데스크톱 AI 에이전트 비용을 줄이려는 운영체제 기반 접근
이 데스크톱 는 마우스와 키보드를 직접 조작하는 방식 대신, 운영체제 기반 통합으로 여러 을 다루는 방향을 택했다. 목표는 5개나 50개 앱이 아니라 수천 개 과 연결할 수 있는 확장 가능한 방식이다. 개발팀은 가 느리고 비싸서 사용자 한 명당 300달러어치 토큰을 부담하는 구조는 감당하기 어렵다고 본다.
그래서 처리에 초점을 맞추고, 높은 TPS에서도 더 부드럽게 작동하는 에이전트를 만들려 한다. 이 방식은 5개월 동안 통합에 집중한 결과이며, 단계와 초기 제품 단계를 거쳐 Early Access까지 진행됐다고 한다.
핵심 포인트
- 방식은 느리고 비싸다는 문제의식에서 출발했다.
- 사용자 한 명당 300달러 규모의 을 부담하는 구조를 피하려 한다.
- 목표는 수천 개 과 연결되는 확장 가능한 통합 방식이다.
- 운영체제 기반 아이디어로 에서 초기 제품, Early Access까지 진행됐다.
- 처리와 높은 TPS에서의 부드러운 작동을 강조한다.