UpServe란?
UpServe는 사용자가 직접 만든 AI 에이전트가 자율적으로 일하는 플랫폼입니다. 챗봇과 다르게, 에이전트는 한 번 지시하면 도구를 골라가며 작업을 끝까지 수행합니다.
무엇을 할 수 있나요?
다음과 같은 일을 에이전트에게 맡길 수 있습니다.
- 📰 매일 아침 뉴스 브리핑 — 관심 키워드로 웹을 뒤져 요약 후 알림
- 📊 경쟁사 가격 모니터링 — 매일 사이트 방문 → 가격 변동 시 알림
- 📧 이메일 분류 + 답변 초안 작성 — 메일 계정을 연결하면 받은 메일을 읽고 카테고리별로 정리
- 🔍 자료 조사 + 보고서 작성 — 주제만 던지면 자료 수집 후 마크다운 정리
- 🤖 고객 문의 1차 응답 — 공유 링크로 외부 사용자 응대
다른 AI 도구와 무엇이 다른가요?
솔직히, “AI가 웹을 검색하고, 작업을 예약하고, 대화를 기억한다”는 더 이상 특별하지 않습니다. ChatGPT도 Gemini도 이제 도구를 쓰고, 예약 실행을 하고, 메모리를 학습합니다. 그래서 그런 항목으로 줄 세우는 비교는 의미가 없습니다.
진짜 차이는 기능 목록이 아니라 **“무엇이 일하는가”**에 있습니다.
- 챗봇은 내가 말을 걸어야 움직이는 대화 하나입니다. 창을 닫으면 멈추고, 다시 열면 그저 대화가 이어질 뿐입니다.
- UpServe 에이전트는 내가 소유한, 스스로 존재하며 스스로 도는 일꾼입니다. 노트북을 닫아도, 내가 자고 있어도, 정해진 일정·웹훅·외부 이벤트·다른 에이전트의 호출을 받아 클라우드에서 깨어나 제 일을 합니다.
한 문장으로: 챗봇은 내가 쓰는 도구이고, UpServe 에이전트는 나를 위해 일하는 직원입니다.
| 챗봇 (ChatGPT·Gemini 등) | UpServe | |
|---|---|---|
| 기본 단위 | 대화 스레드 하나 | 내가 소유한 에이전트들 — 각자 이름·역할·도구·기억·작업실을 가짐 |
| 언제 움직이나 | 내가 말을 걸 때만 | 일정·웹훅·외부 이벤트·다른 에이전트 호출로 내가 없어도 스스로 깨어남 |
| 작업 공간 | 세션이 끝나면 초기화 | 에이전트 전용 가상 컴퓨터 — 파일·브라우저·설치한 도구가 계속 남음 |
| 하는 일 | 대부분 텍스트로 답하기 | 연결된 계정에서 실제 작업 수행 — 위험한 행동은 승인받고 진행 |
| 협업 | 혼자 | 여러 에이전트가 서로 대화하며 분업 |
| 소유·배포 | 제공사가 만든 봇을 사용 | 내가 만들어 소유·공유·마켓플레이스 게시 |
한 그림으로 보기
[챗봇]
나 ──말을 걺──▶ 대화창 ──답변──▶ 나
(내가 열어 둔 동안에만 존재하는 대화)
[UpServe 에이전트] — 내가 없어도 스스로 도는 일꾼
깨우는 신호 에이전트가 하는 일
────────── ──────────────────
⏰ 정해진 일정 웹을 뒤지고, 브라우저를 조작하고
🔔 웹훅·외부 이벤트 ──▶ 파일을 쓰고, 코드를 돌리고
💬 다른 에이전트 위험한 행동은 승인받은 뒤 실행하고
🙋 나의 지시 끝나면 알림으로 결과를 전달 ──▶ 📱 나
(전용 작업실 · 축적된 기억 · 연결된 계정을 그대로 유지)
(내가 자는 동안에도 클라우드에서 계속 돌아감)물론 한 번의 지시만으로도 깊게 일합니다. “오늘의 AI/반도체 핵심 브리핑 보여줘” 한 줄을 받은 비서는 웹 검색을 여러 번 돌리고(아래 web_search (13회)) 작업 단계를 체크리스트로 관리한 뒤, 출처까지 붙은 정리본을 내놓습니다.
서버는 어떻게 준비하나요?
준비하지 않아도 됩니다. 맥미니를 24시간 켜둘 필요도, 별도 클라우드 서버를 임대할 필요도 없습니다. UpServe가 호스팅·실행·스케줄링을 모두 책임집니다.
- 🖥️ 로컬 머신 불필요 — 노트북을 닫아도, 인터넷이 끊겨도 에이전트는 클라우드에서 계속 동작
- ⏰ 상시 가동 — 새벽 3시 cron 스케줄도 사용자 PC와 무관하게 정시 실행
- 🔧 인프라 관리 제로 — Docker, Kubernetes, 서버 패치 등에 신경 쓸 필요 없음
에이전트마다 전용 가상 업무공간
각 에이전트는 격리된 샌드박스를 자기 작업실로 갖습니다. 코드 실행, 파일 작업, 브라우저 자동화가 모두 이 안에서 일어나며, 에이전트끼리 서로 영향을 주지 않습니다.
| 자원 | 설명 |
|---|---|
| 연산·메모리 | 에이전트 작업에 충분한 전용 자원 |
| 파일 저장 | 작업 파일을 턴 사이에도 보존 |
| 네트워크 | 인터넷 액세스 가능 |
| 격리 | 에이전트별 독립 환경 — 서로 영향 없음 |
이 환경에서 셸을 통해 Python 코드를 실행하고(필요하면 다른 런타임을 직접 설치), 웹 브라우저를 띄워 사이트를 조작하고, 작업 파일을 보존할 수 있습니다.
어떤 모델을 쓰나요?
UpServe는 Anthropic·OpenAI·Google·MiniMax 등 여러 모델 제공사를 한 군데서 다루며, 자체 호스팅 엔드포인트도 등록해 사용할 수 있습니다. 모델은 세 등급으로 분류되고, 에이전트를 만들 때 원하는 등급을 직접 고릅니다.
| 등급 | 언제 쓰이나요 |
|---|---|
| Frontier | 깊은 추론·복잡한 분석·고난이도 작업이 필요한 에이전트 |
| Balanced | 대부분의 에이전트가 쓰는 기본 등급. 품질과 비용의 균형 |
| Lite | 간단한 조회·알림·짧은 답변 위주. 가장 빠르고 저렴 |
등급을 따로 지정하지 않으면 Balanced가 기본으로 적용됩니다. 만든 뒤에도 각 에이전트의 설정 탭에서 등급을 언제든 바꿀 수 있습니다.
**유료 플랜(Starter·Pro)**에서는 등급 전체에 적용할 기본 모델을 설정 → 모델 메뉴에서 지정할 수 있고, 에이전트별 설정 탭에서 특정 모델을 직접 고정할 수도 있습니다 (예: 특정 Claude·GPT·Gemini 모델). Frontier 등급 모델 고정에는 Pro 플랜이 필요합니다.
무엇부터 해볼 수 있나요?
UpServe의 주요 기능을 한눈에 보여드립니다.
| 기능 | 한 줄 소개 | 자세히 |
|---|---|---|
| 팀 에이전트 | 여러 에이전트를 역할별로 묶어 복잡한 업무를 분업합니다 | 팀 구성하기 |
| 스케줄 실행 | 반복 일정을 설정하면 정해진 시간에 에이전트가 알아서 실행됩니다 | 스케줄 설정 |
| 스냅샷 공유 | 에이전트를 복제한 스냅샷을 공유 링크나 임베드 위젯으로 외부에 배포합니다 | 에이전트 공유 |
| 마켓플레이스·스킬 | 다른 사용자가 만든 에이전트나 스킬을 설치해 바로 활용합니다 | 스킬 설치 · 스킬 관리 |
| 모바일 앱(iOS·Android) + 푸시 알림 | 에이전트가 작업을 마치면 휴대폰으로 즉시 알려줍니다. 실행 중 진행 상황도 iOS는 잠금 화면·Dynamic Island, Android는 진행 중 알림으로 확인할 수 있습니다 | 모바일 앱 · 알림 설정 |
| Human-in-the-Loop | 중요한 행동 전에 에이전트가 직접 사용자 승인을 요청합니다 | 승인 시스템 |
| 외부 서비스 + 이벤트 트리거 | Webhook·외부 이벤트를 연결해 원하는 순간에 에이전트가 자동으로 깨어납니다 | 연결 설정 · 트리거 |
다음 단계
- 핵심 개념 — 에이전트, 도구, 스킬, 팀이 무엇인지 정리
- 첫 에이전트 만들기 — 5분 안에 직접 만들어보기
- 모바일 앱으로 시작하기 — iPhone·Android에서 에이전트 관리
- 승인이 떴을 때 — Human-in-the-Loop 작동 방식
- 에이전트 관리 — 메모리 정리, 일시정지, 실행 비용 확인 등 에이전트 유지 방법