Skywork AI Agent: 업무 흐름을 뒤바꾸는, 효율을 10배 높이는 비밀 무기?

Skywork AI Agent: 업무 흐름을 뒤바꾸는, 효율을 10배 높이는 비밀 무기?

Skywork super Agent 개요

최근 몇 년간 '에이전트'는 정말 폭발적인 성장을 보였습니다.

스타트업부터 대형 인터넷 기업까지, 주요 AI 플레이어들은 모두 에이전트를 중심으로 움직이기 시작했으며, 이를 대규모 모델의 다음 단계라고 말하는 것도 과언이 아닙니다. AI 대규모 모델은 매우 강력한 사고 능력과 연산 능력을 제공합니다. 이를 실제 업무와 생산 과정에 적용하는 것이 다음 최대 목표입니다.

인공지능의 고급 구현 형태인 에이전트는 대규모 모델보다 더 구체화되고 자율적이며 상호작용적입니다. 이미 '생각하고, 실행력이 뛰어나며, 모든 도구를 연결할 수 있는 만능 전사'로 진화했습니다.

우리는 AI 도구에 둘러싸인 시대에 살고 있습니다.

생성형 AI부터 다양한 에이전트에 이르기까지, AI는 무언가 할 수 없는 것이 없는 듯합니다. 하지만 솔직히 말해서—정말 ‘편리하게’ 사용하고 계신가요?

매일 반복되는 업무에 지치지는 않으신가요? 시간이 항상 부족하다고 느끼시지는 않으신가요?

때로는 AI가 출력한 내용이 합리적으로 보이지만, 사실은 진지하게 헛소리를 늘어놓는 경우도 있습니다.

AI로 한 가지 작업을 완료하려면 여러 도구 사이를 오가며 전환해야 하니 시간만 낭비됩니다.

그러다 만난 ✨Skywork ai

이번이 처음입니다. 전체 솔루션을 AI에게 전적으로 맡겨도 될 만큼 믿음이 가는 😄.

단 하나의 프롬프트로 문서, PPT, 데이터 시트, 심지어 웹페이지와 팟캐스트까지 다양한 유형을 원스톱으로 생성합니다.

게다가 전 과정 편집 가능, 결과 추적 가능, 직장인의 생산성 도구로 완벽합니다.

이제 그 실력을 알아보고 직접 테스트해 볼 차례입니다🤔.

Skywork AI Agent란?

Skywork AI Agent

Manus, OpenAI deep research, Genspark 등 다른 에이전트와 비교해 Skywork의 3대 핵심 강점은: 「다양한 시나리오 지원, 강력한 기능, 오픈소스 프레임워크」입니다.

첫째, ‘전면성’. Skywork는 단순히 몇 가지 도구를 조합한 에이전트가 아닙니다. 시스템에 5명의 전문가급 AI 에이전트가 통합되어 있어 전문 문서, 데이터 표, PPT, 팟캐스트, 웹페이지 등 5가지 콘텐츠를 한 번에 생성할 수 있습니다. 콘텐츠 제작자에게는 황금 같은 파트너라 할 수 있죠.

더욱 놀라운 점은 Skywork가 1개의 범용 AI 에이전트를 제공해 음악, 뮤직비디오, 홍보 영상, 그림책, 오디오북 등 다양한 모달리티 콘텐츠를 원스톱으로 출력할 수 있다는 것입니다.

둘째는 「지능 지수」가 폭발적이며, 벤치마크 점수가 큰 놀라움을 안겨주었습니다.

Skywork는 여러 AI 에이전트 벤치마크 순위에서 정상에 올랐습니다. 예를 들어 GAIA(가장 어렵고 포괄적인 에이전트 벤치마크)에서 초급부터 고급, 쉬운 것부터 어려운 것까지 다양한 레벨(Level 1~Level 3)의 과제에 대해 Manus와 OpenAI deep research를 모두 뛰어넘었습니다.

여기에 그치지 않고, Skywork는 SimpleQA(지능형 에이전트의 사실성 질문 답변 정확도를 평가하는 벤치마크)에서도 94.5점이라는 점수로 OpenAI 및 현재 SOTA(최첨단 기술)를 넘어섰습니다. 대규모 모델의 ‘무분별한 답변’ 문제를 해결하는 데 더욱 강력해졌습니다.

마지막으로 개발자들을 들뜨게 하는 것은 — 세계 최초의 오픈소스 deep research 에이전트 프레임워크입니다. 이는 누구나 지능형 에이전트 정의에 참여할 수 있음을 의미합니다.

동시에 문서 생성, 데이터 분석, PPT 프레젠테이션 문서라는 세 가지 핵심 기능을 개발자가 직접 호출할 수 있도록 MCP 인터페이스를 공개하여, 에이전트를 핵심으로 한 'AI 운영체제'를 구축함으로써 개발자들의 새로운 기반 인프라가 되었습니다.

프레임워크 오픈소스 주소: https://github.com/SkyworkAI/DeepResearchAgent
MCP 주소: https://mcp.so/server/skywork-super-agents/Skywork-ai

최초로 다중 모달 검색·이해·생성 통합

현재 업계의 Deep Research Agent 제품은 모두 웹페이지 텍스트 정보를 검색·추출하는 방식으로 구현되며, 순수 텍스트 검색 분석에 의존합니다. 그러나 인터넷상의 핵심 정보 절반 이상은 텍스트와 이미지가 혼합된 형태로 존재합니다: 재무보고서의 그래프, 논문 속 실험 도표, SNS의 비교 사진, 기획안의 프로세스 다이어그램 등...

이러한 다중 모달 정보가 무시될 경우 에이전트는 방대한 의사 결정 근거를 상실하게 되어 에이전트가 산출하는 결과물의 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 skywork aiSkywork 팀은 업계 최초의 ‘다중 모달 심층 리서치’ 에이전트를 선보였으며, 다중 모달 검색·이해 및 크로스 모달 생성 능력을 심층 연구 작업에 최초로 완벽하게 통합했습니다.

다중 모달 정보 검색 능력 향상을 위해 skywork aiSkywork 팀은 다음 네 가지 측면에서 기술적 돌파구를 마련했습니다: 다중 모달 크롤링 기술 MM-Crawler, 장거리 다중 모달 정보 수집, 비동기 병렬 Multi-Agent 다중 모달 이해 아키텍처, 그리고 다중 모달 결과 제시 능력입니다.

이러한 기술 혁신을 통해 다중 모달 Skywork Deep Research Agent v2는 “글 읽기 + 이미지 보기”라는 단순해 보이지만 오랫동안 간과되어 온 작업을 완벽히 수행하여 연구원 등 사용자가 정보가 완전하고 흐름이 자연스러우며 시각적으로 친근한 심층 보고서를 한 번에 얻을 수 있게 합니다.

예를 들어 아래 그림(녹색 화살표 부분)에서 볼 수 있듯이, Skywork Super Agents는 정보 검색 과정에서 중요한 이미지를 자동으로 탐색하고 분석하여 이해합니다.

이미지를 수집하고 이해한 후, Skywork Super Agents는 문서 생성 시 이미지 내 정보를 적극 활용합니다. 에이전트는 적절한 위치에 고품질 이미지를 직접 결과물의 삽화로 배치(아래 그림 녹색 화살표 위치)하여 정보를 보다 직관적으로 전달하고 독자의 이해 부담을 현저히 줄입니다:

에이전트는 이미지 정보를 통합 가공하여 유려한 방식으로 텍스트나 새로운 차트로 변환하기도 합니다(아래 그림 녹색 화살표 위치):

“다중 모달 심층 브라우저 에이전트” 출시, 소셜 미디어 콘텐츠 분석과 데이터 인사이트 재정의

기존 브라우저가 갖지 못한 저지연, 고응답률, 높은 작업 완료율, 유연한 의사결정 등 기능을 구현하기 위해, Skywork AI의 다중 모달 심층 브라우저 에이전트(Skywork Browser Agent)는 다음과 같은 핵심 자체 개발 기술 최적화를 수행했습니다: DOM+ 시각적 추론 솔루션 업그레이드, 주요 플랫폼 전용 적응, 병렬 검색(Parallel Search), 다중 동작 계획 메커니즘(Multi-Action), 지능형 필터링, 인간-기계 원활한 전환 및 개인정보 보호와 보안 약속 등이 포함됩니다.

현재 다중 모드 심층 브라우저 에이전트(Skywork Browser Agent)는 인간의 브라우징 및 상호작용 방식을 모방하여 전통적인 데이터 수집 및 분석 방식을 혁신합니다. 이 에이전트는 지능형 검색, 다중 모드 정보 분석 및 커뮤니티 콘텐츠 인사이트를 정확하고 효율적으로 수행하여 기존 브라우저 에이전트의 여러 문제점을 효과적으로 해결하며, 장기간 과제(Long-horizon Task) 및 VLA(Vision-Language Action) 과제에서 Skywork AI 에이전트의 막대한 잠재력을 입증합니다.

다중 모드 심층 브라우저 에이전트(Skywork Browser Agent)는 다음과 같은 핵심 기능적 장점을 지닙니다:
심층 다중 모드 콘텐츠 이해: 텍스트에 국한되지 않고 소셜 미디어(특히 샤오홍슈, 트위터, 인스타그램 등 플랫폼)를 심층 분석하여 게시물의 이미지, 동영상 콘텐츠 및 댓글란의 감정과 의견을 효과적으로 선별·추출함으로써 보다 포괄적인 정보 통찰을 제공합니다.

자동화된 데이터 분석 및 보고: 온라인 커뮤니티 콘텐츠에 대한 효율적인 데이터 분석을 자동 수행하며, 지루한 조사 분석 작업을 직관적이고 이해하기 쉬운 시각화 보고서로 전환합니다.
원클릭 웹사이트 배포: 크롤링된 핵심 이미지와 분석 내용을 원클릭으로 독립형 웹사이트로 생성 및 배포하여 결과물 전시와 팀 공유를 용이하게 합니다.

워크플로우 원활한 통합: 정보 검색 에이전트 또는 PPT, Doc 등 다른 문서 에이전트와 연동 가능합니다. 사용자가 보고서를 작성할 때 관련 이미지 자료를 능동적으로 검색하여 추천함으로써 업무 효율을 극대화합니다.
심층 정보 검색 및 복잡한 작업 수행 능력 강화, 다중 작업 평가 세트에서 SOTA 달성
Skywork Deep Research v2, 다수 에이전트 작업 평가에서 기존 모델 성능 뛰어넘어

검색 평가 벤치마크 BrowseComp에서 Skywork Deep Research의 성과가 특히 두드러졌습니다. 일반 모드에서 정확도는 27.8%를 기록했습니다. 그러나 자체 개발한 ‘병렬 사고(Parallel Thinking)’ 모드를 활성화하면 정확도가 38.7%로 급상승하며 업계 SOTA 기록을 경신했습니다.

특히 주목할 점은 병렬 사고 모드에서 Skywork Deep Research의 정확도가 사고 시간이 증가함에 따라 지속적으로 상승한다는 것입니다. 이는 자체 개발 시스템 아키텍처의 탁월한 잠재력과 강력한 확장성을 입증합니다.

한편, Skywork Deep Research Agent는 GAIA Test 벤치마크에서도 SOTA 성과를 달성하며 복잡한 과제에서의 종합적 역량을 입증했다.

Skywork Deep Research Agent v2

신규 버전 Skywork Deep Research의 핵심 기술은 주로 다음 네 가지 측면으로 구성된다:

고품질 데이터 합성 및 훈련

Skywork 팀은 고품질 검색 쿼리 데이터셋을 체계적으로 생성하기 위한 엔드투엔드 심층 정보 문제 합성 프로세스를 제안했다.

우리는 다중 채널을 통해 인터넷에서 원시 데이터를 수집하여 초기 “시드 풀”을 구축합니다. 이 시드들은 후속 문제 생성의 기초 소재로 활용됩니다.

에이전트 모델은 체계적인 접근법을 통해 여러 독립 정보원을 활용하여 깊이와 넓이 두 차원에서 후보 시드 엔티티와 관련된 단서를 수집합니다. 또한 정교하게 설계된 정보 일반화 기술을 적용하여 구체적인 정보를 추상적 설명으로 변환합니다.

문제 복잡도를 한층 높이기 위해 반복적 강화 전략을 적용합니다. 이 과정은 직접적 단서를 다단계 추론이 필요한 간접적 인용(단서의 단서)으로 체계적으로 전환하며, 동시에 서로 다른 단서 간의 독립성을 엄격히 보장하여 단순한 조합 검색으로 답을 얻는 것을 방지합니다.

엔드투엔드 강화 학습

전통적인 RLHF 보상 모델의 주관성 강점과 보상 해킹 유발 취약점을 극복하기 위해, 우리는 비대칭 검증 원칙을 핵심으로 하는 강화 학습 경로로 전환했습니다.

훈련 프레임워크 측면에서, 우리는 GRPO 알고리즘을 채택하고 최적의 훈련 난이도를 유지하기 위해 동적 커리큘럼 학습 메커니즘을 도입했습니다.

또한 단서 기반 생성형 밀도 보상 메커니즘을 설정했습니다. 답변 표현 형식의 다양성 문제에 대응하고 검증의 정확성 및 강건성을 높이기 위해 생성형 보상 모델(Generative Reward Model)을 도입했습니다.

이를 바탕으로 더욱 정교한 밀도 보상(Dense Reward) 구조를 구축했습니다: 모델이 최종 답변을 성공적으로 출력할 경우 최대 보상(+1)을 획득합니다;

효율적인 병렬 추론

병렬 사고로 추론 성능 향상: 인간의 '브레인스토밍'식 사고를 참고하여, 우리는 병렬 사고(Parallel Think) 메커니즘을 자체 개발했습니다. 이 메커니즘은 에이전트 모델이 각 단계에서 여러 후보 추론 경로를 생성하고, 내부 정렬 및 게임 이론 등 전략을 통해 최적의 후보 경로를 선별하여 후속 추론에 활용하도록 지원합니다.

장문 텍스트 생성형 결과 검증: “대형 모델은 생성 능력보다 검증 능력이 우수하다”는 개념에 기반하여, 우리는 혁신적으로 다단계 추론 계획 과정에 생성형 평가 방안을 도입했습니다. 여러 후보 추론 경로에 대한 점수 부여, 투표 등의 메커니즘을 통해 잠재력과 합리성이 더 높은 추론 경로를 효과적으로 선별하여 후속 추론에 활용합니다.

엔트로피 적응형 가지치기로 효율성 향상: 추론 효율성을 더욱 높이기 위해 병렬 추론 과정에서 엔트로피 기반 결정론적 추정 방법을 도입했습니다. 각 추론 노드의 예측 분포 엔트로피 값을 동적으로 계산하여 모델의 현재 결정에 대한 신뢰도를 실시간으로 판단합니다.

다중 지능체 진화 에이전트

AI 에이전트 적용 시나리오가 지속적으로 확장됨에 따라 필요한 MCP 도구(코드 생성, 데이터 쿼리, 포맷팅 처리 등)의 수와 복잡도가 지속적으로 증가하고 있습니다. 이러한 MCP 도구를 수동으로 유지 관리하는 것은 시간과 노력이 많이 들 뿐만 아니라 시스템 버전 불일치, 개발 효율 저하 등의 문제를 유발하기 쉽습니다.

MCP 매니저 에이전트는 도구 생성, 도구 검색, 도구 재사용이라는 세 가지 주요 모듈로 구성됩니다(자세한 내용은 https://skyworkai.github.io/DeepResearchAgent/ 참조).

작업 실행 시 에이전트는 먼저 사용자 의도를 분석하고 목표와 제약을 추출하여 작업 경계를 확정합니다. 이후 명확한 위치 지정과 재사용 가능한 이름을 가진 임시 도구를 생성하며, 시험 운영, 예외 수정 및 사용 사례 평가를 거쳐 적합한 경우 도구 목록에 등록합니다.

다중 도구 협업 하에서 키워드 사전 선별을 통해 도구 라이브러리에서 관련 하위 집합을 추출하여 에이전트에 의사결정을 위임하며, 일치하는 항목이 없을 경우 동적으로 새 도구를 생성합니다.

검증된 도구는 표준화된 JSON 목록으로 영구 저장되며, 완전한 메타데이터를 기록하고 정적/동적 로딩 및 핫 업데이트를 지원하여 “생성-검증-영구 저장-재사용”의 폐쇄형 관리 메커니즘을 형성합니다.

skywork ai agent 적용 시나리오

OpenAI의 deep research부터 Manus, Genspark 등 전문형 에이전트까지, 시중 제품들은 기능상 크게 다르지 않으며 “누가 실제로 구현 가능하고 누가 진짜 유용한가”가 일반 사용자의 가장 큰 관심사가 되었습니다.

이제 직접 실측을 통해 Skywork라는 '신예'의 실력을 확인해 보겠습니다.

시각화 데이터 분석

Skywork의 표 형식은 Microsoft Excel과 Google Sheets와 유사합니다. 주제나 요구사항을 입력하거나 원본 데이터를 업로드하면, 이를 지능적으로 분석하여 표, 차트 등을 생성합니다.

우리는 다음과 같은 명령을 입력했습니다: “튜링상 2015-2024년 수상 통계를 생성해 주세요”.

Skywork는 즉시 실행하지 않고 사용자와 상호작용하며 작업 세부사항을 확인합니다. 여기에는 통계 차원(수상자 수, 국적, 연구 분야, 소속 기관 등)과 표시 방식(표, 추세도, 비율도 등)이 포함됩니다. 이러한 사전 작업 분해 능력 덕분에 전체 분석 과정은 매우 높은 정확성과 제어력을 갖춥니다.

이어서 자동으로 할 일 목록을 생성하고, 다양한 MCP 도구를 호출해 순차적으로 작업을 실행합니다. 이 모든 과정은 사용자 개입 없이 진행됩니다.

AI로 무료로 멋진 PPT 만들기

직장인이 가장 두려워하는 세 가지: 야근 수당 없이 야근하기, 상사가 갑자기 @하기, 그리고 ‘덤으로 PPT 하나 만들어 달라고’ 하는 것. 다른 '덤'은 가볍지만, 이 '덤'은 목숨을 걸어야 할 일이다: 글꼴을 어떻게 조정해도 맞지 않고, 차트는 어떻게 봐도 투박해 보인다. 밤새 고생하며 새벽 3시까지 작업했는데, 상사가 한 번 훑어보고는 “뭔가 느낌이 안 와, 좀 더 다듬어 봐”라고 한다.

이제 Skywork가 PPT에 미쳐버린 직장인들을 위한 구원의 '처방전'을 제시합니다. 간단한 프롬프트 한 줄만 입력하면: 《일본 가마쿠라 여행 가이드》 PPT 제작, 구조가 명확하고 디자인도 훌륭한 PPT를 즉시 생성해 줍니다.

최종 생성된 결과물을 보면, 이 PPT는 실용적인 정보 포인트뿐만 아니라 고품질의 현장 사진, 경로도, 일정표까지 포함되어 있어 바로 사용할 수 있습니다.

Skywork AI 에이전트, 창의적인 웹페이지 생성

올해 2월, Andrej Karpathy는 Vibe Coding(분위기 코딩) 개념을 제안했습니다. 개발자들은 코드를 한 줄씩 작성할 필요 없이, 목표 기능을 자연어로 설명하기만 하면 전용 대규모 모델이 해당 코드를 생성해 줍니다.

현재 Skywork 역시 이 기능을 구현할 수 있습니다. 요구사항을 입력하면 출처 추적 가능, 편집 가능, 적용 가능한 고품질 다중 모드 HTML 결과물을 신속하게 생성합니다. 예를 들어, “매치3 게임 웹 소게임을 생성해 달라”고 요청하자 몇 분 만에 과일 캐릭터 스타일의 완성품을 뚝딱 만들어냈습니다.

이 웹 소형 게임은 인터페이스 디자인이 예쁠 뿐만 아니라, 무엇보다도 실제 플레이가 가능합니다. 정해진 1분 안에 플레이어가 세 개 이상의 같은 과일 아이콘을 일직선으로 연결하면 제거되며, 점수에 따라 레벨도 올라갑니다.

지능형 오디오 팟캐스트

지난해 구글 NotebookLM은 AI 팟캐스트 열풍을 일으켰습니다. 링크나 문서 하나만 있으면 몇 분 만에 현실감 넘치는 남녀 대담으로 변환해냈죠. 당시 AI 업계의 많은 전문가들이 이를 지지했으며, 심지어 '라이벌'인 OpenAI CEO 알트먼조차도 이를 매우 인상적이라고 평가했습니다.

스카이워크가 이번에 선보인 팟캐스트 모드는 이와 유사한 원리를 가집니다. 프롬프트 《베일》 독서 대담 팟캐스트를 입력하면, 즉시 자료를 찾아 원고를 작성하고 '녹음'한 후, 원클릭으로 오디오 팟캐스트를 생성합니다.

AI 남녀 진행자의 발음은 명확하고, 음성 톤은 자연스러우며, 어조나 말투도 매우 적절하게 표현됩니다. 내용 면에서도 단순히 원문을 읽는 것이 아니라 소설을 진정으로 이해한 후 팟캐스트라는 매체 형식에 맞춰 자체적으로 창작한 것입니다.

구글 NotebookLM과 달리, 완성된 결과물에 조정할 부분이 있으면 채팅창에 바로 요청하면 Skywork가 즉시 수정합니다. 예를 들어, 소설의 남자 주인공 월터 페인이 어떤 인물인지 소개하는 부분을 추가해 달라고 요청하자, Skywork는 기존 팟캐스트를 기반으로 해당 내용을 즉시 업데이트했습니다.

타사에는 없는 차별화된 경쟁 우위 구축

체험 과정에서 우리는 Skywork가 작업 협업, 다중 모드 생성, 결과 신뢰도, 개인 지식 저장소 측면에서 진정한 ‘차별화된 역량’을 갖추고 있음을 발견했다. Manus, OpenAI Deep Research 등 경쟁 제품의 약점을 극복하며 ‘타사에는 없는’ 후발 주자의 우위를 실현했다.

초능력 오피스 3종 세트 —— 효율적인 콘텐츠 창작과 생산성 출력

현대 직장인 중 문서, 스프레드시트, PPT라는 업무 '3종 세트'에 미쳐본 적 없는 사람이 있을까?

이제 Skywork는 문서, 스프레드시트, PPT라는 세 가지 주요 업무 도구를 하나로 통합했다. 생성된 콘텐츠는 더 상세하고 체계적일 뿐만 아니라, 다양한 깔끔하고 보기 좋은 차트를 만들 수 있으며, 심지어 YouTube 동영상까지 삽입할 수 있다.

물론 생성된 콘텐츠를 더 세밀하게 조정하고 싶다면, Skywork는 온라인 편집 기능을 제공합니다. ‘편집’ 버튼을 통해 인터페이스에서 직접 텍스트 수정, 구조 조정이 가능하며, 온라인 협업 도구를 사용하는 것처럼 자연스럽고 유연합니다.

내보내기 형식도 매우 유연합니다. PPTX, PDF, HTML, Google Slides 등 다양한 형식을 지원하여 의사 결정 논의, 버전 업데이트, 2차 창작 등 다양한 요구를 충족시킵니다.

AI 에이전트 출처 추적 가능 —— 검증 가능한 콘텐츠 창작으로 진화

콘텐츠가 범람하는 오늘날, 정보의 신뢰성은 오히려 희소 자원이 되었습니다. 대규모 모델은 효율적인 생성에는 능숙하지만, 진지하게 허튼소리를 하는 것은 이미 오래전부터 알려진 사실입니다.

Skywork가 해결하려는 것은 바로 이 문제점입니다. 생성된 모든 텍스트와 이미지는 허공에서 만들어진 것이 아니라 구체적인 출처를 명확히 추적할 수 있습니다. 출력된 텍스트는 원문 단락과 연결될 수 있으며, 이미지는 출처 웹페이지나 지식베이스 출처를 표시할 수 있고, 심지어 완전한 출처 목록까지 첨부됩니다.

이처럼 정보 출처 추적을 창작 과정에 통합함으로써, 사용자는 콘텐츠를 생성하는 동시에 실시간으로 검증할 수 있어 대규모 모델의 ‘허튼소리’ 위험을 크게 줄이고, 진정한 의미에서 모든 산출물에 근거를 부여합니다.

AI 개인 지식베이스 —— 사설화된 지능형 콘텐츠 순환 체계 구축

현재 시중의 지능형 에이전트들이 공통적으로 겪는 주요 문제점은 소재가 산발적이고 성과가 지속 가능하지 않으며 체계적인 축적 메커니즘이 부족하다는 점입니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 Skywork는 개인 지식 저장소를 출시했습니다. PDF, DOC, PPT, XLS 등 다양한 형식의 파일을 업로드할 수 있을 뿐만 아니라 녹음 파일, URL, YouTube 동영상 재생 주소도 업로드할 수 있습니다.

각 지식 저장소는 최대 50개의 문서를 업로드할 수 있으며, 주제별로 여러 지식 저장소를 생성해 체계적이고 명확한 지식 관리를 실현합니다.

더 중요한 것은 Skywork가 단순한 정보 저장 도구가 아닌 지능형 창작 엔진이라는 점입니다. 지식 저장소 콘텐츠를 기반으로 한 번의 클릭으로 다중 모드 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 이 콘텐츠들은 다시 지식 저장소에 저장되어 '소재 - 창작 - 재축적'의 선순환 구조를 형성함으로써 진정한 성장 가능한 개인 지식 시스템을 구축합니다.
멋진 콘텐츠 생성 —— 다중 모드 콘텐츠 융합

일상적인 창작 과정에서 우리는 종종 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 여러 도구 사이를 오가며 하나의 아이디어를 완성해야 합니다.

Skywork는 일반 대화 작업에서 기존 에이전트 작업 실행의 경계를 허물고, 웹 검색, 사고 분석, 이미지 생성, 이미지 이해, 음성 생성, 음악 생성, 영상 생성 등 10여 가지 MCP를 연동하여 창작자가 여러 플랫폼을 오갈 필요 없이 한 번의 클릭으로 홍보 영상, 뮤직비디오, 오디오북, 그림책 등 다양한 형식의 콘텐츠를 생성할 수 있게 합니다.

예를 들어 단 하나의 프롬프트만으로 고양이의 여행 브이로그를 혼합 생성했는데, 주요 랜드마크를 정확히 생성했을 뿐만 아니라 고양이도 각 장면에 자연스럽게 등장하게 했습니다. 이 모든 과정은 사람의 개입 없이 이루어졌습니다.
Skywork AI 에이전트 사용 시작 방법

Skywork AI 에이전트를 사용하려면 다음 단계를 따르세요:

공식 웹사이트 방문

중국 사용자: https://www.tiangong.cn/
해외 사용자: https://skywork.ai/agent/ko/slides/?utm_source=2509Backlink
로그인 방식 선택

문자 로그인, 계정 로그인 또는 위챗 QR 코드 로그인을 지원하며, 원하는 방식으로 등록/로그인을 완료하세요.

사용 모드 선택

홈페이지에서 다양한 모드를 제공합니다:
문서 모드: 논문, 보고서, 계약서 등 텍스트 콘텐츠 작성.
PPT 모드: 전문적인 발표용 PPT 생성, 맞춤형 스타일 지원.
표 모드: 데이터 정리 및 분석 차트 생성.
웹 모드: 웹 콘텐츠 생성.
팟캐스트 모드: 오디오 콘텐츠 생성.
범용 모드: 동영상, 애니메이션 등 기타 작업 처리.

요구사항 입력 또는 파일 업로드
해당 모드에서 구체적인 작업 설명(예: “신에너지차 판매량에 관한 PPT 생성”)을 입력하거나 관련 파일(문서, 이미지 등)을 업로드합니다.
추가 정보 입력이 요청될 경우 안내에 따라 요구사항 세부사항을 보완할 수 있습니다.
생성 결과 확인
시스템이 자동으로 처리하여 문서, PPT, 표 등 결과를 생성합니다.
일부 기능은 작업 복잡도에 따라 몇 분에서 십여 분 정도 소요될 수 있습니다.
편집 및 조정
생성 후 페이지에서 직접 내용을 편집할 수 있습니다(예: 텍스트 수정, 차트 조정 등).
일부 모드에서는 파일 다운로드 또는 공유 링크 제공이 가능합니다.

요약 및 전망

가장 심층적인 전문 연구부터 가장 효율적인 전문적 발표, 그리고 가장 광범위한 다원적 확산에 이르기까지, Skywork는 진정한 의미에서 사고에서 영향력까지의 완전한 연결 고리를 구축해 줍니다.

Skywork AI는 앞서 언급한 AI 내부 자원 낭비를 종식시키는 데 실질적으로 기여합니다.