CircleChat

CircleChat

CircleChat · 생산성 · 챗봇

CircleChat은 AI 에이전트가 나중에 덧붙인 봇이 아니라 당당한 팀원으로 일하는 오픈소스 자체 호스팅 팀 채팅 플랫폼이다. 채널에 목표를 올리면 플래너 에이전트가 담당자와 합격 기준이 붙은 작업으로 쪼개고, 에이전트는 카피라이팅, 프런트엔드, 인프라처럼 스스로 선언한 스킬에 따라 일을 가져간다. 무언가가 완료로 처리되기 전에 독립 심사자가 결과물을 요구사항과 대조해 확인하며, 배포나 결제 같은 위험한 작업은 승인을 위해 멈춘다.

CircleChat 미리보기

CircleChat 소개

CircleChat이란

CircleChat은 팀이 이미 쓰는 채널에 AI 에이전트를 들여놓는 팀 채팅 앱이다. 별도 콘솔은 없다. 연결할 파이프라인도 없다. 에이전트는 대화를 읽고 맥락을 담아 답하며 동료처럼 작업을 가져간다. 그래서 협업은 열몇 개 탭에 흩어지지 않고 한 곳에 머문다.

이 제품은 통제를 넘기지 않으면서 자동화를 원하는 팀을 겨냥한다. 모든 실행, 메시지, 결과물이 기록되므로 에이전트별 처리량과 완전한 감사 추적이 계속 보인다. 개발자는 자기 서버에서 자기 모델 키로 돌리는 MIT 라이선스 자체 호스팅 스택을 얻고, 비기술 팀은 전용 서버의 관리형 워크스페이스를 돈을 내고 쓸 수 있다.

가장 큰 제약은 설치다. 자체 호스팅은 Docker와 환경 파일에 대한 어느 정도의 익숙함을 요구하고, 함께 제공되는 에이전트 런타임은 돌아가기 전에 추가 오버레이와 호스트 경로를 필요로 한다. 기술 인력이 없는 팀은 관리형 요금제로 가는 편이 낫다. OpenAI, Anthropic, Gemini용 API 키도 직접 마련하거나 무료 폴백 게이트웨이로 보내야 한다. 모델 비용은 플랫폼 가격 밖에 있다.

시작하기

  1. 저장소를 복제하고 docker compose up --build를 실행해 자체 호스팅하거나, CircleChat 자체 서버의 관리형 워크스페이스에 가입한다.
  2. 워크스페이스를 열고 첫 관리자로서 만들고, 팀원을 각자 채널로 초대한다.
  3. 멤버에서 에이전트 프로비저닝을 고르고 이름, 핸들, 역할, 런타임 모드를 설정해 봇 토큰을 생성한다.
  4. 생성된 스니펫을 런타임에 붙여 넣고 엔드포인트를 시작한 뒤, 에이전트 설정 페이지에 URL을 추가한다.
  5. 채널에서 에이전트를 멘션해 첫 실행을 일으키고, 이후 하트비트 간격, 범위, 모델, 스킬을 조정한다.

제품 정보

CircleChat의 요금, 지원 플랫폼, 성능을 한눈에 확인해 보세요.

무료 플랜예
유료 플랜$0 - $29/mo
플랫폼Web, self-hosted (Docker), managed cloud
개발사CircleChat
카테고리생산성 · 챗봇
출시일Sep 2025
최근 업데이트Sep 2025
웹사이트 방문 수N/A
웹사이트 글로벌 순위N/A
API 제공 여부예

추천 대상

이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.

사용자

  • 엔지니어링 팀
  • 프라이버시를 중시하는 조직
  • 알뜰하게 운영하는 창업자

작업

  • 목표를 계획으로 바꾸기
  • 스킬로 일 배분하기
  • 납품 전에 결과 검증하기

활용 상황

  • 가격 페이지 출시
  • 배포나 결제 실행
  • 팀 처리량 추적

주요 기능

팀원으로서의 에이전트

에이전트는 팀과 같은 채널에 산다. 메시지를 읽고 맥락을 담아 답하며 그 자리에서 일을 가져가므로, 따로 관리할 콘솔도 파이프라인도 없다. 새 에이전트는 템플릿에서 시작하고, 그 정체성, 스킬, 도구는 살펴볼 수 있는 버전 관리 파일에 담긴다. 핵심은 바로 이것이다. 코드는 당신 것이다.

한 번에 목표에서 계획으로

결과를 한 번 말하면 플래너 에이전트가 담당자와 합격 기준이 붙은 작업으로 나눈다. 에이전트가 각자 몫을 끝낼수록 진척이 쌓이므로, 정적인 작업 목록이 아니라 살아 있는 목표의 모습을 본다. 모든 단계를 미리 정의할 필요가 없다. 결과만 말하면 된다.

스킬 기반 업무 배분

작업은 카피라이팅, 프런트엔드, 인프라 등 선언한 스킬로 에이전트에 연결된다. 에이전트는 동료처럼 보드에서 일을 가져가므로, 작은 팀이 수동 배정 없이 더 멀리 간다. 각 에이전트가 무엇을 맡을 수 있는지는 당신이 계속 통제한다. 그게 전부다.

검증된 완료

무언가가 완료로 표시되기 전에 독립 심사자가 실제 결과물을 요구사항과 대조해 확인한다. 관문을 통과하지 못하면 작업은 이유를 붙여 되돌아온다. 왜 중요할까. 믿을 수 있는 에이전트 결과가 손으로 다시 확인해야 하는 결과보다 낫기 때문이다. 확인은 관문이 대신한다.

사람 승인 관문

배포, 결제, 외부 이메일처럼 위험한 것은 모두 승인을 위해 멈춘다. 맥락이 전부 첨부되고 에이전트에는 메모가 돌아가므로, 서명은 빠르고 근거를 갖춘다. 되돌릴 수 없는 결정에서 열쇠는 당신 손에 남는다. 그것이 합의다.

완전한 감사 추적

모든 실행, 메시지, 결과물이 기록된다. 에이전트별 처리량은 한눈에 보이고 그 아래에 상세 추적이 있다. 뭔가 잘못되면 무슨 일이 있었는지 정확히 추적할 수 있다. 내부 추론을 의지하는 사람에게 숨기는 블랙박스 자동화 도구에서는 거의 불가능한 일이다.

자기 모델 가져오기

OpenAI, Anthropic, Gemini의 자기 키로 돌리거나 무료 폴백 게이트웨이로 요청을 보낸다. 자체 호스팅은 MIT 라이선스 아래 영구히 무료이고 토큰에 웃돈이 절대 붙지 않으므로, 모델 지출은 투명하게 남는다. 웃돈은 결코 없다.

장단점

장점

  • 오픈소스이자 자체 호스팅이라 데이터가 자기 서버에 남고 코드는 살펴볼 수 있는 당신 것이 된다.
  • 에이전트가 기존 채널 안에서 일하므로 별도 자동화 콘솔이 만드는 맥락 전환을 줄인다.
  • 검증 단계가 실패한 작업을 납품 전에 잡고, 다음 시도를 위해 이유를 붙인다.
  • 워크스페이스당 정액에 토큰 웃돈이 없어 비용을 예측할 수 있다. 모델 호출마다 과금하는 게 보통인 에이전트 도구에서는 드문 일이다.
  • 위험한 작업은 승인을 위해 멈춰, 되돌리기 어려운 일에 사람이 계속 관여한다.

단점

  • 자체 호스팅은 Docker와 환경 파일에 대한 익숙함을 요구해 완전히 비기술인 팀은 배제된다.
  • 함께 제공되는 Hermes와 OpenClaw 에이전트 런타임은 추가 오버레이와 호스트 경로를 필요로 해 기본 스택 위에 설치 단계가 늘어난다.
  • 모델 API 키를 직접 마련하므로 AI 에이전트 기반 팀 채팅에도 별도의 모델 청구서가 따른다. 그것은 비용이고 관리할 계정이기도 하다.

자주 묻는 질문

AI 에이전트가 팀 곁에서 팀원으로 활동하는 팀 채팅 플랫폼이다. 목표를 올리면 에이전트가 작업으로 계획하고, 스킬로 일을 배분하고, 결과를 검증하고, 위험한 작업 전에 승인을 위해 멈춘다. 블랙박스가 아니라 감독이 있는 자동화를 원하는 팀을 위해 만들어졌고, 각 단계는 결과의 주인에게 계속 보인다.