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해결하는 문제

Grasp는 여러 AI 에이전트 프로젝트를 동시에 관리하는 비효율성과 AI 모델이 생성하는 긴 문장 중심의 출력을 해석하는 어려움을 해결합니다. 다양한 IDE와 실행 상태 간 전환에 따른 인지 부담을 줄이고, 긴 에이전트 응답을 인간이 검토하고 승인하기 쉬운 구조화된 시각적 아티팩트로 변환합니다.

작동 방식

Cursor, Claude Code, CodeBuddy 등 다양한 에이전트 백엔드와 통합되는 통합 플랫폼을 제공하며, 시각적 유한 상태 기계(FSM) 캔버스를 사용해 에이전트를 오케스트레이션합니다. 사용자는 명확화, 계획, 구현을 위한 노드를 설계하고 성공, 실패, 롤백 경로를 정의할 수 있습니다. 시스템은 Docker 사전에서 워크플로우를 실행하며, 아티팩트 MCP를 활용해 상태 전환 전에 필요한 출력이 생성되었는지 보장합니다. 또한 수동 승인을 기다리는 '사람의 게이트' 기능도 포함되어 있습니다.

대상 사용자

다수의 프로젝트에 걸쳐 복잡한 다단계 AI 에이전트 워크플로우를 오케스트레이션하고, 에이전트가 생성한 코드와 계획을 구조적으로 모니터링, 검토, 승인해야 하는 개발자 및 프로젝트 매니저입니다.

주요 기능

• 시각적 워크플로우 캔버스: 체크포인트, 성공/실패 경로, 롤백 엣지를 갖춘 노드로 에이전트 로직 설계.
• 다중 백엔드 지원: Cursor, Claude Code, CodeBuddy, Trae, OpenCode 등 다양한 에이전트 백엔드와 연동 가능.
• 구조화된 아티팩트: 에이전트의 과도한 출력을 시각적 사양, 계획, HTML 미리보기로 변환해 빠른 검토 가능.
• 사전 실행: Git 배포( GitHub/GitLab/SSH)가 통합된 격리된 Docker 사전에서 에이전트 실행.
• 관측성 도구: 타임라인, 사전 로그, 상세한 토큰 사용량 및 비용 분석 제공.