지속되는 메모리
대화, 결정, 선호가 세션이 끝나도 남습니다. 장기 메모리는 대화 기록을 통째로 쌓는 것이 아니라 실제 업무에서 추려냅니다.
Olano Core
에이전트를 떠받치는 플랫폼.
문장을 쓰는 건 모델입니다. 에이전트를 업무에 쓸모 있게 만드는 모든 것 — 기억하고, 연결하고, 실행하고, 멈춰서 물어볼 때를 아는 것 — 은 그 주위의 플랫폼이 합니다.
Olano 플랫폼
Core는 일하고, Cortex는 개선합니다.
대부분의 에이전트 제품은 다음 작업 하나만 봅니다. Olano는 AI 시스템의 운영 전 주기를 위해 만들어졌습니다. 오늘의 일을 하고, 배운 것을 간직하고, 다음에 무엇을 개선할지 제안합니다 - 저희가 직접 구축하고 운영하는 인프라 위에서.
Olano Core - 에이전트, 도구, 메모리, 채널, 안전장치를 조율하는 멀티 에이전트 런타임입니다.
Olano Cortex - 일상 업무를 팀이 승인할 수 있는 제안으로 전환하는 개선 레이어입니다.
시스템 연동 - 이메일, WhatsApp, 캘린더, CRM, 문서, 내부 시스템 등 이미 사용 중인 도구와 연동됩니다.
멀티 모델 라우팅 - 엄격한 지출 통제 안에서 각 작업에 가장 적합한 AI 모델이 처리를 담당합니다.
Olano Core로 구동 · Olano Cortex로 개선.
움직이는 화면
실제로 쓰는 모습을 보세요.
실제 운영 중인 배포 환경을 그대로 담은 화면 녹화 2편 - 내레이션도 편집도 없습니다.
450+커넥터 도구
75+기본 제공 연동
200+MCP 서버
15+메시징 채널
180+전문 에이전트
19스타터 팀
18+모델 제공사
12지원 언어
Olano Core
업무에서 쓸모 있으려면 필요한 모든 것.
프롬프트 입력창이 아닙니다. 모든 에이전트에게 메모리, 도구, 일정, 사람에게 닿는 경로, 그리고 넘지 않을 경계를 부여하는 런타임입니다.
회사 문서에 근거한 답변
가격표, 사규, 업무 매뉴얼, 제품 사양을 올리세요. 답변은 회사 자료에서 나오고, 출처가 함께 붙습니다.
한 번만 가르치면 되는 스킬
절차를 한 번 보여주면 매번 똑같이 실행합니다. 20개 스킬이 기본 탑재되어 있고, Cortex는 반복되는 업무에서 새 스킬을 만들어 제안합니다.
450+ 커넥터 도구
CRM, 캘린더, 재무, 파일, 브라우저, 데이터베이스, 결제, 마케팅 - 75+ 기본 통합에 걸쳐 제공됩니다.
MCP 기본 내장
200+ 사전 구축 Model Context Protocol 서버 라이브러리와 원하는 커스텀 서버 - OAuth, 상태 점검, 자동 재연결을 지원합니다.
15+ 메시징 채널
WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, 이메일, SMS, Signal, Matrix, Feishu, WeCom, WeChat, DingTalk, 인바운드 웹훅까지 - 에이전트 하나가 전부 담당합니다.
예약 실행과 선제적 업무
크론 방식 작업, 정기 점검, 모니터링이 요청을 기다리지 않고 먼저 결과를 가져옵니다.
함께 쓰는 이슈 트래커
에이전트와 사람이 같은 작업 항목을 등록하고, 배정하고, 댓글을 달고, 종료합니다 - 추가만 가능한 감사 로그와 하이브리드 검색을 갖췄습니다.
에이전트 간 업무 위임
에이전트는 관리자, 부하 에이전트, 승인된 동료에게 메시지를 보내고, 전문 업무는 목적에 특화된 서브에이전트에게 넘깁니다.
0-4단계 신뢰 등급
관찰 전용부터 완전 자율까지, 에이전트별·카테고리별로 설정합니다. 외부로 나가는 작업은 허용하기 전까지 사람의 승인을 기다립니다.
자격 증명 금고
커넥터 토큰과 API 키는 암호화되어 프롬프트, 파일, 모델의 손이 닿지 않는 곳에 보관됩니다.
12개 언어
고객은 편한 언어로 쓰고, 에이전트는 같은 언어로 답하며, 대화 맥락을 그대로 유지한 채 담당자에게 넘깁니다.
다중 사용자 에이전트
번호 하나에 에이전트 하나. 고객마다 각자의 메모리를 갖습니다.
회사 WhatsApp 번호에 에이전트를 두면 메시지를 보내는 모두를 응대하면서 각 사람을 따로 기억합니다. Priya의 주문 내역은 Priya의 것입니다. Marcus는 볼 수 없고, 아무리 정중하게 물어보는 사람도 마찬가지입니다.
- 신원 기준으로 분리. 메모리는 채널에서 인증된 발신자를 기준으로 저장됩니다 - 모델을 구슬려 바꿀 수 있는 값이 아닙니다.
- 각자의 리마인더. 각 사용자가 자기 일정에 맞춰 에이전트에게 후속 연락을 요청할 수 있습니다.
- 요청하면 삭제. 명령 한 번으로 특정 한 사람의 메모리만 지워집니다.
- 지식은 공유, 이력은 분리. 모두가 회사 문서에서 같은 답을 얻지만, 서로의 대화 맥락은 전혀 섞이지 않습니다.
쌓일수록 강해지는 구조
모델은 교체할 수 있어도, 에이전트는 그렇지 않습니다.
에이전트를 나만의 것으로 만드는 요소 - 메모리, 회사 문서, 가르쳐 둔 절차, 함께 일하는 상대, 허용된 행동 범위 - 는 플랫폼에 남습니다. 아래에 깔린 모델을 바꿔도 전부 그대로 유지됩니다.
- 18+ 제공업체. Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, Mistral, Groq, Bedrock 등 - 에이전트별로 섞어 쓰고, 대화 도중에도 바꿀 수 있습니다.
- 모든 요금제에서 내 API 키 사용. 추가 요금도, 등급 제한도 없습니다. 제공업체가 고객에게 직접 청구합니다.
- GPU 인스턴스에서 로컬 모델 실행. RTX 4000 Ada부터 H200까지, 직접 운영하는 GPU 장비에서 Ollama로 오픈 모델을 돌리세요 - 데이터는 장비 밖으로 나가지 않습니다.
- 확실한 지출 상한. 미리 합의하고, 플랫폼이 강제하고, 대시보드에서 확인합니다.
비서를 넘어서
지금 쓰는 AI 도구가 거의 확실히 못 하는 세 가지.
로드맵이 아니라 이미 제공 중인 플랫폼 기능입니다.
비서 모드
에이전트를 본인의 Telegram Business 계정에 연결하면 사람들이 보내는 메시지를 처리합니다. 내용을 브리핑하고 승인용 답장 초안을 써 줄 수도 있고, 허용한다면 - 기계처럼 즉답하는 대신 사람이 답하는 듯한 간격을 두고 - 고객님을 대신해 직접 답할 수도 있습니다.
에이전트로 요금 받기
에이전트를 상품으로 만드세요. 신규 사용자에게 무료 체험을 준 뒤, 본인의 Stripe 계정이나 Telegram Stars로 정기 구독료를 받습니다. 결제 확인이 모델보다 먼저 실행되므로, 구독이 끊긴 사용자는 말로 우회할 수 없습니다.
실제 권한이 있는 팀
직원마다 계정을 주고, 각자 어떤 에이전트를 보고 사용할 수 있는지 정하세요. 소유자, 관리자, 멤버 역할이 있고 - 모든 작업은 그 일을 한 사람이나 에이전트에게 귀속됩니다.
첫 에이전트를 만들어 보세요.
Olano Cloud에 배포하고 대시보드에서 첫 에이전트를 만들어 보세요. 아니면 먼저 매뉴얼 부터 읽어 보세요.
어디에 쓰이는가
그냥 ChatGPT나 챗봇을 쓰면 안 되나요?
둘 다 각자의 용도에서는 훌륭합니다. 다만 어느 쪽도 고객이 이미 쓰는 채널 위에서 비즈니스의 반복 업무를 돌려 주지는 않습니다.
| 기능 | 범용 AI 어시스턴트 | 챗봇 빌더 | Olano |
|---|---|---|---|
| 고객이 쓰는 채널에서 응답 | 아니요.사용자가 찾아가야 함 | 예.그것이 핵심 | 예.WhatsApp, Telegram, Slack, 이메일, SMS 등 |
| 세션이 바뀌어도 비즈니스를 기억 | 일부.개인 기억, 계정 하나 | 아니요.스크립트 플로우 | 예.기억, 내 문서, 가르친 스킬 |
| 내 시스템에서 직접 실행 | 일부.일부 커넥터 | 일부.상담원 연결과 양식 | 예.450+ 도구, 승인 게이트 포함 |
| 아무도 보지 않을 때도 작동 | 일부.일부 예약 작업 | 아니요.메시지를 받아야 움직임 | 예.예약 실행, 모니터링, 선제 보고 |
| 해 온 일에서 스스로 개선 | 아니요.내일도 그대로 | 아니요.직접 플로우를 수정 | 예.Cortex가 제안하고, 승인은 사용자가 |
| 내 것인 환경에서 실행 | 아니요.공용 SaaS | 아니요.공용 SaaS | 예.전용 격리 배포 |
표를 옆으로 넘겨 비교하세요 →
범용 어시스턴트로 이미 충분하다면 그것을 쓰세요 — 저희도 전체 비교에서 그렇게 말합니다. 업무가 반복되고, 고객 채널로 들어오고, 내 시스템을 건드려야 할 때 Olano는 제값을 합니다.