Tess AI

Tess는 한 제공사에 묶어 두지 않는다. 주요 연구소의 250개 이상 모델을 보유하고 작업의 각 단계에 가장 나은 것을 골라 결과를 결합한다. 기업용 AI 에이전트로 보면 구독을 저글링하는 시간이 줄고 텍스트, 이미지, 코드, 오디오 산출이 더 일관된다.

여기서 에이전트는 일회성 작업을 끝내는 게 아니라 역할을 맡도록 만들어졌다. 이름과 성격과 예산을 주면 24시간 그 일을 한다. 이 자율형 AI 에이전트는 돌릴수록 자사 업무를 배우므로 산출이 세션마다 초기화되지 않고 나아진다.

Cowork는 에이전트 팀의 관제실이다. 계층, 분대, 관리자를 갖춘 조직도식 보기와 일일 플래너, 실행 라이브 상태를 보여준다. 평평한 채팅 로그 대신 실제 팀이 짜이는 방식을 그대로 비추는 구조를 얻는다. 이건 들리는 것보다 중요하다. 대부분의 에이전트 도구는 채팅 목록을 준다. Tess는 조직도를 준다.

제한 기능으로 관리자는 팀이나 개인이 쓸 모델, 커넥터, 컨텍스트 크기, 월 예산을 정한다. 승인은 회사 밖으로 나가는 것을 막을 수 있고 SIEM 감사 이벤트가 활동을 기록한다. 전사 도입을 가능하게 하는 게 이 기능이다. "에이전트의 과지출을 무엇이 막는가"라는 물음에 답한다.

네이티브 커넥터, MCP 플러그인, 웹훅, OpenAI 호환 API 덕분에 에이전트는 기존 스택 안에서 일한다. 에이전트는 Gmail, Drive, Slack, HubSpot 같은 도구와 연동된 상태로 시작한다. 그래서 실데이터 옆이 아니라 실데이터 위에서 움직인다. 설정이 느린 부분이다. 한 번 연결해 두면 에이전트는 손이 필요 없어진다.

모든 작업은 살아 있는 메모리와 연결한 지식 베이스를 먹여 살린다. 에이전트는 첫날부터 회사 맥락을 지니고 긴 실행 동안 그것을 옮긴다. 실질 효과는 설명을 덜 반복하고, 사내 문서에 기대는 업무에서 답이 나아지는 것이다. 같은 에이전트가 같은 계정이나 고객을 매주 맡을 때 특히 그렇다.

Tess 에이전트를 자사 사이트에 심어 내부 도구를 고객 대면 도구로 바꿀 수 있다. 별도 시스템을 처음부터 짓지 않고도 지원이나 리드 검증 같은 사례가 열린다.

모바일 앱이 있으면 책상에서 멀어져도 실행을 확인하고 작업을 승인하고 새 작업을 시작한다. 시간대를 넘나드는 팀에서는 노트북 앞에 아무도 없을 때도 승인이 계속 흐른다. 출장이 잦으면 편하다. 전체 빌더는 여전히 웹에 있다.