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Turn your workday into structured workflows agents can execute. 100% local, served over MCP.

그것이 해결하는 문제

컴퓨터를 사용하는 에이전트는 일반적으로 매번 작업을 처음부터 시작하며, 스크린샷, 추론, 행동이라는 비용이 많이 들고 반복적인 추론이 필요합니다. 이는 당신이 여러 번 수행한 작업이라도 마찬가지입니다. 또한, 에이전트는 당신의 최근 활동에 대한 맥락이 부족하여, 당신이 컴퓨터에서 무엇을 했는지 알지 못한 채 매번 대화를 시작합니다.

어떻게 작동하는가

이 프로젝트는 로컬에서 화면 활동을 기록하고 원시 스냅샷을 구조화된 "활동 프레임"―작업의 결정론적 기록―로 컴파일합니다. 이러한 프레임은 두 가지 방식으로 사용됩니다:

  1. 컨텍스트 생성: 사용한 앱, 방문한 사이트, 기간의 요약인 컴팩트하고 에이전트가 바로 사용할 수 있는 컨텍스트 블록을 만들어 시스템 프롬프트에 붙여넣어 에이전트가 당신의 하루를 알 수 있도록 합니다.
  2. 워크플로 자동화: 반복되는 활동을 식별하여 실행 가능한 스크립트(요소 이름과 역할에 기반한 순서대로 클릭과 키스트로크)로 변환합니다. 이를 통해 에이전트는 처음부터 다시 유도하는 대신 시연된 작업을 재생할 수 있어 토큰 비용을 줄이고 신뢰성을 높일 수 있습니다.

대상 사용자

토큰 오버헤드를 줄이고 사용자 활동의 사실적인 로컬 메모리를 에이전트에 제공하려는 컴퓨터 사용 에이전트를 구축하는 개발자.

주요 특징

  • 결정론적 메모리: 측정 데이터(세션, 기간)와 추론 해석을 엄격히 분리하는 두 계층 계약을 사용합니다.
  • 로컬 프라이버시 우선: 모든 캡처, 저장, 컴파일이 로컬 머신에서 이루어지며, 데이터는 클라우드에 업로드되지 않습니다.
  • MCP 통합: 에이전트가 컨텍스트, 활동 패턴, 단계별 스크립트를 검색할 수 있는 도구를 포함한 Model Context Protocol(MCP) 서버가 포함됩니다.
  • 광범위한 사이트 지원: GitHub, LinkedIn, Slack, Notion을 포함한 25개 이상의 주요 플랫폼용 엔티티 파서가 포함됩니다.