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[IT뉴스]젠스파크 CEO “업무용 두뇌 장착해 업무 맥락 통합한다"

온카뱅크관리자

2026-07-25 06:07:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 세컨드브레인 중심으로 이메일·회의·업무 앱 맥락 통합 
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 [디지털데일리 구아현기자] 생성형 인공지능(AI) 에이전트 경쟁이 개별 작업의 답변 성능을 넘어 업무 맥락을 얼마나 오래 유지하고 다음 작업까지 끊김 없이 연결하느냐로 확장되고 있다. 젠스파크는 이메일과 회의, 업무 애플리케이션에 흩어진 정보를 지속형 ‘업무용 두뇌’로 통합하고 슈퍼에이전트가 같은 메모리를 바탕으로 후속 업무를 수행하는 새로운 기능을 선보였다.
 젠스파크는 24일 서울 광진구 본다빈치뮤지엄에서 열린 ‘젠스파크 AI 워크스페이스 6.0 미디어데이’에서 한국 사업의 공식 출범을 알리고 ‘AI 워크스페이스 6.0’을 공개했다. 새로운 기능은 지속형 메모리 시스템 ‘세컨드브레인’과 이를 오프라인 업무로 확장하는 하드웨어 ‘세컨드브레인 노트’, 이메일 AI 에이전트 ‘젠메일’, 디자인 에이전트 ‘AI 디자인’, 사람과 AI 에이전트의 협업 플랫폼 ‘젠팀’이다.
 이번 업데이트의 핵심은 AI의 메모리를 단순한 답변 개인화 기능이 아닌 업무 연속성을 확보하는 실행 인프라로 확장한 데 있다. 개별 도구와 대화 사이에서 끊기던 프로젝트 배경과 의사결정, 커뮤니케이션 이력을 하나의 메모리로 묶고 여러 에이전트가 이를 공유하도록 했다.
 에릭 징 젠스파크 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 “현재 AI와 일할 때는 작업을 요청할 때마다 우리가 누구인지와 업무 맥락을 반복해서 설명해야 한다”며 “세컨드브레인은 개인 데이터를 하나의 업무용 두뇌로 컴파일하고 사람과 AI 에이전트가 이를 읽고 수정할 수 있도록 한다”고 말했다.
 젠스파크는 AI 모델 70종 이상과 인하우스 도구 150여개, 선별·정제한 프리미엄 데이터셋 20여개를 연결한 에이전틱 엔진을 이들 기능에 적용했다. 작업 난도와 요구 품질, 비용에 따라 적합한 모델과 도구를 자동으로 배정해 결과물을 완성하는 구조다.
 ◆ 메모리를 업무 인프라로… 회의·통화까지 ‘세컨드브레인’에 연결
 AI 워크스페이스 6.0의 중심은 지속형 업무 메모리인 세컨드브레인이다. 기존 생성형 AI는 대화나 작업이 끝나면 이전 업무의 배경과 관계자 정보, 의사결정 과정을 다음 작업에 온전히 넘기지 못하는 경우가 많았다. 사용자는 새로운 대화를 시작할 때마다 프로젝트 배경과 업무 방식, 참고 자료를 다시 입력해야 했다.
 세컨드브레인은 이메일과 캘린더, 슬랙, 노션, 구글 워크스페이스, 허브스팟 등 여러 업무 도구에 흩어진 정보를 하나의 메모리 계층으로 통합한다. AI 에이전트는 과거 프로젝트와 주요 의사결정, 관계자와 주고받은 내용, 사용자의 문서 작성 방식 등을 후속 업무에 활용한다.
 사용자의 말투와 선호도를 기억해 답변을 개인화하는 수준을 넘어, 메모리를 이메일 처리와 문서 작성, 디자인, 협업 등 실제 업무 실행의 기반으로 삼겠다는 전략이다. 기억하는 대상도 개인의 취향에서 프로젝트와 조직의 업무 관계로 넓혔다.
 케이 주 젠스파크 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 “긴 프롬프트에는 사용자의 선호도와 현재 업무, 참고해야 할 맥락이 담겨 있다”며 “세컨드브레인이 이를 미리 학습하고 통합하면 간단한 질문과 지시만으로 업무를 완료할 수 있다”고 설명했다.
 젠스파크는 업무용 애플리케이션 밖에서 발생하는 정보까지 세컨드브레인에 연결하기 위해 첫 하드웨어 ‘세컨드브레인 노트’도 출시했다. 신용카드 크기의 세컨드브레인 노트는 회의와 통화, 대화, 음성 아이디어를 녹음한 뒤 전사문과 요약, 액션아이템으로 변환해 세컨드브레인에 동기화한다. 최대 35시간 연속 녹음을 지원하며, 하루 6시간씩 사용할 경우 약 일주일간 이용할 수 있다는 게 회사 측 설명이다.
 스마트폰 마이크가 주로 한 사람의 통화에 맞춰 설계됐다면, 세컨드브레인 노트는 여러 사람이 서로 다른 거리에서 발언하는 회의 환경을 고려했다. 버튼 한 번으로 녹음을 시작할 수 있어 스마트폰 잠금을 해제하고 애플리케이션을 실행하는 과정도 줄였다.
 녹음 이후 작업도 하나의 흐름으로 연결한다. 사용자가 음성 파일을 전사 서비스와 요약 도구, 문서 작성 서비스에 각각 옮기지 않아도 젠스파크가 전사와 요약, 보고서·발표자료·기사 초안 작성까지 처리한다. 징 CEO는 “회의 직후 기사 작성을 요청하면 여러 중간 단계를 거치지 않고 최종 결과물을 받을 수 있다”며 “사용자가 여러 도구를 오가며 수작업을 처리하기보다 전략적인 업무에 집중하도록 하는 것이 목표”라고 말했다.
 녹음 데이터는 마이크로소프트 애저 클라우드에 저장된다. 사용자는 자료를 내보내거나 삭제할 수 있다. 다만 한국에서 수집한 데이터가 국내 애저 리전에 저장되는지, 해외 데이터센터로 전송되는지는 구체적으로 밝히지 않았다. 회의 녹음에 대한 참석자 동의는 이용자가 사전에 해결해야 할 절차라고 설명했다.
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 ◆ 젠메일·AI 디자인·젠팀…공통 기억을 실제 업무로 전환
 세컨드브레인이 업무 맥락을 축적하는 기억 계층이라면, 젠메일과 AI 디자인, 젠팀은 이를 결과물로 바꾸는 실행·협업 계층이다.
 젠메일은 사용자의 기존 이메일과 표현 방식, 업무 관계, 프로젝트 이력을 바탕으로 이메일 업무를 처리한다. 회신 문장을 작성하는 데 그치지 않고 지메일과 아웃룩 안에서 과거 이메일과 회의 기록, 관련 문서를 찾아 현재 업무와 연결한다.거래처가 보낸 계약서를 과거 합의 내용과 비교하거나, 특정 고객과 진행한 프로젝트의 경과를 찾아 회신에 반영하는 방식이다. 별도 AI 서비스에 이메일과 첨부 자료를 다시 복사해 입력하는 과정도 줄인다.
 징 CEO는 “젠메일은 사용자가 누구인지, 어떤 방식으로 이메일에 답하고 글을 쓰는지를 이해하는 AI 두뇌를 이메일 클라이언트 안에 넣은 제품”이라며 “이메일 화면을 벗어나지 않고 관련 업무까지 처리할 수 있다”고 말했다.
 AI 디자인은 자연어 요청을 실제 제작에 활용할 수 있는 시각 자료와 프로토타입으로 전환한다. 포스터와 프로모션 이미지뿐 아니라 애플리케이션 UI과 웹사이트, HTML 기반 인터랙티브 콘텐츠, 영상 등을 생성한다. 정적인 이미지를 한 번 만드는 데서 그치지 않고 사용자가 수정해 실제 프로젝트에 적용할 수 있는 결과물을 지향한다. 기존 문서와 브랜드 자료, 프로젝트 맥락을 디자인 과정에 반영해 결과물의 일관성도 높인다는 구상이다.
 젠스파크는 AI 디자인에 한국 이용자들의 요구가 반영됐다고 밝혔다. 징 CEO는 “한국은 디자인에 대한 관심이 높은 시장이고 이용자들이 포스터와 프로모션 자료 제작에 여러 디자인 도구를 활용한다”며 “한국 커뮤니티의 피드백을 반영해 만든 기능을 글로벌 시장에도 제공하고 있다”고 말했다.
 젠팀은 사람과 여러 전문 AI 에이전트가 하나의 공간에서 업무를 나누는 협업 플랫폼이다. 사용자는 마케팅과 영업, 리서치, 재무, 디자인, 개발 등 역할별 AI 에이전트를 그룹 채팅방에 팀원처럼 추가할 수 있다. 리서치 에이전트가 잠재 고객을 조사하면 영업 에이전트가 연락 이메일을 작성하고, 디자인 에이전트가 후속 미팅에 필요한 피치덱을 만드는 방식이다. 사람 구성원도 같은 공간에서 진행 상황을 확인하고 추가 지시를 내릴 수 있다.하나의 범용 AI에 모든 업무를 맡기는 방식과 달리, 전문 에이전트가 작업을 나눠 맡고 결과물을 다음 에이전트에 넘긴다. 이 과정에서 세컨드브레인의 공통 메모리를 공유하기 때문에 담당 에이전트가 바뀌더라도 프로젝트 배경을 다시 설명할 필요가 줄어든다.
 징 CEO는 “젠팀은 사용자와 동료, 여러 AI 에이전트가 하나의 워크스페이스에서 함께 일하는 협업 계층”이라며 “서로 다른 역할을 맡은 에이전트가 팀워크로 결과물을 완성하도록 설계했다”고 말했다.
 ◆ 70종 이상 모델 자동 선택… 비용·성능에 따라 모드 구분
 세컨드브레인과 젠메일, AI 디자인, 젠팀의 기반에는 ‘젠스파크 에이전틱 엔진’이 있다. 현장 발표 자료에 따르면 에이전틱 엔진은 다양한 규모의 AI 모델 70종 이상과 인하우스 도구 150여개, 프리미엄 데이터셋 20여개로 구성된다. 70개 이상의 모델을 에이전틱 엔진이 사용자의 요청과 작업 난도를 분석해 적합한 모델로 전달하고, 필요한 도구와 데이터셋을 하나의 작업 흐름으로 연결한다.
 젠스파크는 사용자가 특정 모델을 직접 선택하는 방식과 함께 ‘스탠다드 모드’와 ‘울트라 모드’를 제공한다. 울트라 모드는 비용보다 결과물 품질을 우선해 해당 시점에 이용할 수 있는 최상위 모델을 선택한다. 스탠다드 모드는 자동 모델 라우팅을 통해 성능 저하를 최소화하면서 토큰 비용을 낮추도록 설계됐다.
 젠스파크는 이용자가 크레딧 사용 내역에서 각 작업에 투입된 토큰과 소진된 크레딧을 확인할 수 있도록 했다. 향후에는 어떤 모델이 선택됐는지와 실제 비용이 얼마나 발생했는지도 더 투명하게 공개할 계획이다. 징 CEO는 “가장 강력한 AI 모델은 경주용 자동차와 같다”며 “고속 주행이 필요할 때는 스포츠카를 쓰고 일상적인 출퇴근에는 일반 자동차를 이용하듯 작업별로 다른 모델을 적용하면 비용을 크게 낮출 수 있다”고 말했다.
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