코즈 스페이스의 해석: '제로 임계값' 사무 보조를 목표로 하는 바이트 점프 레이아웃 AI 에이전트

코즈 스페이스가 AI 에이전트를 통해 코워킹의 새로운 패러다임을 정의할 수 있을까요?

최근 바이트댄스의 AI 에이전트 개발 플랫폼인 Coze 코즈 스페이스(space.coze.cn)가 새로운 기능의 내부 테스트를 조용히 시작했습니다. "AI 에이전트와 함께 일하기 가장 좋은 곳"으로 자리매김한 이 플랫폼은 대규모 모델 기능, 자동화 도구 및 개방형 생태계의 통합을 통해 복잡한 작업을 처리하는 사용자의 효율성을 개선하여 수요 입력부터 출력까지 전체 프로세스의 자동화를 달성하는 것을 목표로 합니다. 이러한 움직임은 범용 AI 에이전트 분야에서 바이트댄스가 실제 업무 시나리오에서 AI의 심층적인 적용을 시도하는 중요한 발걸음을 내디딘 것입니다.

코즈 스페이스의 핵심 역량은 여러 영역에 반영되어 있습니다:

첫째 지능적인 작업 분해 및 실행. 이 플랫폼은 사용자가 입력한 자연어 요구 사항을 파싱하고 의도를 인식한 후 이를 특정 하위 작업으로 분류할 수 있다고 주장합니다. 이후 시스템은 실행을 위해 브라우저와 코드 편집기 등의 도구를 자동으로 호출하고 사용자에게 사고 및 실행 단계를 투명하게 표시하며, 작업 방향의 정확성을 보장하기 위해 프로세스 중 적시에 사용자에게 확인을 구합니다. 이러한 인간과 기계의 협업 모델은 현재 AI 에이전트 개발의 핵심 방향이며, 자동화 효율성과 사용자 제어의 균형을 맞추는 것을 목표로 합니다.

둘째, 플랫폼은 다음을 제공합니다. 두 가지 작업 모델: "탐색 모델" 및 "계획 모델"'탐색 모드'는 시간에 민감한 작업에 대한 신속한 대응에 초점을 맞추고, '계획 모드'는 더 복잡한 프로젝트에 대한 심층적인 사고와 계획에 사용된다고 설명했습니다. 소개에 따르면 '탐색 모드'는 신속한 대응에 중점을 두고 적시성이 요구되는 작업에 적합하며, '계획 모드'는 보다 심도 있는 사고와 계획을 수행하며 복잡도가 높은 프로젝트를 처리하는 데 사용된다고 합니다. 이 디자인은 다양한 작업 시나리오의 요구를 충족시키려고 하지만, 기본 로직과 실제 결과 측면에서 두 모드 간의 구체적인 차이점은 아직 더 많은 공개 정보와 사용자 피드백을 통해 검증되지 않았습니다.

또한 Coze Space는 다음과 같은 점을 강조합니다. 다양한 플러그인 지원 및 기본 제공 확장 기능Coze 플랫폼의 플러그인 생태계를 계승합니다. Coze 플랫폼의 플러그인 생태계를 이어받아 정보, 여행, 오피스 및 기타 분야를 아우르는 60개 이상의 플러그인을 통합했습니다. 더욱 주목할 만한 점은 Coze Space가 MCP(메시지 제어 프로토콜 또는 유사한 플러그인/확장 메커니즘을 지칭할 수 있음)라는 일반 확장 기능을 메인 에이전트에 구축했다는 것입니다. 이는 시스템이 작업을 수행할 때 플라잉북 다차원 양식, 가우드 맵, 잉크웨더, 노션 등과 같은 타사 서비스를 지능적으로 선택하고 호출할 수 있다는 것을 의미합니다. 이 플랫폼은 또한 사용자들이 MCP 는 더욱 개방적이고 연결된 AI 애플리케이션 생태계를 예고하는 코즈 스페이스에 출시되었습니다. 타사 서비스를 심층적으로 통합할 수 있는 이 기능은 AI 에이전트의 유용성을 나타내는 중요한 지표입니다.

코즈 스페이스의 초기 경험 및 역량 평가

초기 사용자 테스트 피드백에 따르면 Coze Space는 사용자 경험 측면에서 원활하게 작동하며, Coze 플랫폼의 깔끔한 디자인 스타일과 비교적 안정적인 엔지니어링 구현을 이어가고 있습니다. 특히 작업 분해 속도와 실행 안정성 측면에서 눈에 띄는 지연이 적어 첫인상이 긍정적이었습니다.

연구 및 콘텐츠 생성 시나리오

테스트 기간 동안 Coze Space는 틈새 시장인 '테니스 티'에 대해 조사하고 PPT를 작성하라는 지시를 받았습니다.

이 플랫폼은 3분도 채 되지 않아 23페이지 분량의 파워포인트 프레젠테이션을 다운로드한 후 편집할 수 있는 형식으로 생성했다고 합니다. 문서의 구조는 대체로 명확했으며 사용자가 요청한 연구의 주요 요점을 다루고 있었습니다. 이는 정보 검색, 통합 및 초기 콘텐츠 제작에 대한 잠재력을 보여줍니다.

데이터 시각화는 또 다른 테스트 시나리오입니다. "2024년 국가 경제 및 사회 발전 통계" 웹페이지의 링크를 입력하고 Coze Space에 시각화 보고서 생성을 요청합니다.

그 결과, Coze Space는 주요 데이터를 추출하고 차트를 생성할 수 있어 데이터 정보를 빠르게 처리하고 제시해야 하는 사용자에게 실질적인 가치를 제공합니다.

대화형 웹 페이지 생성

Coze Space는 간단한 웹 애플리케이션 아이디어를 빠르게 구현하는 것과 같은 가벼운 개발 작업(소위 '바이브 코딩' 또는 로우 코드/노 코드 개발과 유사)에도 도전하고 있습니다. 테스트 지침은 각 가나를 고유한 시각적 기호 및 장면 스토리와 연관시켜야 하는 일본 이스즈 지도 니모닉 앱을 생성하는 것이었습니다.

피드백에 따르면 Coze Space는 요구 사항 이해, UI 개념화, 코드 생성, 확인 및 배포를 단 몇 분 만에 완료했습니다. 생성된 애플리케이션 콘텐츠는 창의성과 관련성 측면에서 기대치를 충족하여 신속한 프로토타이핑을 위한 AI 에이전트의 가능성을 보여주었습니다.

복잡한 임무 계획: 여행 일정 맞춤 설정

좀 더 복잡한 테스트는 특정 날짜, 예산, 관심 장소(플라멩코, 와인 시음, 역사적인 건축물), 특별 요구 사항(숨겨진 깜짝 장소 추천)이 포함된 맞춤형 스페인 신혼여행 계획과 지도, 명소 설명, 일반적인 문구 및 팁이 포함된 HTML 여행 브로셔를 생성해 달라는 요청이었습니다.

이 작업에는 약 50분이 소요되었으며, 그 동안 Coze Space는 거의 100개의 웹 페이지를 검색했습니다. 그 결과 계획은 상세하고 체계적이었습니다. 하지만 테스트 결과 AutoNavi 지도 통합이 성공적으로 표시되지 않는 등 몇 가지 문제도 발견되었습니다. 이는 AI 에이전트의 기능이 향상되고 있지만 여러 서비스 호출과 높은 실시간 요구 사항이 포함된 복잡한 작업을 처리할 때 안정성과 신뢰성이 여전히 과제임을 시사합니다.

"특정 분야의 '전문가' 서비스

코즈 스페이스에는 범용 작업 외에도 화타이 증권과 공동 개발한 '사용자 리서치 전문가', 'A주 관찰 도우미' 등 분야별 전문가 에이전트가 사전 구축되어 있습니다.

공식 설명에 따르면 'A-Share Watch Assistant'는 공개 검색에만 의존하지 않고 주식 데이터베이스를 직접 쿼리하고, Python을 사용하여 기술 지표 및 데이터 분석을 수행하고, 광범위한 연속 데이터를 기반으로 연구를 수행할 수 있습니다. 테스트에서는 CSG의 주식 전망을 분석하고 차트를 만들어 달라는 요청을 받았습니다. coze Space는 먼저 단계를 계획하고 사용자들에게 확인을 구했습니다.

구현 과정에서 플랫폼은 정보 출처의 권위에 초점을 맞춰 전문 금융 미디어와 법정 공시에서 데이터를 확보하는 데 특히 중점을 둡니다.

작업은 긴 대기 시간을 포함해 약 30분 정도 소요되었습니다. 생성된 결과에는 기업 펀더멘털, 재무 데이터 차트, 기관 등급 등의 정보가 포함되어 시각적으로 표시되어 기본적으로 예상한 결과를 달성했습니다. 이는 수직적 영역에서 AI 에이전트 적용의 잠재력을 보여주지만, 전문적이고 시간에 민감한 정보를 다룰 때는 정확성과 적시성을 신중하게 평가해야 한다는 점을 강조하는 사례이기도 합니다.

개발자 도구에서 범용 AI 어시스턴트로: Coze의 진화 과정과 시장의 야망

Coze 플랫폼의 제품 반복 궤적은 분명히 한 가지 목표를 향해 있습니다:AI 도입 장벽을 낮추고, 전문 개발자를 위한 서비스에서 일반 사용자로 점차 확대합니다..

이러한 변화는 작년 10월 플랫폼 리팩토링을 통해 개인 공간과 팀 공간을 통합하고 개발자 환경을 최적화하고 비개발자를 위한 앱 템플릿을 제공하기 시작한 이후 뚜렷하게 나타나고 있습니다. 올해 3월에는 사용자 지정 대화 스타일 및 교차 디바이스 사용과 같은 기능이 추가되어 일반 사용자에게 더 가까이 다가갈 수 있게 되었습니다.

개발자 도구(예: 워크플로, 데이터베이스 기능)와 생태학(예: 템플릿 라이브러리 인센티브, 팀 협업 최적화)을 지속적으로 개선하는 한편, Coze는 사용 장벽을 낮추기 위한 노력도 게을리하지 않고 있습니다.

최근 베타 테스트 중인 코즈 스페이스는 이 전략의 핵심이라고 볼 수 있습니다. 프로그래밍에 대한 배경 지식이 없는 사용자도 마치 '개인 비서'를 둔 것처럼 AI 에이전트를 통해 비교적 복잡한 작업을 쉽게 완료할 수 있도록 하려는 것입니다. 이는 기술적 문턱을 낮추는 것뿐만 아니라 AI의 활용 형태와 상호작용 방식에 대한 탐구이기도 합니다.

코즈 스페이스의 출시와 그 뒤에 있는 코즈 플랫폼의 전반적인 진화는 AI 애플리케이션 레이어, 특히 에이전트 방향에 대한 바이트댄스의 레이아웃을 반영합니다. 그 목표는 사용하기 쉽고 강력하며 생태학적으로 개방적인 플랫폼을 만들어 더 광범위한 사용자 그룹이 AI의 기능을 진정으로 '보편적으로' 사용할 수 있도록 하고, 궁극적으로 AI 애플리케이션 개발의 '제로 임계값' 또는 '낮은 임계값'을 달성하는 것입니다. AI 애플리케이션 개발은 궁극적으로 "제로 임계값" 또는 "낮은 임계값"을 달성할 것입니다.

그러나 개발자용 도구에서 범용 애플리케이션으로 전환해야 하는 과제는 여전히 남아 있습니다. 지도 통합 문제에서 볼 수 있듯이 기술적 안정성과 신뢰성 외에도 데이터 프라이버시, 정보 정확성, 향후 비즈니스 모델 가능성 등은 Coze Space와 유사한 제품이 계속해서 직면하고 해결해야 할 문제입니다. 범용 AI 에이전트라는 개념은 흥미롭지만, 이것이 진정으로 효율적이고 신뢰할 수 있는 생산성 도구가 될 수 있을지는 아직 시장에서 검증되어야 합니다.