Zaro로 무엇을 만들 수 있나요?

작업 공간 데이터를 기반으로 대시보드, 파이프라인 추적기, 아침 브리핑, 상태 추적기 및 모니터(예: 보도 자료 추적기 또는 뉴스 모니터)와 같은 사용자 지정 도구를 구축할 수 있습니다.

Zaro는 높은 수준에서 어떻게 작동하나요?

Zaro는 하나의 작업 공간을 중심으로 작동하며, 여기에서 (1) 작업 공간(격리된 데이터 세트)을 생성하고, (2) 데이터(파일, 통화, CRM 기록, Slack 스레드, 사양)를 연결하고, (3) 에이전트를 실행(예약, 트리거 또는 온디맨드)하고, (4) 해당 컨텍스트에서 앱/도구를 생성합니다.

Zaro는 어떤 데이터 소스에 연결할 수 있나요?

Zaro는 파일, 통화, CRM 기록, Slack 스레드 및 사양을 포함하여 팀이 이미 생성하는 데이터를 연결하고 구성하여 하나의 작업 공간으로 가져올 수 있습니다.

Zaro에서 에이전트는 어떻게 실행되나요?

에이전트는 예약, 트리거 또는 온디맨드로 실행될 수 있습니다. 에이전트는 작업 공간에서 읽고 결과를 다시 작업 공간에 기록합니다.

Zaro는 개방형 표준을 기반으로 하나요, 아니면 저를 종속시키나요?

Zaro는 MCP(AI 도구 연결을 위한 개방형 표준)를 기반으로 구축되었으며, “공급업체 종속성 없이” 아키텍처를 선택할 수 있다고 명시합니다.

Zaro가 제 데이터를 사용하여 AI 모델을 훈련할까요?

약관에 따르면 Zaro는 고객 데이터(입력, 출력, 프롬프트 및 앱/에이전트 구성을 포함)를 익명화/비식별화/집계하거나 고객이 서면으로 명시적으로 동의하는 경우를 제외하고 AI 기술을 훈련, 미세 조정 또는 개발하는 데 사용하지 않습니다.

에이전트가 조치를 취하기 전에 항상 사람의 검토가 필요한가요?

아니요. 약관에 따르면 에이전트는 자율적이며 동시적인 사람의 검토 없이 조치를 취할 수 있으며, AI는 확률적이며 예상치 못하거나 부정확하거나 의도하지 않거나 바람직하지 않은 조치를 생성할 수 있습니다.

Zaro는 제가 구축하는 앱에 대한 이전 버전과의 호환성을 보장하나요?

아니요. 약관에 따르면 Zaro는 고객 앱에 대한 이전 버전과의 호환성을 유지할 의무가 없습니다.

Zaro

WebsiteFreemiumAI Developer Tools

Zaro는 내부 데이터를 컨텍스트 인식 에이전트 및 프롬프트 기반 앱/워크플로에 연결하는 통합된 회사 소유 AI 작업 공간으로, 자동화가 공유 메모리를 유지하고, 공급업체 종속을 피하며(MCP를 통해), 모델에 구애받지 않는 라우팅으로 비용 효율성을 유지합니다.

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https://zaro.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure

개요
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제품 정보

업데이트됨:Jun 29, 2026

Zaro이란?

Zaro는 팀이 이미 생성하는 데이터(파일, 회의록, Slack 스레드, CRM 기록 등)에서 직접 맞춤형 앱, 에이전트 및 워크플로를 생성하도록 돕기 위해 설계된 엔터프라이즈 AI 작업 공간입니다. 이는 단절된 도구에 컨텍스트를 분산시키지 않고 이루어집니다. 회사가 기관 지능을 소유해야 한다는 아이디어(공급업체가 아닌)를 중심으로 구축된 Zaro는 운영 지식을 한 곳에 중앙 집중화하고 팀이 필요한 것(예: 파이프라인 추적기, 대시보드 또는 주간 브리핑)을 설명하여 시간이 지남에 따라 동일한 작업 공간에서 읽고 다시 쓸 수 있는 도구를 만들 수 있도록 합니다.

Zaro의 주요 기능

Zaro는 기업의 흩어진 데이터(파일, 통화, CRM 기록, Slack 스레드, 사양)를 통합하여 에이전트가 실행하고, 결과를 다시 작성하며, 자연어 설명을 통해 맞춤형 내부 앱 및 대시보드를 생성할 수 있는 공유된 회사 소유 컨텍스트 계층으로 통합하는 엔터프라이즈 AI 작업 공간입니다. 이는 워크플로우 전반에 걸쳐 메모리를 지속적으로 유지함으로써 시간이 지남에 따라 "지능 복합체"를 만들도록 설계되었으며, 공급업체 종속성을 줄이고 팀이 아키텍처 및 비용 프로필을 선택할 수 있도록 모델에 구애받지 않고 MCP(도구 연결을 위한 개방형 표준)를 기반으로 구축되었습니다.

공유 컨텍스트 계층 (영구 메모리): 회사 데이터, 결정, 워크플로우 및 운영 기록을 연결하는 작업 공간 수준 메모리로, 에이전트와 앱이 작업 간에 "재설정"되지 않고 이전 결과에 기반하여 구축할 수 있도록 합니다.

기존 도구 및 데이터 소스 연결: 팀이 작업 방식을 변경하도록 강요하지 않고 파일, 통화/회의록, CRM 기록, Slack 스레드 및 사양과 같은 소스에서 컨텍스트를 수집하고 중앙 집중화합니다.

작업 공간에서 읽고 다시 쓰는 에이전트: 에이전트는 예약, 트리거 또는 온디맨드로 실행될 수 있습니다. 작업 공간 컨텍스트에서 작동하고 결과를 공유 계층에 다시 유지합니다(예: 캡처된 결정, 업데이트된 추적기).

평이한 영어로 사용자 지정 앱 생성: 필요한 것을 설명하면 Zaro는 엄격한 템플릿에 의존하지 않고 실시간 대시보드, 자동화된 아침 브리핑, 파이프라인/상태 추적기 및 기타 워크플로우 앱과 같은 내부 도구를 구축합니다.

MCP 기반 상호 운용성 및 아키텍처 선택: MCP(AI 도구 연결을 위한 개방형 표준)를 기반으로 구축되어 유연한 통합 패턴을 가능하게 하고 고객이 도구와 구성 요소를 연결하는 방법을 선택할 수 있도록 하여 공급업체 종속성을 줄입니다.

모델에 구애받지 않는 비용 인식 라우팅: 더 간단한 작업을 저비용 모델로 라우팅하고 복잡한 작업에는 최첨단 모델을 예약하여 최첨단 전용 배포에 비해 AI 운영 비용을 줄이는 것을 목표로 합니다.

Zaro의 사용 사례

영업 파이프라인 추적기 및 스탠드업 업데이트: 기존 CRM 메모/통화 요약에서 파이프라인 추적기 앱을 구축하고 변경 사항, 위험 및 다음 단계를 포함한 월요일 스탠드업 업데이트를 보내는 에이전트를 실행합니다.

경영진 또는 팀 아침 브리핑: 내부 업데이트와 관련 외부 신호를 자동으로 취합하여 어제 변경된 내용, 오늘 중요한 내용, 주의가 필요한 내용을 요약한 오전 8시 브리핑을 자동으로 컴파일합니다.

규정 준수 및 감사 준비 작업 공간: SOC2/GDPR 아티팩트, 결정 및 증거를 중앙 집중화하고, 격차를 추적하고, 체크리스트를 업데이트하며, 감사 및 보안 검토를 위한 상태 대시보드를 생성하는 에이전트를 실행합니다.

제품 및 엔지니어링 상태 추적기: 사양, 티켓 및 Slack 토론에서 컨텍스트를 가져와 자체적으로 업데이트되고, 차단 요소를 강조하며, 주요 기술 결정을 기록하는 실시간 상태 대시보드를 생성합니다.

고객 지원 및 운영 지식 루프: 지원 스레드, 인시던트 노트 및 런북을 통합하여 에이전트가 반복되는 문제를 요약하고, 워크플로우 개선을 제안하며, 내부 "단일 정보 출처"를 최신 상태로 유지할 수 있도록 합니다.

연구 및 경쟁 정보 허브: 연구 문서, 회의록 및 링크를 하나의 작업 공간으로 통합합니다. 에이전트는 통찰력을 추출하고, 결정을 추적하며, 이해 관계자를 위한 공유 가능한 대시보드를 생성할 수 있습니다.

장점

영구 메모리가 있는 하나의 작업 공간에서 데이터, 에이전트 및 앱을 통합하여 파편화를 줄입니다.

회사 소유 컨텍스트 계층은 공급업체 종속성을 완화하고 기관 지식을 보존하는 데 도움이 됩니다.

MCP를 통한 유연한 통합 및 모델에 구애받지 않는 접근 방식은 상호 운용성을 개선하고 비용을 제어할 수 있습니다.

단점

컨텍스트 계층을 소유하면 신뢰/조달 요구 사항이 증가하고 기업 채택이 느려질 수 있습니다.

타사 모델/도구에 대한 의존성은 신뢰성 및 책임 제한을 초래할 수 있습니다(약관에 명시된 바와 같이).

고객이 구축한 앱에 대한 하위 호환성은 보장되지 않을 수 있으며, 시간이 지남에 따라 유지 관리 위험이 증가합니다.

Zaro 사용 방법

1) 작업 공간 생성: Zaro에서 범위(회사 전체, 팀별 또는 사용 사례별)에 맞는 새 작업 공간을 만드는 것으로 시작합니다. 작업 공간은 데이터, 에이전트 실행 및 앱 결과물이 함께 존재하여 시간이 지남에 따라 메모리가 복합되는 사일로화된 컨텍스트 레이어입니다.

2) 기존 데이터 소스 연결: 팀이 이미 사용하는 도구 및 저장소를 연결하여 Zaro가 한 곳에서 컨텍스트를 읽을 수 있도록 합니다(예: 파일/문서, 통화 기록, CRM 기록, Slack 스레드, 사양). 목표는 팀의 작업 방식을 변경하지 않고 이미 생성하는 것을 중앙 집중화하는 것입니다.

3) 작업 공간 컨텍스트 구성 및 확인: 연결된 콘텐츠가 작업 공간 내에서 보이는지 확인합니다(예: 회의, 운영, 제품, 규정 준수를 위한 폴더). 이는 에이전트와 생성된 앱이 올바른 문서와 기록을 안정적으로 참조할 수 있도록 보장합니다.

4) 검색 유효성 검사를 위해 작업 공간 채팅에서 질문하기: 작업 공간 채팅을 사용하여 연결된 데이터에서 답변되어야 하는 구체적인 질문을 합니다(원본 예시: “@Zaro, 팀이 계약 갱신에 대한 가격과 날짜에 동의했나요?”). 이는 Zaro가 의사 결정 및 관련 컨텍스트를 찾을 수 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

5) 결과물을 작업 공간에 다시 캡처: Zaro가 유용한 결과(예: 가격/날짜와 같은 결정)를 생성하면, 이를 작업 공간에 다시 저장하여 공유 메모리의 일부가 되도록 합니다. 이 플랫폼은 각 상호 작용이 도구 전반에 걸쳐 손실되는 대신 작업 공간 내에서 지능을 구축하도록 설계되었습니다.

6) 작업 공간에서 읽고 쓰는 에이전트 생성: 반복적인 운영 작업을 위한 에이전트를 생성합니다. 에이전트는 작업 공간 컨텍스트에서 읽고 결과를 다시 작업 공간에 쓰도록 설계되었습니다. Zaro는 주문형, 예약 또는 트리거를 통한 에이전트 실행을 지원합니다.

7) 에이전트 예약, 트리거 또는 주문형 실행: 에이전트 실행 방법을 선택합니다: 예약(예: 매일/매주), 이벤트에서 트리거 또는 수동으로 실행. 소스는 각 에이전트 실행이 작업 공간을 업데이트하여 시스템이 시간이 지남에 따라 지식을 복합화해야 한다고 강조합니다.

8) 작업 공간 데이터에서 맞춤형 앱 생성 (프롬프트 기반): 원하는 도구를 일반 언어로 설명하고 Zaro가 연결된 컨텍스트에서 이를 생성하도록 합니다(원본 예시: “내 파일에서 파이프라인 추적기 앱을 만들고 매주 월요일 스탠드업 전에 업데이트를 보내는 에이전트를 만들어줘.”). Zaro는 고정된 템플릿에 의존하지 않고 대시보드, 추적기 및 브리핑을 생성할 수 있습니다.

9) 생성된 앱 검토 및 활성 상태 유지 확인: 생성된 앱(예: 판매 파이프라인, 회의 정보, UX 감사, 상태 추적기)을 열고 작업 공간 데이터에 연결되어 있는지 확인합니다. 의도된 동작은 앱이 활성 상태를 유지하고 에이전트가 실행되고 새 컨텍스트가 도착함에 따라 업데이트되는 것입니다.

10) 자동 보고/브리핑 설정: 아침 요약 또는 회의 전 업데이트와 같은 반복적인 결과물을 생성하도록 에이전트를 구성합니다. 사례 연구 예시는 오전 8시에 이메일 요약을 제공하는 야간 뉴스 모니터를 설명하며, 예약된 브리핑을 운영화하는 방법을 보여줍니다.

11) 워크플로 통합 시 MCP 기반 도구 연결 사용: 도구를 연결하거나 기능을 확장할 때 Zaro의 MCP 기반 연결성(AI 도구 연결을 위한 개방형 표준)에 의존합니다. 이는 아키텍처를 선택할 수 있도록 하여 상호 운용성을 가능하게 하고 공급업체 종속을 줄이는 것으로 포지셔닝됩니다.

12) 지능이 작업 공간에 복합되도록 반복: 결과를 동일한 작업 공간에 다시 쓰는 에이전트를 계속 실행하고 앱을 생성합니다. 핵심 워크플로는 다음과 같습니다: 컨텍스트 연결 → 에이전트 실행 → 도구 생성 → 결과물을 작업 공간에 다시 저장하여 시간이 지남에 따라 메모리, 의사 결정 및 운영 기록이 축적되도록 합니다.