ZooClaw

ZooClaw

Serendipity One · 생산성

ZooClaw(ZooWork라는 브랜드로도 나간다)는 전문가가 자기 노하우를 "에이전트 스킬"로 묶어 몇 분 만에 항상 작동하는 에이전트를 내놓게 해 주는 AI 에이전트 플랫폼이다. 빈 프롬프트에서 시작하는 대신 직무 설명을 이미 파악한 에이전트를 받고, 그것이 백그라운드에서 자신의 업무 방식을 실행하며 매번 나아진다. 진짜 전문성을 갖췄지만 뒤에 엔지니어링 팀이 없는 사람에게 맞는다. 기업 용도로 AI 에이전트를 만들고 싶다면 바로 그게 여기서 말하는 핵심이다.

ZooClaw 미리보기

ZooClaw 소개

ZooClaw란 무엇인가

ZooClaw는 전문 지식을 실제로 작동하는 AI 에이전트로 바꾸는 플랫폼이다. 자신의 방법, 기준, 지식을 재사용 가능한 에이전트 스킬로 묶으면, 제품이 그 밑에서 런타임과 모델, 도구 연결을 처리한다. 업무에 무엇이 필요한가? 그것을 설명하면 에이전트는 지켜보지 않아도 계속 해낸다.

내부에서는 어려운 문제를 쓸 수 있는 가장 강력한 모델로, 일상적인 작업을 가장 빠른 모델로 보낸다. OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek, Kimi, GLM 등이 대상이다. 에이전트는 MCP를 통해 Google Workspace, Microsoft 365, Slack, Lark, Jira, GitHub에 연결되므로 팀이 이미 쓰는 시스템 안에서 움직인다. AI 에이전트 런타임은 이 모든 것의 아래에 있다. 관리할 서버는 없다.

한계는 적용 범위다. 질문에 답하는 챗봇만 원하는 사람을 위한 도구가 아니다. 넘겨줄 명확한 워크플로를 가진 사용자에게 보상을 주며, 과정이 머릿속에만 있다면 에이전트가 일하기 전에 어느 정도 생각을 정리해야 한다.

시작하기

  1. 공식 사이트에 로그인하고 채팅 창에서 Agent Builder를 연다.
  2. 원하는 역할과 처리할 작업을 설명하고, ZooClaw가 역할 템플릿을 바탕으로 작동하는 에이전트 초안을 만들게 한다.
  3. Slack, Google Workspace, 맞춤 MCP 엔드포인트처럼 에이전트에 필요한 도구와 데이터 소스를 연결한다.
  4. 규칙과 승인 게이트를 더한 뒤, 샘플 작업에서 에이전트의 계획을 미리 확인한다.
  5. 클릭 한 번으로 게시하고 트리거와 일정에 따라 실행시킨다.

제품 정보

ZooClaw의 요금, 지원 플랫폼, 성능을 한눈에 확인해 보세요.

무료 플랜예
유료 플랜$0 - $30/mo
플랫폼Web, Slack, Microsoft Teams, WhatsApp
개발사Serendipity One
카테고리생산성
출시일May 2023
최근 업데이트Aug 2026
웹사이트 방문 수281
웹사이트 글로벌 순위4.9M
API 제공 여부예

추천 대상

이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.

사용자

  • 분야 전문가와 컨설턴트
  • 고객사에 상주하는 엔지니어와 빌더
  • 작은 운영 팀

작업

  • 주기적 보고
  • 시스템 모니터링과 신호
  • 데이터 수집
  • 고객 산출물

활용 상황

  • 업무 방식을 24시간 돌리기
  • 이미 Slack이나 Teams를 쓰는 팀
  • 사람의 확인이 필요한 작업

주요 기능

직무에서 시작하는 에이전트 스킬

ZooClaw의 핵심 발상은 에이전트가 빈 프롬프트가 아니라 완전한 직무 설명에서 시작해야 한다는 것이다. 지식과 방법, 기준을 에이전트 스킬로 묶고 나서 자신의 방식을 반복 실행하는 에이전트를 내놓는다. 또한 각 실행의 피드백을 담아 시간이 지나면서 스킬을 개선하는 데 쓴다. 에이전트는 일할수록 더 예리해진다. 그것이 이 순환이다.

20개 이상 공급자를 넘나드는 모델 라우팅

플랫폼은 OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek, Kimi, GLM, Seedance 등에 연결되며 특정 벤더에 묶이지 않는다. 어려운 문제는 가장 강력한 모델로, 일상 작업은 가장 빠른 모델로 보낸다. 이렇게 하면 단순한 작업에 연산 비용을 과하게 쓰지 않으면서 품질을 높게 유지한다. 모델은 직접 골라도 되고, 작업마다 ZooClaw가 정하게 해도 된다.

기존 도구와의 MCP 연동

에이전트는 Google Workspace, Microsoft 365, Slack, Lark, Jira, GitHub, 그리고 MCP를 지원하는 어떤 사내 도구나 데이터 소스에도 연결된다. 즉 에이전트는 내 일이 이미 있는 곳에서 움직인다. 별도 탭이 아니다. 사내 시스템도 포함된다. 어떤 도구가 MCP 엔드포인트를 열어 줄 수 있다면 에이전트는 그것을 쓸 수 있다.

ZooData의 URL에서 JSON으로 수집

ZooData는 어떤 URL이든 에이전트용 JSON으로 바꾸며, ZooWork에 따르면 LLM 토큰을 약 75% 줄인다. 쓰는 필드에 대해서만 지불한다. Amazon과 TikTok을 위한 실시간 분석 완료 커머스 데이터도 제공하며 경쟁사, 시장, 트래픽, 소비자를 아우른다. 접근은 API, CLI, MCP 서버로 제공된다.

클릭 한 번 게시가 되는 Agent Builder

Agent Builder는 대화를 작동하는 에이전트로 바꾼다. 에이전트가 할 일을 설명하고 대화하면서 규칙을 더한 뒤 클릭 한 번으로 게시한다. 산업과 역할별 템플릿이 방대해서 빈 페이지가 아니라 검증된 방식에서 시작한다. 설정이 짧아진다. 처음부터 설계하고 싶지 않은 팀에 중요하다.

가드레일이 있는 관리형 런타임

ZooWork Agent Runtime은 계획과 작업 분해, 실행을 끝까지 처리하며 가드레일과 사람 승인 단계도 포함한다. Python, Shell, 브라우저를 갖춘 격리 샌드박스에서 돌고, 기반은 Kubernetes 네이티브로 자동 확장하며 필요하면 GPU를 더한다. 역할 전문성은 내가 만들고 나머지 배관은 플랫폼이 처리한다. 그게 이 거래다.

장단점

장점

  • 빈 프롬프트가 아니라 검증된 템플릿에서 에이전트를 내놓으므로 명확한 워크플로의 설정 시간이 줄어든다.
  • 20개 이상 공급자를 넘나드는 라우팅 덕에 한 업체에 묶이지 않고 비용을 작업 난이도에 맞출 수 있다.
  • MCP 지원으로 Slack, Google Workspace, Jira, 사내 시스템에 각각 맞춤 연결 없이 에이전트를 붙일 수 있다.
  • 사람 승인 게이트는 잘못된 출력의代价가 큰 작업에 맞는다. 계획을 검토하기 전에는 아무것도 확정되지 않기 때문이다.
  • 관리형 런타임이 연산과 저장, 확장을 담당하므로 팀이 에이전트 인프라를 다시 짓지 않아도 된다.

단점

  • 월 $30 Pro 요금제는 아직 구매할 수 없어서 실제로 시작하려면 로그인하거나 영업에 연락해야 한다.
  • 문서화된 과정을 가진 사용자에게 보상을 주는 구조여서, 정의되지 않았거나 즉흥적인 일은 에이전트로 잘 옮겨지지 않는다.
  • 프라이빗 배포와 프리미엄 데이터 소스 같은 기업 기능은 맞춤 견적 뒤에 있어 비용이 공개되지 않는다.
  • 커머스 데이터 범위가 Amazon과 TikTok으로 기울어 있어 다른 마켓플레이스는 분석 완료 데이터를 덜 끌어다 쓸 수 있다.

자주 묻는 질문

리서치, 콘텐츠, 아웃리치, 운영 같은 실제 업무를 처리하는 AI 에이전트를 만들고 돌린다. 워크플로를 에이전트 스킬로 묶으면 플랫폼이 일정이나 트리거에 따라 실행한다.