Coworker AI
Coworker AI · 코딩
Coworker AI는 50개 이상의 업무 도구에 연결되고, 회사의 모습을 하나로 공유하며, 각 작업을 가장 잘 맞는 모델로 보내는 엔터프라이즈 AI 에이전트 플랫폼이다. 브라우저 탭에 붙어 있는 챗봇이 아니다. Slack, Salesforce, Jira 등을 가로질러 읽고, 문서와 자료, 코드, 자동화된 워크플로 같은 실제 결과물을 내놓는다. 단순한 채팅이 아니라 업무를 위한 AI 에이전트라고 보면 된다. 제안은 단순하다. 팀은 요청마다 최전선 모델의 가격을 치르지 않고도 더 똑똑한 AI 답을 얻는다. 그렇다면 실제로 어디에서 도움이 될까.
Coworker AI 소개
Coworker AI란 무엇인가
Coworker AI는 두 가지 인프라 위에 세워진 엔터프라이즈 AI 에이전트 플랫폼이다. 첫째는 조직 메모리로, 연결된 모든 데이터 소스에서 배우는 지식 그래프이며 AI가 맥락을 매번 처음부터 다시 만들지 않게 한다. 둘째는 모델 라우팅으로, 각 요청을 품질 기준을 여전히 통과하는 가장 저렴한 모델로 보낸다. Anthropic, OpenAI, Google에 더해 Moonshot, Z.ai 같은 오픈 웨이트 제공사까지 활용한다.
회사 자체 벤치마크는 절감 폭을 메모리 계층만으로 9배 저렴, 라우팅을 더하면 51배 저렴으로 제시한다. 이 수치는 공급사의 주장으로 받아들이고 독립적인 결과로 보지는 말자. 구매자에게 더 중요한 점은 이 플랫폼이 SOC 2 Type II 인증을 받고 GDPR을 준수하며 고객 데이터로 학습하지 않는다는 것이다.
가장 큰 한계는 적합성이고 성능이 아니다. Pro는 사용자당 월 29.99달러부터, Max는 149.99달러이므로, 무료 AI 채팅 앱을 찾는 개인 사용자가 아니라 팀과 기업을 겨냥한 가격이다. 그냥 범용 비서를 원한다면 커넥터와 권한 설정에 드는 수고가 남지 않는다. 그것이 정직한 맞바꿈이다.
시작하기
- Coworker AI 워크스페이스에 가입하고 플랜을 고르거나, Enterprise 범위를 정해야 한다면 데모를 예약한다.
- OAuth로 업무 도구를 연결한다. Coworker에는 50개 이상의 기본 커넥터가 있고, 각각은 이미 설정된 권한을 물려받는다.
- 팀이 이미 쓰는 AI 클라이언트, 예컨대 Claude Code, Cursor, ChatGPT에 Coworker MCP를 설치하거나 Work, Code, Meetings, Agents 기본 앱을 연다.
- 에이전트에게 자연어로 작업을 주고, 연결된 도구를 가로질러 읽고 쓰고 행동하게 한다.
- 자료든 보고서든 예약된 워크플로든, 초안이 나온 결과물을 검토하고 내보내기 전에 승인한다.
제품 정보
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추천 대상
이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.
사용자
- 엔터프라이즈 팀
- 운영 및 영업 담당자
- 개발자
작업
- 도구 간 조사
- AI 워크플로 자동화
- 회의 후속 처리
- 결과물 생성
활용 상황
- 새 팀원이 다섯 명의 동료에게 물어보는 대신 올바른 맥락을 빠르게 찾아야 할 때.
- 숫자는 한 시스템에, 설명은 다른 시스템에 있는 주간 보고.
- 더 작은 모델로도 할 수 있는 작업에 팀이 최전선 모델 토큰을 태울 때의 AI 지출 관리.
주요 기능
조직 메모리 (OM2)
OM2는 연결된 각 도구를 지속적으로 읽고, 배운 내용을 사람, 프로젝트, 고객, 결정에 관한 연결된 사실로 저장하는 지식 그래프다. 핵심은 다시 만들기가 아니라 기억해내기다. AI가 매 세션마다 도구를 다시 읽는 대신, 답은 미리 종합되어 순식간에 불러와진다. 접근 정책은 각 사실 안에 산다. 권한 경계는 데이터와 함께 움직인다.
모델 라우팅
Coworker AI는 각 작업을 다섯 개 제공사와 22개 모델에 걸쳐 보낸다. Anthropic, OpenAI, Google부터 Moonshot과 Z.ai의 오픈 웨이트 옵션까지 포함한다. 라우터는 해당 작업의 품질 기준을 여전히 충족하는 가장 저렴한 모델을 고르고, 새 모델은 출시되는 대로 추가되며 사용자 쪽의 이전 작업은 없다. 직접 모델을 가져오고 싶다면 BYOM이 자체 인프라에서 지원된다.
Coworker MCP
Model Context Protocol 서버는 회사의 데이터와 워크플로를 MCP 호환 클라이언트 모두에 개방한다. Claude Code, Cursor, ChatGPT, Windsurf가 포함된다. 설정은 보통 30분이 안 걸린다. 엔드포인트를 설정하고 Coworker 자격 증명으로 인증하면 연결이 살아난다. 모든 플랜에 포함된다. 따로 사야 할 등급은 없다.
50개 이상의 기본 커넥터
Coworker AI는 CRM, 커뮤니케이션, 지원, 문서, 코드, 데이터를 아우르는 50개 이상의 읽기·쓰기 커넥터를 갖춘다. Salesforce, HubSpot, Slack, MS Teams, Jira, Linear, Notion, Google Workspace, GitHub, Zendesk, Intercom, Snowflake가 모두 목록에 있다. 에이전트는 업데이트를 그 도구들로 되돌려 쓴다. 작업이 별도 탭에 놓인 요약으로 끝나지 않는다.
기본 앱: Work, Code, Meetings, Agents
MCP 연결 외에도 Coworker는 자체 앱을 돌린다. Work는 자연어로 질문에 답하고 도구를 가로질러 행동하고, Code는 안전한 샌드박스에서 쓰고 배포하고, Meetings는 듣고 작업을 초안으로 만들고, Agents는 워크플로를 배워 백그라운드에서 실행한다. 각각은 그 일에 맞는 모델로 라우팅된다.
권한 인식 에이전트
각 커넥터는 도구에 이미 설정된 접근 제어를 물려받으므로, 사용자는 애초에 허가된 데이터에만 닿는다. 새 로그인 체계가 없다. 따로 유지할 SSO 대응표도 없다. 규제가 있는 팀에게 이것은 종종 파일럿과 전사 배포를 가르는 차이다.
엔터프라이즈 보안
Coworker AI는 SOC 2 Type II 인증, GDPR 준수, CASA Tier 2 인증을 받았고, 저장 중과 전송 중 데이터를 암호화한다. 회사는 고객 데이터로 학습하지 않는다고 밝히며, 모델은 미국에서 호스팅된다. Enterprise 플랜은 SSO, 맞춤 SLA, 전담 성공 매니저를 더한다.
장단점
장점
- 50개 이상의 업무 도구를 아우르는 단일 공유 맥락 계층은 복사·붙여넣기와 잊힌 탭을 줄인다.
- 모델 라우팅은 AI 지출을 크게 줄일 수 있다. 일상 작업이 더 이상 기본적으로 가장 비싼 모델로 가지 않기 때문이다.
- Coworker MCP는 팀이 이미 열어 둔 클라이언트 안에서 작동하므로, 도입에 새 습관을 요구하지 않는다.
- 커넥터는 기존 권한을 존중하므로, 대부분의 팀에서 보안 검토가 짧게 끝난다.
- 기본 앱이 질문에서 초안 결과물, 승인된 행동까지 한 바퀴를 덮는다.
단점
- 무료 플랜이 없고, 사용자당 월 29.99달러는 규모가 큰 팀에서 빠르게 쌓인다.
- 가치는 도구를 연결하는 데 크게 달려 있어, 앱 하나에만 사는 팀은 얻는 게 적다.
- Enterprise 가격은 맞춤이라 실제 숫자를 보기 전에 영업 대화가 필요하다.
- 비용과 품질 절감은 공급사 자체 벤치마크에서 나온 것이고, 독립적인 결과는 아직 없다.
자주 묻는 질문
업무 도구를 연결하고, 회사의 공유 메모리를 유지하며, 그 도구를 가로질러 읽고 쓰고 행동하는 AI 에이전트를 돌린다. 결과물은 문서, 자료, 코드, 예약된 워크플로 같은 완성된 일이지 채팅 답변만이 아니다.
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StartKit.AI · 코딩Startkit은 AI SaaS와 AI 래퍼 제품을 만들기 위한 보일러플레이트다. 지루한 부분을 미리 연결해 둔 AI 스타트업 보일러플레이트라고 생각하면 된다. 인증, Stripe와 Lemon Squeezy 결제, 사용량 제한, 트랜잭션 이메일, 그리고 OpenAI, Anthropic, Groq, Llama와 통신하는 AI API 스타터 키트가 포함된다. 저장소를 복제하고 가격을 정한 뒤 사용자가 실제로 돈을 내는 부분에 착수하면 된다. React와 Tailwind 위의 Next.js로 만들어졌기 때문에 보일러플레이트 코드의 상당 부분이 이미 익숙하게 느껴진다.
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Tricentis · 코딩Testim은 웹, 모바일, Salesforce 애플리케이션 전반에 걸쳐 엔드투엔드 테스트를 만들고 실행하는 AI 기반 테스트 자동화 플랫폼이다. 머신러닝에 기대어 인터페이스가 바뀌어도 테스트를 안정적으로 유지하므로, 팀은 깨진 셀렉터를 고치는 데 쓰는 시간을 줄인다. 오늘부터 쓸 수 있는 자동화 테스트 도구치고 나쁘지 않다. 브라우저에서 동작을 녹화해 테스트를 만들고, 더 세밀한 제어가 필요하면 JavaScript를 더한다. 바쁜 QA 팀에게 탄탄한 선택이다.