OpenTag는 Claude Tag와 어떻게 다른가요?

Claude Tag는 Claude에 연결되어 있는 반면, OpenTag는 80개 이상의 모델 중 작업에 가장 적합한 모델(Claude, GPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Kimi, Qwen, Llama, Mistral 포함)로 작업을 라우팅하며, Slack과 Microsoft Teams 모두에서 작동합니다.

OpenTag를 사용할 때 모델을 선택해야 하나요?

아니요. OpenTag는 기능, 속도, 안정성, 비용과 같은 요소를 기반으로 각 요청을 적절한 모델로 자동 라우팅하므로 팀은 모델 릴리스를 추적할 필요 없이 한 번의 언급으로 사용할 수 있습니다.

OpenTag는 어떤 모델에 접근할 수 있나요?

OpenTag는 Conifer의 모델 카탈로그를 통해 최첨단 모델군(Claude, GPT, Gemini) 및 기타 개방형/효율적인 모델을 포함하여 80개 이상의 모델에 걸쳐 작업을 라우팅할 수 있습니다.

OpenTag는 질문에 답하는 것 외에 작업을 수행할 수 있나요?

예. 작업 공간이 연결하는 도구/커넥터에 따라 OpenTag는 스레드 내에서 진행 상황을 보고하면서 작업을 수행하고 워크플로를 완료할 수 있으며(예: 문제 조사, 코드 변경, 아티팩트 생성), 승인할 때까지 회사 외부로 나가는 작업을 보류할 수 있습니다.

OpenTag에서 자동화는 어떻게 작동하나요?

OpenTag는 반복되는 요청(예: 3주 연속으로 동일한 요청 발생)을 감지하면 자동화를 제안할 수 있습니다. 그런 다음 OpenTag가 작업을 인계받기를 원하는지 묻고, 사용자가 승인하거나 거부합니다.

OpenTag가 Slack에서 응답하지 않는 것처럼 보이는 이유는 무엇인가요?

Slack에서 앱을 작업 공간에 설치하는 것은 채널에 추가하는 것과 다릅니다. Slack은 앱이 멤버가 아닌 채널에 대해 app_mention 이벤트를 내보내지 않으므로 OpenTag가 해당 채널/대화에 초대되어야 응답할 수 있습니다.

OpenTag는 모델 토큰을 판매하나요? 비용 절감은 어디에서 오나요?

OpenTag는 모델 토큰을 판매하지 않습니다. 많은 작업을 여전히 잘 수행할 수 있는 저렴한 모델로 라우팅하여 지출을 줄이는 것을 목표로 하며, 모든 것을 최첨단 모델로 보내는 것과 비교하여 태그된 작업당 최대 70% 낮은 비용을 목표로 합니다(이는 목표이며 보장된 평균이 아닙니다).

OpenTag

WebsiteFreemiumAI Meeting Assistant AI Team Collaboration

OpenTag는 팀 채팅을 위한 모델에 구애받지 않는 AI 동료로, Slack 또는 Microsoft Teams에서 @mention하여 80개 이상의 모델에 걸쳐 작업을 라우팅하고, 연결된 도구를 통해 실제 작업을 실행하며, 요약뿐만 아니라 증거와 함께 스레드에 회신할 수 있습니다.

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개요
대안

제품 정보

업데이트됨:Aug 31, 2026

OpenTag이란?

OpenTag는 작업이 이미 이루어지는 곳, 즉 주로 Slack 및 Microsoft Teams에서 작동하도록 설계된 팀 고유의 AI 팀원입니다. 독립형 챗봇이 아니라 공유 컨텍스트 및 권한 부여를 통해 채널 및 스레드 내에서 작동하여 팀이 질문에 답하고, 결과물을 초안하고, 운영 작업을 완료하도록 돕습니다. 핵심적인 차별점은 모델에 구애받지 않는 라우팅입니다. OpenTag는 80개 이상의 모델 중에서 선택할 수 있으며 필요할 때만 최첨단 모델을 '사용'하여 품질을 높게 유지하면서 전체 모델 지출을 줄이는 것을 목표로 합니다.

OpenTag의 주요 기능

OpenTag는 팀 협업 스레드(특히 Slack 및 Microsoft Teams) 내에서 작동하는 모델에 구애받지 않는 AI 동료입니다. 대화에서 OpenTag를 멘션/태그하면 요청을 적절한 모델로 라우팅하고(Conifer를 통해 80개 이상의 모델 풀에서, 필요할 때만 최신 모델 사용), 연결된 도구에 범위가 지정된 샌드박스 환경에서 작업을 실행하며, 증거/영수증과 함께 동일한 스레드에 회신합니다. 또한 반복되는 요청으로부터 학습하여 자동화를 제안하고, 실제 팀 토론에서 가져온 자체 업데이트 위키를 유지하며, 팀원들이 자격 증명을 공유할 필요가 없도록 요청 사용자에게 따르는 권한으로 팀 전체 사용을 위해 설계되었습니다.

Slack 및 Teams용 스레드 내 AI 동료: 팀이 이미 협업하는 곳에서 작동합니다. 스레드에서 @opentag를 멘션하면 컨텍스트 내에서 응답하고, 사용자를 별도의 UI로 푸시하는 대신 동일한 대화에 직접 결과를 반환합니다.

80개 이상의 모델에 걸친 모델에 구애받지 않는 라우팅: 작업에 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하여(Conifer를 통해) 일상적인 작업에는 더 저렴하고 빠른 모델을 사용하고, 필요할 때 Claude/GPT/Gemini급 모델로 에스컬레이션하여 전체 비용을 절감합니다.

범위가 지정된 도구 액세스를 통한 샌드박스 실행: 각 실행은 자체 머신/환경에서 실행되며, 샌드박스 처리되고, 연결한 도구로 제한되며, 완료 후 해체되어 더 안전한 '실제 작업 수행' 자세를 지원합니다.

휴먼 인 더 루프 승인 및 증거 기반 출력: 외부 시스템에 영향을 미칠 수 있는 작업에 대해 사람이 승인할 때까지 영수증을 표시하고 작업을 보류하도록 설계되었습니다. '적용'은 어댑터가 작업을 실행하도록 구성된 경우에만 나타납니다.

반복 요청으로부터의 자동화 제안: OpenTag가 반복되는 요청(예: 동일한 월요일 보고서 여러 번)을 감지하면, 간단한 예/아니오 승인으로 워크플로를 예약하고 소유할 것을 선제적으로 제안합니다.

실제 스레드에서 생성되는 자체 조직 팀 위키: 분산된 채널 결정 및 런북을 정책 변경 시 업데이트되는 살아있는 페이지로 전환하여 기관 지식을 보존하고 이직 시 '부족 지식' 손실을 줄입니다.

OpenTag의 사용 사례

영업 및 RevOps 반복 보고: 연결된 시스템에서 주간 파이프라인/CAC/예측 요약을 자동으로 생성하고, 팀이 제안된 자동화를 승인하면 정해진 일정에 따라 적절한 Slack 채널에 게시합니다.

고객 지원 및 운영 런북: 지원/운영 스레드에서 진화하는 정책(환불 기준, 에스컬레이션 규칙, 온보딩 단계)을 항상 최신 상태인 위키에 캡처하고, 출처가 명확한 컨텍스트로 질문에 답변합니다.

엔지니어링 온콜 및 사고 분류: 사고 채널에서 컨텍스트를 요약하고, 연결된 도구(예: 통합된 GitHub/Zendesk/모니터링)에서 관련 정보를 가져오고, 다음 조치를 제안하며, 수행된 작업에 대한 감사 가능한 기록을 유지합니다.

재무 및 청구 후속 조치: 메시지를 작성하고, 상태를 추적하고, 스레드에 업데이트를 게시하여 송장 추적 또는 수금 워크플로를 조정하고, 반복되는 수동 후속 조치를 예약된 자동화로 전환합니다.

교차 기능 프로젝트 조정: 진행 중인 프로젝트 논의를 구조화된 지식(결정, 소유자, 타임라인)으로 전환하고, 맞춤형 워크플로 구성 없이 도구 전반에 걸쳐 일상적인 조정 작업을 실행하는 데 도움을 줍니다.

장점

모델에 구애받지 않는 라우팅은 대부분의 작업에 더 작은 모델을 사용하면서 필요할 때 최신 모델에 대한 액세스를 유지하여 비용을 절감할 수 있습니다.

팀 협업 도구(Slack/Teams)에서 직접 작동하여 컨텍스트 전환을 줄이고 결과를 원래 스레드에 연결합니다.

반복되는 행동을 기반으로 한 자동화 제안은 수동 워크플로 설정의 필요성을 줄이고 점진적인 채택을 장려합니다.

단점

설정 및 효율성은 올바른 도구/어댑터 연결에 따라 달라집니다. 적절한 채널 멤버십 또는 구성이 없으면 올바르게 작동하더라도 '고장난' 것처럼 보일 수 있습니다.

작업을 수행할 수 있으므로 조직은 내부 보안/규정 준수 요구 사항에 맞게 신중한 권한 부여, 승인 및 거버넌스가 필요할 수 있습니다.

활발한 개발은 더 빠른 변화를 의미합니다. 인터페이스/SDK 구성 요소 및 운영 세부 사항은 시간이 지남에 따라 진화할 수 있습니다.

OpenTag 사용 방법

1) Node.js 22.14+가 설치되어 있는지 확인합니다.: 터미널에서 `node -v`를 실행합니다. 버전이 22.14.0 이상인지 확인합니다. 이전 버전인 경우 Node를 업그레이드하고(예: nvm, Volta 또는 OS 패키지 관리자를 통해) `node -v`로 다시 확인합니다.

2) 게시된 OpenTag CLI를 설치(또는 실행)합니다.: OpenTag 프로젝트(amplifthq/opentag)에서 게시된 OpenTag CLI를 사용합니다. 전역으로 설치하지 않으려면 CLI가 게시되는 방식에 따라 패키지 러너(예: `npx`)를 통해 실행할 수 있습니다. 설치 후 `opentag --help`를 실행하여 작동하는지 확인합니다.

3) `opentag setup`으로 안내 구성 시작: `opentag setup`을 실행하고 대화형 프롬프트를 따릅니다. 여기에서 OpenTag가 읽고 작업할 도구를 연결하고, 코딩 에이전트 러너를 선택하고, OpenTag를 로컬 프로젝트 체크아웃에 바인딩합니다.

4) 채팅/스레드 소스(인그레스 어댑터) 선택: 설정 중에 OpenTag를 언급할 위치와 스레드 내에서 회신할 위치를 선택합니다. Slack, GitHub, GitLab, Linear, Lark / Feishu, Telegram, Discord 또는 Microsoft Teams 중에서 하나(또는 설정에서 지원하는 경우 그 이상)를 선택합니다.

5) 선택한 플랫폼을 연결하고 범위가 지정된 액세스 권한을 부여합니다.: `opentag setup`에서 안내하는 대로 플랫폼의 OAuth/앱 설치 단계를 완료합니다. OpenTag는 권한이 요청한 사람을 따르고, 채널은 초대 전용으로 유지되며, 팀원은 서로의 액세스를 빌리지 않도록 설계되었습니다.

6) Slack 또는 Teams를 사용하는 경우 앱이 채널에 있는지 확인합니다.: 특히 Slack의 경우, `@opentag` 언급이 작동할 것으로 예상되는 모든 채널에 OpenTag 앱을 추가/초대합니다. Slack은 앱이 멤버가 아닌 채널에서는 `app_mention` 이벤트를 발생시키지 않으므로, OpenTag가 올바르게 구성되었더라도 작동하지 않는 것처럼 보일 수 있습니다.

7) 코딩 에이전트 러너 선택: `opentag setup`에서 OpenTag가 작업을 라우팅해야 하는 코딩 에이전트를 선택합니다. 내장 옵션에는 `claude-code` 및 `codex`와 같은 러너가 포함되며, OpenTag는 환경에 따라 Cursor 또는 모든 Agent Client Protocol(ACP) 에이전트로도 라우팅할 수 있습니다.

8) OpenTag를 로컬 프로젝트 체크아웃에 바인딩합니다(로컬 우선 워크플로).: OpenTag가 작업해야 하는 로컬 저장소/프로젝트 디렉토리를 선택합니다. 기본 '행복한 경로'는 로컬에서 실행되므로 코딩 작업이 체크아웃에 유지됩니다. 로컬 데몬을 원하지 않는 경우 동일한 클레임-콜백 계약으로 호스팅된 러너를 사용할 수 있습니다.

9) 로컬 데몬 시작(설정에서 사용하는 경우): 구성에서 로컬 러너/데몬(일반적으로 `opentagd`라고 함)을 사용하는 경우, CLI의 지시에 따라 시작하여 OpenTag가 컴퓨터에서 실행을 클레임하고 실행할 수 있도록 합니다.

10) OpenTag를 언급하여 스레드에서 사용합니다.: 선택한 플랫폼(예: Slack 채널 스레드, GitHub 이슈/PR 댓글)에서 `@opentag`를 언급하고 작업을 설명합니다. OpenTag는 언급을 이벤트로 정규화하고, 구성된 러너로 디스패치하며, 요약뿐만 아니라 증거/영수증과 함께 동일한 스레드에 회신합니다.

11) '적용' vs '설정/주의 필요' 영수증 이해: OpenTag는 디스패처가 구성된 어댑터가 요청된 작업을 실행할 수 있음을 확인하는 경우에만 '적용'을 표시합니다. 어댑터가 구성되지 않았거나 범위가 부족한 경우, 영수증은 설정 또는 주의가 필요함을 나타내며 실행은 로컬에서 감사 가능합니다.

12) 로컬에서 실행 상태 및 감사 추적을 검사합니다.: 실행 ID가 있는 경우 `opentag status --run <run_id>`를 사용하여 로컬 감사 추적을 보고 해당 실행에 대해 발생한 일(또는 차단된 일)을 확인합니다.

13) OpenTag가 반복되는 요청에 대한 자동화를 제안하도록 합니다.: 동일한 요청이 반복되는 경우(예: '월요일 숫자 가져오기'가 3주 연속으로 반복되는 경우), OpenTag는 이를 자동화로 인수할 것을 제안할 수 있습니다. 일정에 따라 실행되고 영수증이 첨부된 결과를 채널에 게시하기 전에 명시적으로 승인(예/아니오)합니다.

14) OpenTag를 사용하여 실제 스레드에서 살아있는 위키를 유지합니다.: 팀이 채널에서 결정을 내릴 때 OpenTag는 원본 스레드에서 가져온 위키 페이지를 합성하고 유지할 수 있습니다. 결정이 변경되면 페이지를 수정하고 변경된 내용을 기록하며 이전 버전을 보관하여 문서가 썩지 않도록 합니다.