ZooWork

역할, 목표, 규칙을 대화로 설명하면 설정이 끝난 에이전트가 나온다. 미리 보고 배포하면 된다. 업종과 직무 템플릿이 있어 빈 화면에서 시작하지 않는다. 수정도 대화로 끝난다. 에스컬레이션 규칙을 넣는 데 메시지 한 번이면 충분하다.

Agent Skill은 다섯 가지를 묶는다. 에이전트의 정체성, 쓸 수 있는 회사 지식, 팀에서 가장 잘하는 사람이 따르는 절차, 완료를 정의하는 기준, 허용된 도구다. 이 묶음이 역할과 단순 프롬프트를 가른다. 업무 절차가 바뀔 때 고칠 곳도 한 군데로 모인다.

에이전트는 행동 전에 계획을 세우고, 큰 작업을 확인 가능한 단계로 쪼개며, 격리된 샌드박스에서 Python, 셸, 브라우저를 실행한다. 돈이 오가거나 기록 시스템에 쓰는 동작은 사람 승인 뒤에서 기다릴 수 있다. 실행 환경은 Kubernetes 네이티브이고 작업량에 맞춰 컴퓨팅과 스토리지를 늘리며, 모든 도구 호출을 다시 재생할 수 있게 기록한다.

ZooWork는 OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek, Kimi, GLM 등을 하나의 인터페이스 아래 연결한다. 어려운 문제는 가장 강한 모델로, 일상 작업은 더 빠르고 저렴한 모델로 보낸다. 특정 공급자에 묶이지 않고, 라우팅 판단은 실행 로그에 남는다.

같은 에이전트를 ZooWork 인프라에서 돌리고 세션 제어, 이벤트 스트리밍, 웹훅, 사용자별 에이전트, 메모리, 파일 처리를 제공한다. TypeScript와 Python SDK가 일반적인 경로를 덮는다. 과금은 선불 사용량 방식이다. 모델 토큰은 각 공급자 정가 그대로이고 추가 마진이 없으며, 도구와 컴퓨팅 시간은 따로 계산한다.

Slack, Microsoft Teams, WhatsApp에서 에이전트를 호출해 일을 맡길 수 있다. 동료에게 부탁하듯 하면 된다. 스레드가 맥락을 유지하고, 에이전트는 결과물 링크를 붙여 돌아온다. 자리를 비울 때는 iOS 앱으로 같은 일을 한다.