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모임 AI가 실행하는 새로운 디지털 워크스페이스

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AI가 실행하는 새로운 디지털 워크스페이스

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    1) 단기/중기/장기 관점의 주요 소비자 특성·규모·니즈 분석
    단기(0~1년)
    초기 핵심 사용자는 AI 파워유저와 개발자 중심이 될 가능성이 높습니다. 특히 ChatGPT, Claude, Cursor, n8n, Zapier, AutoHotkey 같은 자동화 도구를 이미 사용하는 사용자층이 가장 빠르게 반응할 수 있습니다. 규모는 국내 기준 수만~수십만 명 수준의 얼리어답터 시장으로 예상됩니다.
    이들의 니즈는 단순 대화형 AI가 아니라 “실제 작업 실행”입니다.
    예를 들면:
    - 반복 웹작업 자동화
    - 자료 조사 후 문서 생성
    - 여러 SaaS 간 데이터 이동
    - 개발 보조 및 테스트 자동화
    - 브라우저 기반 업무 대행
    이 시기에는 정확도보다 “와, 실제로 대신 해준다”는 경험 자체가 중요합니다. 따라서 완벽한 범용성보다 제한된 환경에서 높은 성공률을 제공하는 것이 중요합니다.
    중기(1~3년)
    중기에는 개인 생산성 시장과 SMB(중소기업) 시장으로 확장될 가능성이 큽니다. 규모는 국내 수십만~수백만 사용자까지 확대 가능성이 있습니다.
    주요 사용자는:
    - 스타트업 운영팀
    - 온라인 셀러
    - 마케터
    - 리서처
    - 개발팀
    - 데이터 분석 실무자
    이들의 니즈는 “시간 절감”과 “업무 연결성”입니다.
    예:
    - CRM 입력 자동화
    - 쇼핑몰 운영 반복작업
    - 회의록→보고서 자동화
    - 사내 SaaS 연결
    - 데이터 추출 및 정리
    이 시기부터는 단순 AI 기능보다 안정성·권한관리·협업 기능 요구가 강해집니다.
    장기(3~7년)
    장기적으로는 “AI 기반 운영체제(OS 레이어)” 시장으로 진입할 수 있습니다. 단순 SaaS가 아니라 컴퓨터 인터페이스 자체를 대체하는 방향입니다.
    주요 사용자는 일반 대중까지 확대됩니다.
    예:
    - 고령층
    - 비개발자
    - 디지털 활용이 익숙하지 않은 사용자
    - 기업 업무 자동화 시장
    - AI 네이티브 세대
    핵심 니즈는:
    - 자연어 기반 컴퓨팅
    - 앱 간 연결 자동화
    - 사람 대신 컴퓨터 조작
    - 멀티 디바이스 통합 실행
    - 개인 AI 비서화
    장기적으로는 “검색 중심 UI → 대화형 실행 중심 UI”로 이동하는 흐름에 올라탈 가능성이 있습니다.
    2) 현재 시장성과 향후 3년 시장 추세 및 경쟁 분석
    현재 시장성
    AI Agent 시장은 아직 초기지만 매우 빠르게 성장 중입니다. 특히 2024~2026년은 “LLM 자체”보다 “실행 가능한 AI”로 시장 중심이 이동하는 시기입니다.
    현재 주요 흐름:
    - ChatGPT Operator류의 브라우저 실행 AI
    - OpenAI Computer Use
    - Anthropic Claude Computer Use
    - Microsoft Copilot Actions
    - Browser Use / AutoGen / CrewAI 같은 Agent 프레임워크
    - Zapier AI / n8n AI 자동화
    즉, 시장은 이미 “답변 AI”에서 “행동 AI”로 이동하고 있습니다.
    향후 3년 추세
    1. AI Agent 표준화
    Capability 기반 구조와 Tool Calling 구조가 표준처럼 자리잡을 가능성이 높습니다.
    2. 브라우저 자동화 시장 확대
    웹 기반 업무가 많기 때문에 Browser Runtime 경쟁이 심화될 가능성이 큽니다.
    3. 기업용 Agent 수요 증가
    기업은 자체 업무 자동화용 Agent를 원하게 됩니다.
    특히:
    - 보안
    - 권한 제어
    - 감사로그
    - 워크플로우 재현성
    이 중요해집니다.
    4. Agent Store 경쟁
    Capability Hub 자체가 App Store처럼 진화할 가능성이 높습니다.
    예상 경쟁업체 및 서비스
    글로벌:
    - OpenAI Operator
    - Microsoft Copilot Studio
    - Anthropic Claude Agent
    - Google Gemini Agent Mode
    - Rabbit
    - Adept AI
    - MultiOn
    - Devin(Cognition)
    - Zapier AI
    - n8n AI Agent
    국내:
    - 뤼튼
    - 업스테이지 기반 AI 업무도구
    - SaaS 자동화 스타트업
    - 브라우저 자동화 스타트업
    Rimvio가 경쟁해야 하는 핵심은 단순 챗 UI가 아니라 “실행 성공률 + 확장성 + 개발자 생태계”입니다.
    3) 시장 경쟁력을 위한 차별화 전략
    첫 번째는 Capability Marketplace 전략입니다.
    단순 AI 서비스가 아니라 개발자가 기능을 등록하고 공유하는 생태계를 만드는 것이 중요합니다. App Store 모델처럼 Capability 자체가 플랫폼 자산이 되어야 합니다.
    두 번째는 Runtime 분리 전략입니다.
    브라우저 Runtime, PC Runtime, Cloud Runtime을 분리하여 실행환경 자체를 추상화하면 경쟁력이 생깁니다. 대부분 경쟁사는 브라우저 수준에 머물 가능성이 큽니다.
    세 번째는 “Human Approval Layer”입니다.
    실제 구매·결제·삭제 같은 위험 행동은 반드시 사용자 승인 단계를 넣어 신뢰를 확보해야 합니다. AI Agent 시장에서 신뢰 UX는 핵심 경쟁력입니다.
    네 번째는 작업 재현성과 로그 시스템입니다.
    “AI가 뭘 했는지”를 시각적으로 보여주고 replay 가능하게 만들면 기업 시장 진입이 쉬워집니다.
    다섯 번째는 한국형 로컬 서비스 최적화입니다.
    쿠팡·네이버·카카오·정부 사이트 등 국내 웹 구조에 특화된 Capability를 제공하면 해외 서비스보다 강점이 생길 수 있습니다.
    4) 출시 플랫폼 우선순위
    1순위: PC 웹
    가장 적합합니다.
    이유:
    - AI Agent 실행 결과를 확인하기 쉬움
    - 개발 속도가 빠름
    - 브라우저 Runtime과 연결이 쉬움
    - 초기 생산성 사용자들이 대부분 데스크탑 환경 사용
    - Workspace 형태 구현에 유리
    2순위: 데스크탑 앱(Windows/Mac)
    PC Runtime 제어를 위해 중요합니다.
    실제 컴퓨터 제어를 하려면:
    - 로컬 파일 접근
    - 프로그램 실행
    - 시스템 권한
    등이 필요하기 때문입니다.
    Electron 기반으로 시작 가능성이 높습니다.
    3순위: 모바일 앱
    초기 우선순위는 낮습니다.
    모바일에서는 실제 작업 실행 범위가 제한적입니다.
    다만:
    - 작업 요청
    - 승인
    - 모니터링
    - 알림
    용으로는 중요합니다.
    즉 모바일은 “컨트롤 패널” 역할이 적합합니다.
    5) 초기 시장 진입 전략
    첫 번째는 특정 업무 영역 집중입니다.
    범용 AI Agent보다:
    - 쇼핑 자동화
    - 자료 조사
    - 보고서 생성
    - 브라우저 반복업무
    처럼 좁은 문제를 먼저 해결해야 합니다.
    두 번째는 개발자 커뮤니티 확보입니다.
    Capability를 만드는 개발자를 먼저 확보해야 플랫폼이 성장합니다.
    예:
    - GitHub 공개
    - SDK 제공
    - 해커톤
    - 오픈소스 일부 공개
    세 번째는 바이럴 가능한 데모 제작입니다.
    “AI가 실제로 컴퓨터를 조작하는 장면”은 매우 강력한 바이럴 요소입니다.
    X(트위터), 유튜브, 디스코드 중심으로 확산 가능성이 큽니다.
    네 번째는 초기 사용자 그룹 운영입니다.
    Discord 기반 얼리어답터 커뮤니티를 만들고 직접 피드백 루프를 구축하는 것이 중요합니다.
    6) 시장 확대 전략
    첫 번째는 B2B 확장입니다.
    기업용 업무 자동화 Agent 시장으로 진입해야 합니다.
    특히:
    - 사내 시스템 연동
    - 반복업무 자동화
    - AI 워크플로우 구축
    시장은 빠르게 성장할 가능성이 높습니다.
    두 번째는 Capability 생태계 수익화입니다.
    개발자가 Capability를 판매하거나 구독 기반으로 배포할 수 있게 하면 플랫폼 네트워크 효과가 생깁니다.
    세 번째는 AI Workspace화입니다.
    단순 Agent가 아니라:
    - 문서
    - 브라우저
    - 데이터
    - 자동화
    - 협업
    을 통합한 AI 작업환경으로 확장 가능성이 있습니다.
    네 번째는 API/SDK 플랫폼 전략입니다.
    외부 서비스들이 Rimvio Agent를 호출할 수 있게 하면 “AI 실행 인프라”로 성장할 수 있습니다.
    다섯 번째는 엔터프라이즈 보안 강화입니다.
    장기적으로 기업 시장에서:
    - 권한 제어
    - 실행 제한
    - 온프레미스
    - 감사로그
    등이 매우 중요해질 가능성이 큽니다.
    Rimvio는 단순 AI 챗봇이 아니라 “자연어 기반 실행 플랫폼”이라는 점에서 방향성은 매우 큰 시장 흐름과 맞닿아 있습니다. 다만 이 시장은 기술 경쟁 속도가 매우 빠르기 때문에, 초기에는 범용성을 욕심내기보다 “특정 작업에서 압도적으로 잘 동작하는 경험”을 먼저 만드는 것이 성공 가능성을 높일 수 있습니다.

    introduction

    1. 프로젝트의 시작 동기

    현재의 컴퓨터는 사람이 프로그램을 직접 찾아 실행하고, 웹사이트를 열고, 버튼을 누르고, 결과를 확인하는 방식으로 작동합니다.

    ChatGPT나 Gemini처럼 자연어로 질문하고 답을 받는 AI는 빠르게 발전했지만,

    실제 컴퓨터에서 여러 프로그램과 웹사이트를 오가며 복잡한 작업을 끝까지 수행하는 경험은 아직 어렵습니다.

    저희는 이 문제를 해결하기 위해 “사람이 컴퓨터를 사용하는 방식 자체를 바꿀 수 있지 않을까?”라는 생각에서 Rimvio를 시작했습니다.

    Rimvio는 사용자의 자연어 요청을 이해하고, 필요한 기능(Capability)을 찾아 실제 실행환경에서 작업을 수행하는 AI 컴퓨팅 플랫폼을 만들고 있습니다.

    예를 들어 사용자가

    “쿠팡에서 생수 주문해줘”

    라고 하면 단순히 쿠팡 링크를 알려주는 것이 아니라,

    의도 파악 → 필요한 Capability 탐색 → 브라우저 실행 → 상품 탐색 → 조건 확인 → 사용자 승인 → 구매 과정

    까지 실제 작업을 수행할 수 있도록 만드는 것입니다.

    Rimvio의 핵심 구조는 하나의 Rimvio Agent가 중심이 되고, 개발자들이 Hub에 다양한 Capability, Runtime, Adapter, Infrastructure 등을 등록하면

    Agent가 필요한 기능을 선택하여 사용하는 구조입니다.

    즉, 새로운 기능이 하나씩 추가될 때마다 별도의 AI 서비스를 만드는 것이 아니라 Rimvio Agent가 사용할 수 있는 능력이 계속 확장되는 플랫폼을 목표로 합니다.

    장기적으로는 웹 검색, 문서 작성, 개발, 쇼핑, 예약, 데이터 분석, PC 제어 등 사람이 컴퓨터에서 수행하는 다양한 작업을 자연어 하나로 실행할 수 있는 환경을 만들고자 합니다.

    • - AI를 단순 검색/챗봇이 아니라 실제 작업에 활용하고 싶은 사용자

    • - 반복적인 PC/웹 작업을 자동화하고 싶은 사용자

    • - 개발 및 생산성 업무를 AI에게 맡기고 싶은 사용자

    • - 새로운 AI 컴퓨팅 환경에 관심이 있는 초기 사용자 및 개발자

    • - AI Agent를 직접 개발하고 배포하고 싶은 개발자

    2. 회의 진행/모임 방식

    회의 횟수

    주 1~2회 정기적으로 온라인 회의를 진행할 예정입니다.

    초기에는 제품 방향과 개발 진행상황을 공유하고, 실제 프로덕트를 빠르게 만들어 사용자 피드백을 반영하는 방식으로 진행합니다.

    회의 및 커뮤니케이션

    기본적으로 온라인으로 진행합니다.

    • Discord / Slack을 통한 실시간 커뮤니케이션

    • GitHub를 통한 코드 및 이슈 관리

    • Figma를 통한 UI/UX 협업

    • 정기 온라인 미팅을 통한 제품 방향 및 개발 상황 공유

    가능하면 불필요한 회의를 줄이고 실제 개발과 프로덕트 제작에 집중하는 것을 지향합니다.

    3. 저의 경험 및 역할

    저의 경험 및 경력

    현재 AI Agent와 컴퓨팅 환경을 결합한 새로운 제품을 직접 기획하고 개발하고 있습니다.

    Rimvio의 전체 제품 구조와 UX를 직접 설계하고 있으며, AI Agent가 사용자의 의도를 이해하고 실제 작업을 수행하는 과정부터 Capability Hub, 실행환경, PC Runtime, Web Workspace 등의 구조를 구상하고 있습니다.

    특히 단순한 챗봇이나 AI 기능 하나를 만드는 것이 아니라,

    User Intent → Agent → Capability Discovery → Runtime → Execution → Result

    로 이어지는 전체 시스템을 하나의 제품으로 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

    이 프로젝트내에서의 저의 역할

    프로젝트 리더로서 전체 제품의 방향과 핵심 아키텍처, 제품 기획 및 PM을 담당합니다.

    현재까지 제품의 핵심 아이디어와 UX/아키텍처를 구체화하고 있으며, 팀원들과 함께 실제 사용할 수 있는 MVP를 빠르게 만들어가는 것을 목표로 합니다.

    단순히 아이디어를 논의하는 팀보다는 직접 코드를 작성하고 실제 제품을 만들어 출시하는 팀을 만들고 싶습니다.

    특히 개발자분들과 함께 기술적으로 가능한 범위와 제품적으로 필요한 범위를 계속 조율하면서 Rimvio를 발전시키고 싶습니다.

    4. 기타

    Rimvio는 아직 초기 단계의 프로젝트입니다.

    따라서 이미 완성된 서비스를 유지보수하는 프로젝트가 아니라, 처음부터 새로운 제품을 함께 만들어가는 과정에 가깝습니다.

    특정 기술 경험보다 중요한 것은 실제 제품을 만들어보고 싶은 분인지 여부입니다.

    AI Agent, 자동화, 개발도구, 컴퓨터 인터페이스, SaaS 등에 관심이 있거나 직접 서비스를 만들어 출시해보고 싶은 분이라면 적극적으로 환영합니다.

    초기 팀인 만큼 역할에 지나치게 선을 긋기보다는 자신의 전문 분야를 중심으로 다양한 영역을 함께 경험할 수 있는 분을 찾고 있습니다.

    최종적으로는 단순한 프로젝트 결과물이 아니라 실제 사용자가 사용할 수 있는 제품을 출시하는 것을 목표로 합니다.

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    • NextJS

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    • React

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