Othor AI

이 에이전트들은 데이터 웨어하우스 이전도, 스키마 설정도 없이 연결된 소스에서 곧바로 읽는다. 연결하면 분석 에이전트 무리가 자동으로 처리를 시작하고, Othor AI는 Postgres, BigQuery, Stripe, HubSpot, Salesforce를 포함해 100개가 넘는 소스를 지원한다. 실질적인 이점은 시작만을 위한 긴 데이터 엔지니어링 프로젝트를 건너뛴다는 점이다.

각 분석 에이전트는 하나 이상의 데이터 소스에 맞서 작동한다. 지표를 찾고, 무슨 일이 있었는지와 다음에 무엇을 할지를 함께 다루는 서사를 쓰고, 예측이 붙은 차트를 만들고, 페르소나별 표를 생성한다. 미리 설정된 라이브러리에서 에이전트를 고르거나, 맞춤 분석을 위해 직접 하나를 만들 수 있다.

의사결정 브리핑 에이전트는 고른 분석 에이전트 묶음의 출력을 구조화된 리포트로 모은다. 각 브리핑에는 현재 상태 요약, 찾아낸 동인, 지표 간 상관관계, 그리고 수신자를 붙인 권장 다음 질문이 들어간다. 브리핑은 매일 또는 매주 돌릴 수 있다. 정보기관의 관행을 빌려 만든 야간 정보 요약이라고 생각하면 된다.

Big Picture는 워크스페이스의 모든 의사결정 브리핑 출력을 현재 활동과 전망을 아우르는 하나의 리포트로 합친다. 매일 생성되고 서사, 분석, 심층 분석 세 가지 틀로 보여줄 수 있어 주간 리더십 리뷰에 맞는다.

이 에이전트는 분석 대시보드가 아니라 문서를 이해하는 비서로 움직인다. 관련 문서를 묶고 이력으로 추적하며, 긴급도와 이상 징후, 할 일을 담은 경영 브리핑을 만든다. 답이 데이터베이스가 아니라 계약서나 보고서, 정책 파일에 있을 때 쓸모가 있다.

Chat with Data는 연결된 소스에 맞서 작동하는 대화 인터페이스다. 쉬운 말 질문에 숫자 값, 차트, 그리고 바탕 데이터에서 끌어낸 짧은 관찰을 돌려준다. 그렇지 않으면 분석가를 다른 일에서 떼어내야 했을 '잠깐 질문' 순간을 맡는다.

대시보드는 차트와 지표, 서사를 설정 가능한 레이아웃으로 배열해 팀과 공유하게 한다. LLM Switcher는 자체 AI 공급자를 연결하고 서사 생성, 수치 추론, 브리핑 종합, 대화 같은 작업에 특정 모델을 지정하게 한다. 주요 상용 모델과 오픈 모델 대부분을 지원하며, 코드를 바꾸지 않고 전환한다.