Humalike

Humalike

Humalike · 챗봇

Humalike는 사람에 가까운 AI 에이전트를 위한 행동 인프라다. 이미 쓰는 모델 위에 AI 에이전트 소셜 인텔리전스를 더하는 HTTP API를 한 벌로 제공한다. 발화 순서, 주도성, 페르소나, 사회적 기억, 사회적 신호, 관측 가능성을 아우른다. 좋은 에이전트와 어설픈 에이전트를 가르는 게 뭔지 스스로에게 물어보라. 답인 경우는 드물다. 가르는 건 타이밍이다. 메시지에 답하고 멈추는 대신, Humalike로 만든 에이전트는 언제 말할지 정하고, 누가 뭘 말했는지 기억하며, 답장이 어떻게 받아들여질지 보내기 전에 읽는다.

Humalike 미리보기

Humalike 소개

Humalike란 무엇인가

대부분의 AI 에이전트는 답변은 잘하고 처신은 못한다. 메시지를 받는 순간 답하고, 5분 전에 누구와 얘기했는지 잊고, 언제 조용히 있어야 하는지 전혀 모른다. Humalike는 빠진 그 층을 판다. API는 모델과 진행 중인 대화 사이에 놓여, 집단이 실제로 어떻게 말하는지 배우고 에이전트가 다음에 뭘 할지 정한다. 결과적으로 덜 기계적이다.

이 제품은 모델 비종속 AI 인프라이고, 이게 들리는 것보다 중요하다. 이미 돈 내는 모델을 그대로 두고 그 위에 Humalike를 얹는다. 그래서 나중에 모델을 바꿔도 소셜 층을 다시 만들 필요가 없다. API는 베이스 URL, bearer 토큰, 크레딧 잔액을 공유하므로 인증을 한 번 익히면 전체 서비스에 적용된다. 실제로 시간이 절약된다.

문제는 이게 개발자용 인프라지 소비자용 앱이 아니라는 점이다. 열어서 만져볼 채팅 창이 없다. 데모조차 없다. HTTP 호출을 쓸 줄 모르면 Humalike는 아직 쓸모가 없다. GTA와 FiveM용 AI NPC 제품만이 덜 기술적인 구매자를 겨냥한 부분이고, 그건 크레딧이 아니라 턴 수로 과금된다.

시작하기

  1. Humalike 사이트에서 계정을 만들고 docs.humalike.com 문서를 연다.
  2. API 토큰을 발급해 모든 요청에 Authorization: Bearer 헤더로 넣는다.
  3. 발화 순서 API로 채팅 스레드를 열어 에이전트 메시지용 WebSocket URL을 받는다.
  4. 소셜 학습 API로 대화 기록 몇 건을 넣어 에이전트가 집단의 규범과 어조를 익히게 한다.
  5. 작성한 답장을 보내 API가 메시지로 리듬을 나누게 하거나, 필요에 따라 페르소나, 사회적 기억, 마음 이론을 돌린다.

제품 정보

Humalike의 요금, 지원 플랫폼, 성능을 한눈에 확인해 보세요.

무료 플랜예
유료 플랜$0 - $0.002/interaction
플랫폼Web (HTTP API)
개발사Humalike
카테고리챗봇
출시일Jan 2025
최근 업데이트Sep 2025
웹사이트 방문 수11.8K
웹사이트 글로벌 순위2.1M
API 제공 여부예

추천 대상

이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.

사용자

  • 채팅 에이전트를 만드는 개발자
  • NPC를 만드는 게임 스튜디오
  • 소셜 기능을 더하는 제품 팀

작업

  • 에이전트가 말해야 할 때를 정하기
  • 사람에 대한 기억 유지하기
  • 집단의 규범 읽기
  • 보내기 전에 답장 점검하기

활용 상황

  • 길게 이어지는 스레드의 지원 에이전트
  • Discord나 게임 로비의 커뮤니티 봇
  • 출시 전 에이전트 시제품 제작

주요 기능

언제 말할지 정하는 발화 순서

발화 순서 API는 실시간 채팅에서 에이전트에 사람 같은 타이밍을 준다. 들어온 메시지를 넣으면 말할지 조용히 있을지 판단을 돌려주고, 에이전트의 답장을 한 덩어리 텍스트가 아니라 일련의 메시지로 리듬 있게 나눈다. 타이핑이나 편집처럼 메시지가 아닌 활동도 신호로 받는다. 여기서는 타이밍이 전부다.

실제 대화 기록에서 배우는 소셜 학습

소셜 학습 API를 채팅 기록에 겨누면 그 집단이 어떻게 소통하는지 프로필과 바로 쓰는 prompt 블록을 만든다. 에이전트가 규칙을 직접 쓰지 않고도 규범, 어조, 누가 누구인지를 익히는 방식이다. 수동 조정은 없다. 넣어준 기록에서 배울 뿐이다.

세션이 아니라 사람을 중심으로 한 기억

사회적 기억은 사람 중심이다. 집단 대화를 넣고 나중에 사실을 떠올리거나 특정 인물에 대해 질문할 수 있다. 그래서 에이전트는 분리된 세션을 넘어 각자에게 중요한 걸 기억한다. 세션이 아니다. 사람이다.

보내기를 누르기 전의 마음 이론

마음 이론 API는 답장이 어떻게 받아들여질지 예측하고 다듬은 버전을 돌려준다. 겨냥하는 건 어색한 경우, 기술적으로는 맞지만 특정 집단에서 어긋나는 메시지다. 그룹 채팅에서 분위기가 죽은 농담을 보낸 적 있는가. 그게 이 API가 겨냥하는 실패 유형이다.

근거를 갖춘 관측 가능성

소셜 관측 가능성 API는 대화 기록을 당신 에이전트의 수용 보고서로 바꾸고, 대화에서 인용한 근거를 붙인다. 원본 기록에서 에이전트가 어떻게 처신했는지 전면 검토하는 감사 흐름도 따로 있다. 느낌이 아니라 근거다.

페르소나 생성과 검증

페르소나 API는 하나의 prompt에서 근거 있는 생생한 집단을 세우고, 기존 페르소나를 심화하거나 스키마와 일관성 게이트로 묶음을 검증할 수 있다. 하나의 범용 비서가 아니라 서로 다른 여러 캐릭터가 필요할 때 유용하다. 그게 핵심이다.

단일 API 표면, 모델 비종속

모든 API가 베이스 URL, bearer 토큰 인증, 일관된 오류 봉투, 단일 크레딧 잔액을 공유한다. 이 단일 humanlike AI 에이전트 API 표면이 통합 작업을 작게 유지한다. 이 층이 모델 위에 있으므로, 바탕 모델을 바꿔도 소셜 행동을 다시 만들지 않아도 된다.

장단점

장점

  • 모델 비종속이라 기존 모델을 그대로 두고 그 위에 행동을 더한다.
  • 월 10,000회 상호작용의 무료 Developer 등급이 시제품 제작 비용을 낮춘다.
  • API 전체에서 인증, 오류 형식, 과금이 일관된다.
  • 타이밍, 기억, 수용도처럼 대부분의 에이전트 스택이 무시하는 소셜 공백을 메운다.
  • GTA와 FiveM용 AI NPC 제품은 순수 API로는 닿지 않는 구매자에게 닿는다.

단점

  • Pro 요금제는 상호작용당 $0.002로 과금되므로 대화량이 많으면 비용이 쌓인다. 청구서를 트래픽과 대조해 볼 필요가 있다.
  • 소비자용 앱이나 시각적 인터페이스가 없어 개발자가 아니면 도움 없이 평가할 수 없다.
  • Enterprise 가격은 맞춤 견적뿐이라 큰 팀은 예산을 세우기 전에 영업과 얘기해야 한다.
  • SOC 2 Type II와 ISO 27001은 아직 진행 중이라 인증 전까지 규제 산업 구매자가 막힐 수 있다.

자주 묻는 질문

HTTP API를 통해 AI 에이전트에 소셜 행동을 더한다. 에이전트는 집단이 어떻게 말하는지 배우고, 언제 말할지 정하고, 누가 뭘 말했는지 기억하며, 답장이 어떻게 받아들여질지 읽는다. 바탕 모델은 바꾸지 않고 전부 해낸다.