Msty

Msty는 Ollama, llama.cpp, MLX 같은 로컬 추론 엔진과 호스팅 공급자를 하나의 허브에 모은다. 작업별로 모델을 고르므로 민감한 작업은 로컬에서 돌리고 더 많은 성능이 필요할 때 호스팅 모델을 쓴다. 단일 공급자 채팅 앱과 Msty를 가르는 기능이 바로 이것이다. 초안을 오프라인에 두고 싶다면 모델만 바꾸면 된다.

지식 스택은 출처를 인식한 검색으로 내 문서와 노트를 근거로 답하게 한다. 자료를 한 번 정리하면 매번 맥락을 붙여 넣는 대신 대화를 넘나들며 재사용한다. 별도 제품인 Stack은 한 걸음 더 나아가 승인된 출처를 승인된 앱이 가져올 수 있는 버전 관리된 집합으로 묶는다.

분할 채팅은 여러 모델을 나란히 돌려 어조, 깊이, 정확도를 한 화면에서 비교하게 한다. Crew 대화는 더 나아가 여러 페르소나 어시스턴트를 한 스레드에 모아 전문가가 같은 작업에 의견을 낸다. 둘 다 맥락을 그대로 유지한다. 그저 수다를 떠는 게 아니라 모델 사이에서 결정할 때 이 점이 중요하다.

에이전트 모드는 일회성 프롬프트를 넘어 여러 단계의 도구 인식 실행으로 들어간다. 작업을 주면 에이전트가 단계를 밟아 나가고, 나는 진행 상황을 확인한다. 데모가 아니라 실제 업무를 위해 만들어졌다. 복잡한 작업은 여전히 분명한 지시와 정해진 경계에서 도움을 받는다.

Media Studio는 이미지를 생성하고 영상 구상을 다듬도록 돕는다. 워크스페이스를 벗어나지 않고서다. 창작 작업을 채팅, 문서와 같은 곳에 두므로 작업 도중 앱 사이를 오갈 필요가 없다. 탭은 줄고 마찰도 줄어든다.

이 스튜디오들은 구조와 AI 지원을 활용해 프롬프트, 페르소나, 재사용 가능한 스킬을 설계하게 한다. 한 번 만들면 대화를 넘나들며 재사용할 수 있어 비슷한 작업을 반복하는 사람의 시간을 아끼고, 세션마다 작업 방식을 일정하게 유지한다.

팀을 위해 Msty는 SSO, 역할 기반 접근, 모델과 기능 통제, 관리 감사 로그를 더한다. 이것이 Msty를 진짜 팀용 AI 워크스페이스로 만든다. 관리자가 경계를 한 번 정하고 사람들은 그 안에서 일한다. 고객이 통제하는 저장 공간과 제품 텔레메트리 제로가 프라이버시 입장을 뒷받침한다. 공식 SOC 2와 ISO 27001 인증은 아직 완료되지 않았다. 조달에서 이를 요구한다면 중요한 부분이다.