Crow
Crow Inc. · 코딩
Crow는 로컬 우선 AI 어시스턴트이자 업무 환경이다. 당신의 폴더, 브라우저, 앱을 하나의 공유된 "두뇌"로 연결해 자신의 기기에 저장하고, 이미 결제하고 있는 AI 모델이 그 위에서 작업하게 한다. 챗봇마다 맥락을 다시 설명하는 대신, 소스를 한 번 연결하면 이후에 데려오는 어떤 어시스턴트든 그것을 읽을 수 있다. 이 제품은 무료이며 사람들이 이미 가지고 있는 AI 구독 위에서 돌아가므로 따로 Crow 청구서를 감당할 필요가 없다. 자신의 AI 구독을 쓰고 개인 지식 베이스를 클라우드 밖에 두고 싶다면, 이것은 바로 그런 용도로 만들어진 부류의 도구다.
Crow 소개
Crow란 무엇인가
Crow는 당신이 사용하는 모든 모델에서 AI로 실제 업무를 처리하기 위한 데스크톱 환경이다. 로컬 폴더, Gmail, Google Drive, Notion, iMessage, Granola, 브라우저에서 당신이 아는 것을 모으고, 그 자료를 스스로 최신 상태를 유지하는 기기 내 AI 메모리로 바꾼다. 제안은 단순하다. 지식은 당신에게 속하고, 모델이 지식으로 다가가는 것이지 그 반대가 아니다.
이것이 다루는 핵심 문제는 맥락의 상실이다. 새 채팅과 새 모델은 노트를 다시 붙여 넣을 때까지 매번 0에서 시작한다. Crow는 모든 에이전트가 공유하는 하나의 두뇌를 유지하므로, 한 에이전트가 당신의 이메일이나 프로젝트에 대해 배운 것이 나머지를 더 똑똑하게 만든다. 작업 도중에 모델을 바꿔도 지식이 클라우드와 함께 이사 가지 않는다. 그저 있던 자리에 남는다.
가장 큰 한계는 범위와 성숙도다. 지식 베이스는 당신의 Mac에서 ~/Library/Turnstone에 있으므로 아직 Windows나 휴대폰용으로 만들어지지 않았고, 접근은 원클릭 다운로드가 아니라 신청 양식 뒤에 여전히 묶여 있다. 일주일을 여러 기기에 나눠 쓰는 사람이라면 이는 실질적인 제약이다. 또한 AI 자체를 제공하지 않으므로 성능 좋은 모델에 최소 하나는 이미 결제하고 있다고 전제한다.
시작하기
- 사이트에서 접근을 신청하고 초대를 기다린다.
- Mac에 데스크톱 앱을 설치한 뒤, 이미 쓰는 모델(ChatGPT, Claude, Grok, Cursor 또는 OpenRouter 키 등)로 로그인한다.
- 소스를 연결한다. 로컬 폴더, Gmail, Google Drive, Notion, iMessage, 브라우저를 골라 두뇌가 작업할 재료를 갖게 한다.
- 관심 있는 영역(받은편지함, 출시, 리서치, 개인 업무 등)을 위한 첫 에이전트를 만든다.
- 질문을 던지고 에이전트가 연결된 소스를 검색하게 한 뒤, 돌려주는 초안이나 브리프를 확인한다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 하루 종일 이메일, 문서, 채팅 속에서 사는 지식 노동자. Mac을 쓰고 소스를 연결할 의향이 있다면 Crow는 그 실타래를 한곳에서 검색 가능하게 유지한다.
- 여러 AI 모델을 저글링하는 사람. 이미 가진 구독으로 로그인할 수 있으므로 ChatGPT, Claude, Grok 사이를 오가도 같은 공유 지식이 유지된다.
- 약속, 갱신, 후속 조치를 추적하는 창업자와 소규모 팀. 에이전트가 약속을 드러내고 업데이트를 초안하며, 설정은 짧은 온보딩으로 끝난다.
작업
- "이 고객에게 무엇을 약속했나?"에 답하기. Crow는 연결된 도구를 검색하고 찾은 날짜와 빈틈을 담은 브리프를 돌려준다.
- 후속 이메일 초안 작성. 최근 실타래와 숫자를 끌어와 편집하고 보낼 수 있는 초안을 쓴다.
- 끊긴 실타래 잡기. 조용해진 대화와 미해결 항목에 표시를 남겨 아무것도 잊힌 채로 남지 않게 한다.
- 회의 준비. 에이전트가 관련 파일, 통화, 노트를 하나의 요약으로 모아 당신이 들어가기 전에 준비한다.
활용 상황
- 매일 받은편지함 정리. Crow는 들어온 것을 읽고, 당신이 전부 다시 읽지 않아도 답장을 정리해 준다.
- 프로젝트 인수인계. 프로젝트가 주인을 바꿀 때도 공유된 두뇌가 이어받는 누구에게나 이력을 열람 가능하게 유지한다.
- 개인 행정. 청구서, 메시지, 알림도 업무와 같은 방식으로 모인다.
주요 기능
모든 에이전트가 공유하는 하나의 두뇌
Crow는 모든 에이전트가 읽는 단일 지식 베이스를 유지한다. 리서치 에이전트, 받은편지함 에이전트, 개인 에이전트가 같은 맥락을 참조하므로 한곳에서 배운 사실이 다른 모든 곳에 나타난다. 두뇌는 하나, 일꾼은 여럿. 요점은 새 도구를 열 때마다 지식이 초기화되는 대신 쌓인다는 것이다.
로컬 우선 저장
메모리와 맥락은 당신의 컴퓨터에서 ~/Library/Turnstone에 있고, Crow의 클라우드에는 사본을 두지 않는다. 다루는 데이터가 민감하다면 이 설계가 중요하다. 지식은 당신이 통제하는 폴더에 남기 때문이다. 클라우드 사본 없음. 노트를 쥐고 있는 계정도 없음. 대가는 이동성과 동기화가 계정이 아니라 그 기기에 달린다는 점이다.
자신의 AI 모델 가져오기
이미 결제하는 구독(ChatGPT, Claude, Grok, Cursor 포함)을 연결하거나, 자신의 API 키와 OpenRouter로 더 많은 모델을 쓴다. OpenCode를 통해 무료 오픈소스 모델로 가는 길도 있다. Crow는 AI 접근을 재판매하지 않으므로 할 수 있는 일은 이미 가진 플랜에 달려 있다. 이것이 자기 모델을 가져오는 구성의 매력이다. 어시스턴트는 바뀌어도 지식은 바뀌지 않는다.
지속적인 소스 동기화
Crow는 로컬 폴더, 브라우저 활동, 연결된 앱을 일회성 가져오기가 아니라 최신 두뇌로 계속 바꾼다. Gmail, Google Drive, Notion, iMessage, Granola가 읽는 소스에 포함된다. 그래서 에이전트는 대개 빈 종이가 아니라 진짜 맥락에서 시작한다.
전문화된 에이전트
각 에이전트는 이메일, 프로젝트, 개인 생활 등 특정 대상에 집중하고 당신과 함께 한 작업을 기억한다. 받은편지함, 제품 출시, 계속되는 리서치를 위해 별도의 에이전트를 세울 수 있다. 용도는 서로 다르지만 토대가 되는 지식은 공유한다.
초안과 브리프 출력
에이전트는 질문에 답만 하지 않는다. 이메일 초안, 회의 브리프, 약속 목록처럼 쓸모 있는 산출물을 만든다. 전형적인 응답은 확인한 소스를 인용하고 못 찾은 것을 적는다. 잡담이 아니라 실제 업무다. 처음부터 쓰는 대신 당신이 검토하고 보낸다.
장단점
장점
- 지식이 클라우드 사본 없이 자신의 기기에 남아, 사적인 자료를 다루는 사람에게 맞는다.
- 이미 가진 AI 구독으로 돌아가므로 추가 모델 요금이 없다.
- 에이전트가 하나의 두뇌를 공유하므로 맥락이 세션마다 초기화되지 않고 도구 사이를 이어간다.
- 연결된 소스가 계속 동기화되어 같은 파일을 다시 올리는 일이 줄어든다.
- 무료이며 관리할 Crow 쪽 구독이 없다.
단점
- macOS 전용이라 Windows와 모바일 사용자는 당분간 제외된다.
- 접근이 신청 양식을 거치므로 그냥 내려받아 시작할 수는 없다.
- 성능 좋은 모델 구독이 자신에게 있어야 하고, 없으면 돌릴 것이 거의 없다.
- 로컬 전용 저장이라 기기 간 클라우드 동기화가 기본 제공되지 않는다.
자주 묻는 질문
Crow는 이메일, 파일, 노트처럼 당신의 업무가 사는 곳을 Mac 위의 하나의 개인 지식 베이스로 연결하고, AI 에이전트가 그것을 읽어 질문에 답하고 산출물을 초안하게 한다. 챗봇이라기보다 어떤 모델이든 쓸 수 있는 공유 기억에 가깝다.
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