TinyHumans

OpenHuman의 핵심 발상은 메모리 트리다. 연결한 모든 것을 가져와 작은 Markdown 조각으로 정리하고 압축한 다음, 점수를 매겨 주제별·일별 요약으로 접어 넣는다. 그 요약은 로컬 SQLite 데이터베이스에 있고 Obsidian 호환 저장소 역할도 한다. 저장소를 열면 어시스턴트가 기억하는 내용을 그대로 읽을 수 있다. 드문 일이다.

서비스마다 API 키를 만들라고 요구하는 대신, OpenHuman은 OAuth로 약 118개 앱을 연결한다. Gmail, Notion, Slack, GitHub, Google Calendar, Drive, Linear, Jira 등이 포함된다. 한 번 연결하면 각 서비스를 에이전트가 호출할 수 있는 도구로 노출한다. OpenHuman에 로그인한다고 메일 접근 권한이 생기지는 않는다. 커넥터마다 여전히 자체 권한을 요구한다.

소스를 연결하면 OpenHuman은 일정한 리듬으로, 대략 20분마다 그것을 조회한다. 새 메일, 캘린더 변경, 커밋, 문서 편집이 프롬프트나 폴링 스크립트 없이 자동으로 메모리에 들어온다. 그래서 어시스턴트가 몇 주간의 훈련 뒤가 아니라 첫날부터 정보에 밝은 느낌을 준다. 설정 수고가 없다.

OpenHuman은 필요한 것에 따라 작업을 다른 모델로 보낸다. 빠른 조회는 빠른 모델로, 추론 작업은 더 강한 모델로 보낸다. 무엇이든 모델에 닿기 전에 압축 계층이 HTML을 Markdown으로 바꾸고, 긴 URL을 줄이고, 중복을 없앤다. 개발자는 이것이 토큰 사용과 비용을 최대 80% 줄인다고 주장한다. 중요한 대목이다. 메모리는 계속 커지니 청구서도 그렇다.

이 앱에는 화면 위 마스코트가 딸려 온다. 음성 도구로 말하고 들을 수 있으며 참가자로 Google Meet에 들어갈 수 있다. 새로움을 넘어 메모리에 손을 대지 않고 접근하게 하고, 백그라운드 작업의 상태를 눈에 보이게 한다. 로컬 Whisper와 Piper 옵션을 쓰면 음성이 완전히 오프라인으로 돈다.

내장 조율 엔진은 견고한 그래프 위에서 에이전트 무리를 돌리므로, 앱을 넘나드는 다단계 작업을 연결할 수 있다. 단일 단계 워크플로에서 시작해 작업을 주고받는 여러 에이전트로 키울 수 있다. 메모리 시스템을 실제로 일을 해내는 것으로 바꾸는 조각이 이것이다.