Ottic
Ottic · 코딩
Ottic은 조사, 코드 실행, 웹 탐색, 보고서 작성까지 한 번에 처리하는 AI 에이전트를 중심으로 한 AI 워크스페이스다. 연결한 도구에 결과물을 남기고, 정기 실행과 재사용 가능한 스킬을 갖춘다.
Ottic 소개
About
Ottic이란
Ottic은 클라우드에서 돌아가는 범용 AI 에이전트다. 목표를 평범한 말로 설명하면 작업을 쪼개고, 연결된 도구의 데이터를 읽고, 실제 페이지를 열고, 격리된 환경에서 계산한 뒤 완성된 파일을 건넨다. 파는 것은 조언이 아니라 결과물이다.
이 제품이 메우는 곳은 마지막 한 걸음이다. 챗봇은 제안에서 멈추기 때문에 사용자는 텍스트를 문서에 붙이고, 쿼리를 직접 돌리고, 숫자를 쫓아다녀야 한다. Ottic 뒤에는 진짜 터미널과 진짜 브라우저가 있다. 경쟁사 페이지를 열어 가격표를 긁고, 자사 데이터베이스를 조회하고, 비교표를 한 세션에서 만든다. 분석, SEO, 보고서, 경쟁사 조사가 가장 많이 쓰이는 작업이지만 제품이 마케팅으로 한정되지는 않는다.
결제 전에 알아야 할 한계가 둘이다. Ottic은 사용자의 취향을 뒤에서 학습하지 않는다. 반복 작업의 품질은 좋은 스킬을 직접 저장하는지에 달려 있다. 팀 기능도 지금은 수작업으로 세팅한다. 공유 커넥터, AI 정기 작업, 역할별 권한은 셀프서비스 설정 화면이 아니라 담당자와의 대화로 준비한다.
시작하는 방법
- ottic.ai에서 이메일로 가입한다. 카드 입력 단계가 없고 워크스페이스는 몇 분 안에 열린다.
- 매일 쓰는 도구를 하나나 둘 연결한다. Google Analytics, Search Console, Gmail, Slack 같은 것이 출발점이다. 첫 시험에는 읽기 전용 권한으로 충분하다.
- 넓은 목표 대신 작고 분명한 작업을 맡긴다. 대상, 데이터 출처, 원하는 형식을 밝힌다. 예를 들어 Search Console에서 지난주 유입을 가져와 하락 폭이 큰 상위 5개 페이지를 정리해 달라고 요청한다.
- 채팅에서 실행 과정을 지켜본다. 활동 스트림에 도구 호출과 그 판단 근거가 흐르고, 완성된 보고서는 결과물 카드로 나타난다.
- 결과가 맞으면 프롬프트를 스킬로 저장하고 루틴으로 예약한다. 다음 주 월요일에는 아무도 기억하지 않아도 같은 보고서가 도착한다.
제품 정보
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추천 대상
이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.
사용자
- 작은 회사의 창업자와 운영 담당자
- 그로스 담당과 SEO 팀
- 애널리스트와 운영 지원
- 에이전시와 컨설턴트
작업
- 정기 성과 보고서
- 경쟁사 조사
- 데이터 추출과 대사
- 콘텐츠와 아웃리치 개요
활용 상황
- 월요일 아침 보고
- 미팅 전 조사
- 월간 SEO 감사
주요 기능
진짜 터미널과 브라우저를 갖춘 클라우드 환경
모든 작업은 Python, 셸, Playwright 브라우저가 들어간 격리된 클라우드 환경에서 실행된다. 이 조합 덕분에 실제 페이지를 긁고, 그 결과로 계산하고, 출력을 파일로 쓰는 일을 한 번에 끝낸다. 채팅창이 말할 수 있는 범위에 갇히지 않는다.
이미 비용을 내는 도구로 이어지는 AI 커넥터
Google Analytics 4, Search Console, Drive, Docs, Sheets, Gmail을 지원하고 Slack, Notion, HubSpot, Figma, Semrush도 연결된다. 데이터베이스도 대상이다. PostgreSQL, MongoDB, MySQL은 읽기 전용 모드로 붙인다. 대부분 OAuth나 토큰으로 끝나 설정이 가볍고, 목록에 없는 사내 API는 직접 만든 REST 엔드포인트로 채운다.
작업 절차로 재사용하는 스킬
원하는 보고서가 나온 프롬프트는 그대로 스킬로 저장한다. 스킬에는 구조, 데이터 출처, 형식이 남는다. 다음 실행은 기억에 의존한 특별한 문장에 기대지 않는다. 전용 페이지에서 실행하고, 채팅에 넣고, 루틴으로 예약하고, zip 패키지로 가져올 수도 있다.
예약대로 도는 루틴
루틴은 잘 작동한 프롬프트를 정기 업무로 바꾼다. 주간 보고서와 일일 내보내기가 흔한 사례다. 각 루틴에는 신뢰 단계가 있고 읽기 전용, 승인 필요, 자율 실행 중에서 고른다. 대부분의 팀은 승인 필요에서 시작해 결과가 안정되면 한 단계 올린다. 실행은 모두 상태와 결과와 함께 기록된다.
열고 내려받고 공유하는 결과물
출력은 채팅 텍스트가 아니라 파일로 도착한다. HTML 보고서와 대시보드, CSV 내보내기, Markdown 개요, 바로 넘길 수 있는 DOCX를 만든다. 결과물을 게시하면 서명된 링크가 생기고 로그인 없이 누구나 열 수 있다. 검색 결과에 남지 않도록 NOINDEX를 붙인다.
팀이 함께 쓰는 공유 워크스페이스
스킬, 커넥터, 루틴은 팀 단위로 공유한다. 한 사람이 만든 보고서 형식이 전원에게 적용된다. 중앙 결제와 역할 기반 권한도 얹힌다. 팀을 위한 AI 자동화가 실제로 작동하는 지점이며, 동시에 도입 단계에서 수작업이 남아 있는 부분이기도 하다.
장단점
장점
- 조언에서 멈추지 않고 실행한다. 같은 실행 안에서 코드를 쓰고 브라우저를 조작하고 파일을 다룬다.
- 커넥터 범위가 일반적인 SaaS 목록을 넘어 데이터베이스와 사내 REST 엔드포인트까지 닿는다.
- 스킬 덕분에 우연히 성공한 프롬프트가 사람이 바뀌어도 살아남는 절차가 된다.
- 신뢰 단계와 전체 실행 이력이 있어 나중에 루틴을 자율로 돌리는 판단이 쉬워진다.
- 결과물이 실제로 전달되는 형식으로 나온다. DOCX와 CSV도 포함된다.
단점
- 뒤에서 학습하지 않으므로 누군가 반나절을 들여 스킬을 정리하기 전까지 새 워크스페이스의 출력은 평범하다.
- 팀 관리가 수작업이라 규모를 키울 때 설정 화면이 아니라 영업 일정을 기다리게 된다.
- 게시한 결과물 링크는 주소를 아는 누구나 열 수 있어 민감한 보고서는 공유 전에 규칙이 필요하다.
- 유료 요금제가 사이트에 공개되지 않아 상담 없이는 월 비용을 가늠할 수 없다.
자주 묻는 질문
일을 처음부터 끝까지 처리한다. 원하는 결과를 말하면 에이전트가 단계를 짜고, 연결된 도구를 호출하고, 실제 사이트를 돌아다니고, 격리 환경에서 코드를 돌려 완성된 보고서나 내보내기 파일을 건넨다. 의견을 말하는 채팅이 아니라 터미널을 가진 AI 리서치 에이전트로 보면 가깝다.
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