트레이너는 어떻게 작동하나요(높은 수준)?

작업을 수행하는 자신을 녹화하면 트레이너가 녹화물을 프레임별로 분석(시각 + 오디오 전사)하여 원자적 단계(클릭, 타이핑, 전환 및 의도)를 추출한 다음 해당 단계를 구조화된 추적으로 컴파일하고 워크플로우를 실행하도록 에이전트를 훈련/바인딩합니다.

트레이너를 사용하려면 프롬프트를 작성하거나 데이터를 레이블링해야 하나요?

아니요. 트레이너는 단일 녹화된 시연에서 직접 학습하여 프롬프트 엔지니어링 및 수동 데이터 레이블링을 피하도록 설계되었습니다.

트레이너는 녹화 중에 정확히 무엇을 캡처하나요?

트레이너는 화면 비디오(30fps로 표시), 마우스 동작, 키 입력 및 마이크 내레이션을 시간 정렬된 타임라인에 기록하며, 세션 중에 실시간 DOM 컨텍스트도 캡처할 수 있습니다.

훈련된 에이전트는 시간이 지남에 따라 개선될 수 있나요?

예. 트레이너는 프로덕션 실행이 원래 추적(예: 단계 정확도, 범위, 순서 무결성)에 대해 평가되고 해당 실행이 에이전트를 개선하기 위한 후속 훈련으로 피드백되는 피드백 루프를 설명합니다.

트레이너를 에이전트 또는 앱과 통합하려면 어떻게 해야 하나요?

트레이너는 SDK(Python 패키지로 설명되며, SDK 통합 스니펫을 보여주는 예제도 있음) 및 API 키를 제공하므로 단계를 기록하고 프로덕션 실행을 트레이너로 다시 스트리밍하여 평가 및 반복 훈련을 할 수 있습니다.

트레이너는 어떤 운영 체제를 지원하나요?

트레이너는 macOS, Windows 및 Linux에서 작동한다고 명시합니다.

트레이너는 무료인가요?

트레이너는 신용 카드 없이 “첫 10시간 녹화 무료”를 광고하며, 프리미엄 모델로 운영되는 것으로 공개적으로 설명되었습니다.

Trainer

WebsiteFreemiumNo-Code & Low-Code

트레이너는 단일 화면 녹화를 재사용 가능하고 자체 개선되는 AI 에이전트로 전환합니다. 클릭, 키 입력 및 내레이션된 의도를 캡처하여 프롬프트나 레이블링된 데이터가 필요 없습니다.

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https://www.myagentrainer.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure

개요
대안

제품 정보

업데이트됨:May 22, 2026

Trainer이란?

트레이너(myagentrainer.com)는 개별 사용자와 팀이 반복적인 디지털 작업을 한 번의 작업으로 자동화할 수 있도록 돕기 위해 고안된 시연 기반 AI 에이전트 훈련 및 자동화 도구입니다. 프롬프트, 스크립트를 작성하거나 데이터셋을 구축하는 대신, 트레이너가 화면 활동, 마우스/키보드 동작, 선택적 음성 내레이션을 캡처하여 사용자가 달성하려는 목표를 이해하는 동안, 평소처럼 모든 앱이나 웹사이트에서 워크플로우를 녹화합니다. 복잡한 AI 구성 없이도 실용적인 에이전트 자동화를 접근 가능하게 만들도록 구축되었으며, 시작을 위한 무료 녹화 시간을 제공하는 프리미엄 모델을 제공합니다.

Trainer의 주요 기능

Trainer는 실제 워크플로우의 단일 화면 녹화를 재사용 가능하고 자체 개선되는 에이전트로 전환하는 시연 기반 AI 에이전트 훈련 및 자동화 도구입니다. 화면 비디오, 클릭, 키 입력 및 선택적 음성 내레이션을 캡처하고, 녹화물을 프레임별로 분석하여 의도와 원자 단계를 추출하며, 해당 단계를 구조화된 추적으로 컴파일한 다음 에이전트를 훈련/바인딩하여 작업을 안정적으로 반복합니다. SDK 통합을 통해 모든 프로덕션 실행은 평가(예: 단계 정확도/적용 범위/순서 무결성)되고 프롬프트 엔지니어링이나 레이블이 지정된 데이터 세트 없이 지속적인 개선 루프에 다시 공급됩니다.

한 번 녹화로 훈련 (프롬프트 없음, 레이블 지정된 데이터 없음): 사용자가 Trainer가 화면, 마우스, 키 입력 및 내레이션을 기록하는 동안 작업을 한 번 수행합니다. Trainer는 수동 프롬프트 작성이나 데이터 세트 생성 없이 시연을 에이전트 준비 워크플로우로 변환합니다.

의도 추출을 통한 프레임별 분석: 비디오/프레임 분석기는 비전 + 음성-텍스트 변환을 사용하여 녹화물을 원자 이벤트(클릭 대상, 입력된 내용, UI 전환)로 분해하고 내레이션을 추론된 의도에 맞춥니다.

다양한 형식의 구조화된 추적: Trainer는 추출된 단계를 재사용 가능한 추적(예: 자연어, JSON 및 액션 지향 DSL 변형)으로 컴파일하여 다시 녹화할 필요 없이 재생성/정제할 수 있습니다.

인간 기준선에 대한 에이전트 훈련 및 바인딩: Trainer는 캡처된 시연에 대해 에이전트를 미세 조정/조건화하여 워크플로우를 재현할 수 있도록 하며, 기록된 실행을 예상되는 단계 순서 및 결과에 대한 기준선으로 사용합니다.

SDK 주입 + 프로덕션 실행 평가 루프: 경량 SDK 스니펫은 에이전트 실행을 Trainer로 다시 스트리밍하며, 여기에서 단계 정확도, 적용 범위 및 순서 무결성과 같은 메트릭으로 점수가 매겨지고 후속 버전을 개선하는 데 사용됩니다.

로컬 우선 녹화 세션: 녹화 세션은 사용자 장치에서 로컬로 캡처되며, 시간 정렬된 화면/오디오/입력 데이터는 나중에 분석 및 훈련을 위해 단일 타임라인으로 저장됩니다.

Trainer의 사용 사례

재무 운영: 회계 도구의 거래 조정: 사람이 은행/결제 처리기 거래를 송장(예: QuickBooks)과 일치시키는 과정을 기록하고, 단계별 신뢰성을 추적하면서 주간 조정을 반복하도록 에이전트를 배포합니다.

의료 행정: 접수 및 일정 관리: 기존 시스템에서 직원이 프로세스를 완료하는 과정을 기록하여 반복적인 접수 워크플로우(환자 정보 수집, 차트 업데이트, 일정 관리)를 처리하도록 에이전트를 훈련합니다.

보험: 청구 및 견적-계약 워크플로우: 포털 및 내부 도구 전반에 걸쳐 전체 프로세스를 기록하여 FNOL/청구 접수, 정책 갱신 및 조정자 백오피스 작업을 자동화합니다.

법률 운영: 서류 제출 및 사건 관리: 회사별 소프트웨어에서 절차를 한 번 시연하여 계약 접수, 전자 증거 개시 단계, 법원 서류 제출 루틴 또는 시간 입력 워크플로우를 위한 에이전트를 생성합니다.

전자상거래 운영: 반품 및 고객 메시징: 운영자가 반품을 처리하고, 목록을 업데이트하거나, 일반적인 지원 시나리오에 응답하는 방법을 기록한 다음, 동일한 흐름을 대규모로 실행하도록 에이전트를 배포합니다.

물류: 배차 및 운임 감사 데이터 입력: 배차 담당자의 워크플로우를 캡처하고 안정적으로 재생하여 에이전트가 화물을 예약하고, TMS/포털을 업데이트하고, BOL 세부 정보를 입력하고, 운임 송장을 조정하도록 훈련합니다.

장점

빠른 온보딩: 실습을 통해 가르칩니다. 한 번의 녹화로 프롬프트 엔지니어링 없이 배포 가능한 에이전트가 될 수 있습니다.

관찰 가능성 + 지속적인 개선: 프로덕션 실행은 점수(정확도/적용 범위/순서 무결성)가 매겨지고 자체 개선 루프에 공급됩니다.

실제 도구 및 UI와 작동: 합성 벤치마크가 아닌 앱 전반의 최종 사용자 워크플로우를 위해 설계되었습니다.

단점

UI 변동성 위험: 대상 앱이 레이아웃, 권한 또는 단계 순서를 변경할 때 워크플로우 신뢰성이 저하될 수 있으며, 재분석 또는 업데이트가 필요합니다.

녹화 품질 의존성: 불분명한 내레이션, 모호한 UI 상태 또는 일관되지 않은 인간 실행은 추출된 단계 충실도 및 에이전트 성능을 저하시킬 수 있습니다.

피드백 루프를 위한 통합 오버헤드: 완전한 평가 및 반복적인 개선을 얻으려면 팀은 SDK를 추가하고 실행 모니터링을 운영해야 합니다.

Trainer 사용 방법

1) 트레이너를 설치하고 워크플로우를 준비합니다.: https://www.myagentrainer.com/으로 이동하여 OS(macOS/Windows/Linux)용 트레이너를 설치합니다. 자동화하려는 앱/사이트(예: QuickBooks, 내부 도구)에 액세스할 수 있는지 확인하고, 작업을 수동으로 처음부터 끝까지 완료할 수 있는지 확인합니다.

2) 새로운 녹화 세션을 시작합니다.: 트레이너를 열고 새 세션을 생성합니다(예: app.trainer.dev/sessions/new). 녹화 버튼을 클릭하여 화면, 마우스 클릭, 키 입력 및 마이크 내레이션을 시간 정렬된 타임라인에 캡처하기 시작합니다.

3) 사람이 하는 것처럼 정확하게 작업을 수행합니다.: 녹화하는 동안, 평소 사용하는 실제 도구에서 전체 작업을 단계별로 수행합니다. 실제 UI 요소를 클릭하고, 필드에 입력하고, 정상적으로 탐색합니다. 진행하면서 의도를 소리 내어 말합니다(내레이션이 에이전트의 의도가 됩니다).

4) 녹화를 중지하고 세션을 저장합니다.: 작업이 완료되면 녹화를 중지하고 세션을 저장합니다. 트레이너는 세션을 로컬 우선으로 유지합니다(세션은 장치에 유지됩니다).

5) 비디오에서 단계를 추출하기 위해 분석을 실행합니다.: 트레이너의 분석 단계를 사용하여 녹화를 처리합니다. 프레임 분석기는 프레임(시각 + ASR)을 스캔하고 원자적 이벤트(클릭 대상, 키 입력 시퀀스, 화면 전환)를 추출하며, 이를 내레이션과 정렬하여 구조화된 단계별 추적을 생성합니다.

6) 생성된 추적을 검토합니다.: 추출된 단계를 한 줄씩 읽습니다(예: 'X 열기', '공급업체 필터링=…', '일치 클릭', '환불 건너뛰기'와 같은 동작). 의도와 시퀀스가 수행한 내용과 일치하는지 확인합니다.

7) 다시 녹화하지 않고 재생성 또는 정제 (선택 사항): 단계가 불분명하거나 조정이 필요한 경우, 다시 녹화하는 대신 추적을 재생성/정제합니다. 트레이너는 추적을 여러 형식(자연어, JSON 추적, 액션 DSL, 자연어 DSL)으로 출력할 수 있으며, 필요에 따라 형식을 전환할 수 있습니다.

8) 추적에서 에이전트를 훈련합니다.: 새 에이전트를 추적에 바인딩하고 훈련 단계를 실행합니다. 트레이너는 추출된 단계를 프롬프트/추적 패키지로 컴파일하고, 캡처된 시연에 대해 에이전트 정책을 미세 조정합니다(프롬프트 엔지니어링 또는 수동 레이블링 필요 없음).

9) API 키를 생성하고 트레이너 SDK를 에이전트/앱에 추가합니다.: 트레이너에서 API 키를 생성한 다음, 트레이너 SDK를 코드에 통합하여 프로덕션 실행이 기록되고 평가되도록 합니다. 제공된 스니펫 패턴(예: SDK를 통한 각 단계 로깅)을 사용하여 실행을 트레이너로 다시 연결합니다.

10) 새로운 입력에 대해 에이전트를 실행합니다.: 챗 에이전트, 백그라운드 작업 또는 라이브 UI 상태(동일한 녹화/루프, 다른 모드)로 에이전트를 트리거합니다. 작업 입력(예: '이번 주 Mercury 송장 조정')을 제공하고, 설정에 필요한 경우 모델을 선택합니다.

11) 각 실행을 원본 추적과 비교하여 평가합니다.: 트레이너에서 단계 정확도, 커버리지, 순서 무결성 등 실행 점수 및 지표를 인간 기준선과 비교하여 검토합니다. 이러한 결과를 사용하여 에이전트가 벗어나는 부분을 식별합니다.

12) 폐쇄 루프 피드백으로 시간이 지남에 따라 개선합니다.: SDK가 연결된 상태로 프로덕션에서 에이전트를 계속 실행합니다. 각 실행은 다음 반복을 위한 훈련 데이터로 스트리밍되어 시간이 지남에 따라 에이전트를 더욱 정교하게 만듭니다. 다단계 프로세스의 경우, 여러 녹화를 추가하여 커버리지와 컨텍스트를 확장합니다.

Trainer 자주 묻는 질문

트레이너(myagentrainer.com)는 작업을 한 번 기록하여 AI 에이전트를 훈련하고 자동화하는 도구입니다. 화면, 클릭, 키 입력 및 선택적 내레이션/의도를 캡처한 다음 해당 시연을 프롬프트 엔지니어링이나 레이블이 지정된 데이터 없이 작업을 반복할 수 있는 에이전트로 전환합니다.