내부 구조가 아니라 하는 일 기준으로 쓰기

시작은 채팅입니다. 사이드바에는 일이 쌓이는 다섯 곳(채팅, 에이전트 작업, 커스텀 에이전트, 아티팩트, 관리자)이 있고, 워크스페이스가 어떻게 움직일지는 설정에서 손봅니다.

입력창이 곧 조작판입니다. 도구가 몇 개 켜져 있는지, 어떤 모드와 말투가 걸려 있는지, 어떤 모델이 답할지를 보내기 전에 전부 보여 줍니다.

• 돈이 많이 드는 작업일수록 시작한 뒤가 아니라 시작하기 전에 모델 역할을 정해 두세요
• 오래 걸리는 일은 채팅에서 기다리지 말고 에이전트 작업 화면에서 진행 상황을 보세요
• 화면 언어는 브라우저를 따라가거나 설정에서 직접 고를 수 있습니다

평소 경로는 로컬 모델 qwen3.6-35b-a3b입니다. 동작은 숨겨진 프리셋이 아니라 눈에 보이는 네 가지, 모델·말투·모드·커스텀 에이전트로 조절합니다.

모델 역할을 쓰면 모든 자격 증명을 모두에게 열지 않고도 에이전트 작업·리서치·하위 에이전트·검토·판정·생각 요약을 알맞은 모델로 보낼 수 있습니다. 채팅과 이미지는 요청 경로를 유지하고, Discussion과 딥 리서치는 일반 도구 흐름 전에 전용 파이프라인으로 빠집니다.

• 말투 — 간결 · 기본 · 상세
• 모드 — Discussion, Thinking, 딥 리서치, Web, Agent, Image, Artifact, Structured
• Thinking 모드는 생각하는 과정을 타임라인과 한 줄 요약으로 보여 주고, 대화를 다시 열어도 그대로 남아 있습니다

에이전트 작업은 목표 하나를 여러 턴에 걸쳐 붙듭니다. 작업 샌드박스를 켜면 셸·파이썬·브라우저·파일·계획 도구가 Docker 워크스페이스에서 돌고, 데스크톱 로컬 브리지는 따로 켜는 확인 절차 기반 실행기입니다.

못 끝냈을 때도 그렇다고 말합니다. 완료로 둔갑시키지 않고 미완료로 표시한 뒤 판정을 거칩니다. 결과물로는 한글·CJK 폰트를 넣은 xlsx와 PDF까지 만들어 냅니다.

• 산업별 내장 에이전트 18종, 세부 전문가 100명
• 커스텀 에이전트는 프로젝트마다 두는 페르소나로, 각자 쓸 모델을 따로 지정할 수 있습니다
• 스킬은 도구 연결까지 담아 둔 재사용 매니페스트입니다. 올리거나, Git에서 가져오거나, 모델에게 만들게 할 수 있습니다
• 스킬 자동 선택은 SKILL_AUTO_SELECT_ENABLED=true로 켰을 때만 채팅과 에이전트 작업에 걸립니다
• 자주 쓰는 작업은 템플릿으로 저장하거나 반복 예약으로 돌려 두세요

딥 리서치는 웹 검색을 한꺼번에 펼쳐 소스를 직접 받아 오고, 주장들을 서로 맞춰 본 뒤에야 출처가 붙은 보고서를 씁니다. 1.12.0부터는 설정해 둔 스킬 지식과 MCP 도구 근거까지 함께 들어오니, 공개된 웹만이 아니라 우리가 연결한 자료도 보고서에 반영됩니다.

그라운딩은 반대쪽을 맡습니다. 입력창에서 내 NotebookLM 노트북을 걸어 두면 답변이 그 자료 안에서만 나옵니다. 이 설정은 해당 대화에만 붙고, 저장된 메시지나 사이드바 제목까지 지저분해지지는 않습니다.

• 질문 분해 → 소스 수집 → 교차 검증 → 보고서 작성까지, 어느 단계인지 화면에 그대로 보입니다
• 보고서의 번호 인용은 실제로 받아 온 소스로 그대로 이어집니다
• NotebookLM 커넥터는 사용자가 직접 넣은 Google 세션 쿠키를 쓰고, 암호화해 보관하다가 서버를 띄우는 순간에만 꺼내 씁니다
• 오래 걸릴 작업일수록 범위를 먼저 좁히세요. 비용은 글을 쓸 때가 아니라 소스를 펼칠 때 생깁니다

웹 검색, 팩트체크, 스크래핑과 크롤링, 이미지 분석, 에이전트 작업 제어, git 가져오기 등 MCP 도구 22개가 기본으로 들어 있습니다. 그 밖의 서버는 설정 › 커넥터의 카탈로그에서 붙이면 됩니다.

아티팩트는 결과를 바로 확인할 수 있는 형태로 만들어 줍니다. 샌드박스 iframe에서 그려지고, Docker 안에서 파이썬이나 자바스크립트를 돌릴 수 있으며, 공유할 때는 CSP가 단단히 걸린 별도 오리진 뷰어를 거칩니다.

• Docker로 격리한 stdio 서버는 --cap-drop ALL, 비루트 계정, 메모리 상한, 네트워크 정책, realpath로 확인한 마운트까지 걸어 띄웁니다
• 원격 MCP 서버는 SSE 또는 Streamable HTTP로 연결합니다. 이 네트워크 전송 방식은 stdio용 Docker 샌드박스에 넣지 않습니다
• 카탈로그에서 허용 목록을 걸어 채팅에 자동 노출되는 도구를 좁혀도, REST 호출과 도구 선택기에서는 전체 도구를 그대로 쓸 수 있습니다
• OpenAI 호환 API는 아티팩트를 message.artifacts 필드에 담아 돌려줍니다

대화를 넘나드는 메모리는 오래 남길 기록을 시스템 프롬프트에 얹어 줍니다. 특정 대화에서만 빼고 싶으면 세션 단위로 꺼 두면 됩니다. 반대로 커스텀 지침은 늘 따라붙습니다.

언어와 메모리, 공급자 키, 개인정보 설정은 모두 본인 계정 설정에 모여 있습니다. 남에게 영향을 주지 않고 내 경로만 바꿀 수 있습니다.

• 시스템 프롬프트는 메모리 → 커스텀 지침 → 말투 순서로 쌓입니다
• 메모리는 알아서 쌓이지 않습니다. 저장했기 때문에 남아 있는 것뿐입니다
• 게스트는 기본 로컬 모델만 쓸 수 있고, 외부 공급자를 쓰려면 로그인해야 합니다

/api/v1/chat/completions에 OpenAI 호환 엔드포인트가 열려 있고, 인증에는 역할과 속도 정책을 붙인 API 키를 씁니다. 선택 기능인 Discord 봇도 바로 이 위에 올라가 있습니다.

사용량은 계정별·모델별로 남습니다. 1.19.0부터는 자기 키로 쓴 외부 사용량이 로컬 토큰 할당량에서 빠지고, ChatGPT OAuth 경로도 사용량을 남기니 요청이 실제로 어디로 나갔는지 운영자가 구분할 수 있습니다.

• 개인 세션을 돌려쓰지 말고, 역할과 속도 정책을 지정한 API 키를 발급해 쓰세요
• publish_artifacts: true를 넣으면 스스로 공유하지 못하는 API 클라이언트도 공유 링크를 받아 갑니다
• 모델별 사용 비중만 봐도 트래픽이 예상한 경로에 머물고 있는지 알 수 있습니다

관리자 콘솔은 대화가 아니라 시스템을 들여다보는 곳입니다. 대시보드와 분석, 메트릭, MCP 모니터링, 에이전트 학습, 감사 로그, 알림, MCP 카탈로그, 전역 모델 역할이 모두 여기 모여 있습니다.

권한이 필요한 작업은 감사 로그에 남고, 그 기록은 알림으로도 이어집니다. 예를 들어 컨텍스트가 넘치면 조용히 실패하는 대신 감사 기록과 웹훅 알림을 함께 남깁니다.

• 조직 전체가 쓸 역할 기본값을 정하고, 토큰 한도를 건 공용 외부 키를 등록합니다
• 권한이 필요한 작업과 속도 제한이 걸린 경로를 감사 기록에서 짚어 봅니다
• 마이그레이션과 모델 경로, 커넥터 상태, 리소스 사용량을 한 화면에서 지켜봅니다

실제로 연결돼 있는 단축키만 적었습니다. 모두 해당 화면 안에서만 동작합니다.

• Enter — 입력창에서 메시지 전송
• Shift + Enter — 전송하지 않고 줄 바꿈
• ↑ / ↓ — 입력창 추천 목록 이동
• Escape — 모드 시트나 에이전트 작업·커스텀 에이전트·스킬 라이브러리의 상세 패널 닫기
• Ctrl/Cmd + Enter — 돌고 있는 에이전트 작업에 지시 끼워 넣기