여러 AI 창을 손으로 직접 전환
- 탭 사이에서 맥락을 손으로 복사
- 출력 결과를 다른 모델에 붙여넣어 검토
- 구독 한도에 도달하면 대화를 처음부터 다시 시작
- 채팅 기록 여기저기에 흩어지는 결론
여러 브라우저 탭을 오가며 하던 작업을 이제 직접 정의한 Agent들과 하나의 대화 안에서 진행할 수 있습니다.
각 Agent는 이름, 역할, 모델, 기억을 그대로 유지하며 함께 일할수록 나를 더 잘 이해합니다. 다음 주에 다시 불러도 바로 그 Agent입니다.
한 번만 '한국어로 답변하고 결론부터 제시해 줘'라고 말해 두면 새로운 대화에서도 그대로 적용됩니다. 모델을 바꿔도 처음부터 다시 가르칠 필요가 없습니다.
하나가 끝나면 다음 Agent가 자연스럽게 이어받고, 다른 제조사의 모델에 검토를 맡길 수도 있습니다. 한마디만 남겨두고 다른 일을 하러 가시면 됩니다.
각 단계를 어떤 모델이 맡고 어디서 실행할지 직접 결정합니다. 모델: 이용 중인 구독, 보유한 API 키(BYOK), 로컬 모델. 기기: Mac, Linux, 개인 서버.
작업을 여러 Agent에 분할하거나, 같은 질문을 여러 모델에 동시에 보내거나, 각자 답변한 뒤 서로 교차 검토하게 하여 이견까지 충실히 기록합니다. 복잡한 플로우차트를 그릴 필요가 없습니다.
A common pattern: a strong model plans, other agents build in parallel, an independent agent reviews, and work goes back until it passes. Not the only way to run a team.
매일 AI를 쓰는 많은 사람에게 다음 세 가지는 이미 현실입니다.
여러 AI 구독이나 API 키를 함께 쓰며 잘하는 일에 따라 나눠 쓰는 사람이 많습니다. 부족한 것은 이들을 함께 일하게 하는 방법입니다.
계획부터 구현, 자체 점검까지 Agent 하나가 스스로 일을 끝낼 수 있게 되었습니다. 다음 단계는 Agent끼리 일을 이어받는 것입니다.
노트북, 데스크톱, 서버, 휴대폰. 일은 파일과 도구가 있는 바로 그 기기에서 돌아가야 합니다.
그것들은 하나의 Agent에 능력을 더해주는 것입니다. Nolo는 팀 전체를 조율합니다: 누가 일하고, 누구의 구독을 쓰며, 어느 컴퓨터에서 실행하고, 끝나면 누가 이어받고 누가 검토할지를 관리합니다.
Worth shipping the MVP first, or talking to users first?
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Should we prioritize growth or profitability this quarter?
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