용이 가능해질 것으로 보입니다.
AI Agent로 인해서 생산력이 말도 안 되게 증대되는 것을 항상 느끼고 있습니다...
상상하는 것이 며칠, 몇 달이면 출시되는 것을 느끼고 있다보니 매일매일이 새롭습니다..
앞으로가 기대될 수 밖에 없는 것 같습니다.
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