2pm.space하나의 AI 워크스페이스로 관리하는
고객, 데이터, 콘텐츠
스킬, 도구, 가드레일을 갖춘 에이전트를 만들고 바로 일을 맡기세요. Messenger와 Zalo 문의에 답하고, 데이터베이스를 일상 언어 답변으로 바꾸고, 다음 주 콘텐츠 캘린더를 채웁니다. 이 모든 일이 실시간 문서, 마인드맵, 표가 담긴 공유 드라이브 위에서 이루어집니다.
results = search_kb( "Q4 sales", top_k=6 )
chart = generate_chart( revenue_data, type="bar" )
8개 제품, 하나의 워크스페이스
모두 같은 에이전트, 같은 메모리, 같은 지식 베이스를 공유합니다 — 한곳에 모아 둔 이유가 바로 그것입니다.
추론하고, 실행하고, 반복하는 에이전트
계획을 세우고, 도구를 호출하고, 문서를 읽고, 작업이 끝날 때까지 스스로 조정하는 에이전트를 위한 비주얼 빌더입니다 — 프롬프트 하나를 감싼 껍데기가 아닙니다.
- 단일 호출로 끝나는 간단한 에이전트부터 다중 노드 워크플로 그래프까지
- 모든 에이전트가 공유하는 스킬, 도구, 가드레일
- 대화와 대화 사이에도 유지되는 3계층 메모리
- 토큰, 비용, 모든 도구 호출이 담긴 실행별 로그
모든 고객 대화를 하나의 대기열로
Messenger, Telegram, 웹사이트 채팅, 개인 Zalo에 제품을 아는 에이전트가 답합니다. 팀이 직접 맡을 때는 'AI 중지' 버튼으로 전환하세요.
- 페이지 댓글과 Pancake까지, 그 밖의 채널은 웹훅 채널로
- 어떤 대화에서든 AI 중지, 에이전트의 주문은 임시 상태로 팀의 확정을 대기
- 전화번호를 감지해 연락처에 연결
- 방해 금지 시간과 1인당 횟수 제한을 지키는 케어 후속 연락
데이터베이스를 일상 언어로
웨어하우스를 연결하고 측정값을 한 번만 정의하면, 누구나 질문하고 차트, 표, SQL이 첨부된 답을 받을 수 있습니다.
- Postgres부터 BigQuery까지 6개 데이터베이스와 웨어하우스
- 시맨틱 모델 덕분에 모든 답이 이전 답과 일치
- 필터와 상대 기간을 지원하는 멀티 탭 보드
- SQL Lab, 그리고 검증된 질문-SQL 쌍
기획, 작성, 이미지, 게시까지
Brand를 한 번만 설명하면 에이전트가 캘린더를 채우고, 카피를 쓰고, 이미지를 생성합니다 — 게시는 ‘게시’를 누를 때만, 승인은 Brand가 원하는 곳마다.
- 브랜드 보이스와 상품에 맞춰 기획한 아이디어
- 단계를 다시 연결할 수 있는 캔버스에서 이미지 생성
- Brand가 고른 상태에 승인 단계
- Facebook 페이지, WordPress 또는 자체 웹훅으로 게시
단계형 캔버스로 만드는 브랜드 맞춤 이미지
상품 사진, 프롬프트, 모델을 다시 실행할 수 있는 단계형 캔버스에 올려 보세요 — 프롬프트에 상품이 언급되면 해당 제품 사진이 함께 첨부됩니다.
- 11개 제작사의 이미지 모델 25종, GPT Image부터 FLUX.2, Nano Banana까지
- 생성, 최대 16개 레퍼런스로 편집, 배경 제거
- 대충 적은 메모를 브랜드에 맞는 제대로 된 프롬프트로 재작성
- 실시간 공동 편집, 그리고 모든 이미지의 출처 기록
대본에서 렌더링된 클립까지
대본을 씬과 샷으로 나누고, 모든 패널에서 인물과 상품의 모습을 일관되게 유지한 뒤, 샷 하나 또는 씬 전체를 영상으로 렌더링합니다.
- 카메라, 액션, 대사를 담은 씬, 샷, 키프레임
- 일관성을 유지하는 요소 — 인물, 상품, 장소
- Kling과 Seedance로 만드는 영상, 렌더링 전에 비용 표시
- 모든 테이크를 보관하므로 이전 렌더링도 복원 한 번이면 끝
어느 채널로 오든, 하나의 기록
모든 채널의 대화, 대화 중에 포착한 전화번호, 자체 시스템의 실시간 데이터가 하나의 고객으로 합쳐지고, 에이전트는 이를 바탕으로 답변합니다.
- 채널 간 연락처를 매칭해 하나의 타임라인으로
- 직접 관리하는 HTTP 엔드포인트로 데이터 보강
- 스프레드시트 가져오기와 커서 기반 동기화
- API뿐 아니라 데이터베이스 수준에서 권한 제어
에이전트가 읽는 팀의 공유 두뇌
팀이 실시간으로 함께 편집하는 문서, 마인드맵, 표 — 그리고 에이전트가 답변할 때 검색하는 바로 그 지식 베이스입니다.
- 실시간 커서가 보이는 공동 편집
- 하이브리드 검색: 벡터 검색과 키워드 검색의 결합
- 보기, 댓글, 편집 권한으로 링크 공유
- 무제한 마인드맵, 무료, 노드 수 제한 없음
첫 메시지부터 감사 인사까지
고객이 어느 채널에서든 메시지를 보냅니다. 2pm AI가 지식, 스킬, 도구, 메모리를 활용해 상담하고, 주문을 받고, COD 배송을 접수하고, 감사 인사를 전합니다 — 대화의 방향이 바뀌어도 어디로 가야 할지 압니다.
고객 문의 채널
- Messenger“파란색 아직 재고 있나요?”
- Telegram“다낭까지 배송되나요?”
- 웹사이트 위젯“이거 두 개면 얼마예요?”
- 개인 Zalo“물건 받고 결제해도 되나요?”
2pm AI가 상담합니다
모든 채널 뒤에서 하나의 에이전트가 워크스페이스에 담긴 모든 지식을 바탕으로 응대합니다.
처리
주문 품목, 전화번호, 배송 주소를 고객에게 다시 확인합니다.
주소 저장됨주문 생성
카탈로그 가격으로 판매 주문을 만듭니다 — 팀이 확인할 초안으로 두거나 바로 제출합니다.
SO-2026-48213COD 배송 접수
수령 시 받을 금액과 함께 Viettel Post에 접수하거나, 자체 택배사를 쓴다면 배송 전표로 남겨 둡니다.
COD · 운송장 번호감사 인사
배송 완료가 보고되면 이벤트 규칙이 감사 메시지를 보냅니다 — 대화 내용을 바탕으로 쓰거나 템플릿을 사용합니다.
배송 완료 → 감사 발송
진행 중에
Zalo 친구 추가
번호가 연락처에 고정되고, 개인 Zalo가 친구 요청을 보냅니다 — 오전 8시부터 오후 8시 사이에 간격을 두고 보냅니다. 요청을 수락하면 Zalo 채팅이 같은 고객 기록에 합쳐집니다.
+84 ••• 412 → Zalo케어가 후속 연락합니다
케어 에이전트가 대화를 읽고, 설정한 무응답 시간이 지나면 후속 메시지를 보냅니다 — 방해 금지 시간을 지키고, 1인당 횟수를 제한하며, 채널의 메시지 발송 가능 기간 안에서만 보냅니다.
2시간 무응답 → 후속 연락팀이 개입합니다
에이전트가 대화를 바로 여는 푸시 알림을 팀에 보냅니다. 누구든 거기서 답하거나, AI를 중지해 대화를 직접 맡을 수 있습니다.
알림 → AI 중지에이전트가 답변을 멈춥니다
해당 대화의 AI와 케어를 끄고, 팀에 한 줄 사유를 남깁니다. 누구든 받은편지함에서 다시 켤 수 있습니다.
AI 끔 · 사유 기록실제로 작동하는 모습
제품과 같은 디자인 토큰으로 그렸기 때문에, 여러분의 테마에서 보이는 그대로의 화면입니다 — 다른 사람 워크스페이스의 스크린샷이 아닙니다.
캔버스에서 에이전트 조립하기
알아야 할 스킬, 호출해도 되는 도구, 지켜야 할 가드레일을 끌어다 놓고, 에이전트가 노드 하나하나 작업을 추론해 나가는 과정을 지켜보세요.
- 단일 호출의 간단한 에이전트 또는 완전한 워크플로 그래프
- 워크스페이스의 모든 에이전트가 공유하는 스킬과 도구
- 버전 관리되는 캔버스 — 그래프의 이전 모습을 언제든 복원
모든 채널을 하나의 대기열로
Messenger, Facebook 댓글, Zalo, Telegram, 웹사이트 채팅이 한곳에 모입니다. 에이전트는 카탈로그와 도구로 답하고, 팀은 원할 때 언제든 대화를 이어받습니다.
- 다른 채널에서의 고객 이력을 대화 옆 패널에서 확인
- 대화 중 전화번호를 감지해 연락처에 연결
- 도구 호출이 대화 안에 표시되어 답변의 근거를 확인
질문을 넣으면 차트와 SQL이 나옵니다
일상 언어로 질문하면 답과 함께 그 답을 만든 쿼리를 받습니다. 원시 테이블 이름으로 추측하는 대신, 직접 정의한 측정값으로 컴파일합니다.
- Postgres부터 BigQuery까지 6개 데이터베이스와 웨어하우스
- 결과 형태에 맞춰 고른 차트
- 어떤 답이든 멀티 탭 보드에 고정
한 분기 분량의 콘텐츠, 기획부터 게시까지
브랜드에 맞춰 기획한 아이디어가 캘린더를 채우고, 초안이 작성되고 이미지가 붙으며, 누군가 ‘게시’를 누르기 전까지는 페이지에 아무것도 올라가지 않습니다.
- 슬롯을 끌어 일정 변경, 아쉬운 필드 하나만 다시 생성
- Brand가 고른 상태에 승인 단계
- Facebook 페이지, WordPress 또는 자체 웹훅으로 게시
그 모든 것을 떠받치는 에이전트 빌더
위의 모든 기능이 같은 빌더 위에서 동작합니다 — 한 번 작성한 스킬을 에이전트를 두는 모든 곳에서 쓸 수 있습니다.
AI 에이전트
사용 사례에 맞는 지능형 에이전트를 만들고 맞춤 설정하세요. 비주얼 빌더로 페르소나, 지침, 행동을 정의하고, 캔버스를 버전으로 관리해 후회되는 변경도 복원 한 번으로 되돌립니다.
맞춤 스킬
에이전트에게 도메인별 스킬과 워크플로를 가르치세요. 스킬은 모든 프롬프트에 주입하거나, 질문이 일치할 때만 주입할 수 있습니다 — 그래서 방대한 행동 라이브러리가 매 호출마다 토큰을 쓰지 않습니다.
도구 연동
에이전트를 외부 API, 데이터베이스, 서비스에 연결하세요. 웹훅 도구, 샌드박스 Python 함수, 기본 제공 연동, MCP 서버, 또는 도구로 노출한 다른 에이전트까지.
연결 가능한 모든 것 보기가드레일
에이전트에 들어가고 나오는 내용에 안전 제약과 콘텐츠 정책을 설정하세요 — 어떤 가드가 작동했는지, 무엇을 했는지, 왜 그랬는지 감사 기록이 남습니다.
원클릭 배포
에이전트를 채널, 일정, API 엔드포인트에 배치하세요. 성능을 모니터링하고, 실행당 비용을 추적하고, 로그를 보면서 개선합니다.
작동 방식
세 단계로 아이디어에서 프로덕션까지. 복잡한 설정도, 인프라 걱정도 없습니다.
에이전트 만들기
에이전트의 페르소나, 지침, 행동을 정의하세요. 마켓플레이스 템플릿에서 시작하거나 비주얼 빌더의 빈 캔버스에서 시작합니다.
스킬, 도구, 지식 부여
스킬을 추가하고, 도구를 연결하고, 필요한 문서와 데이터베이스를 지정하고, 지켜야 할 가드레일을 설정하세요.
업무에 투입
채널, 일정 또는 API로 내보내세요. 모든 실행을 도구 호출, 비용과 함께 확인하고, 실제로 일어난 일을 바탕으로 개선합니다.
에이전트 만들기
에이전트의 페르소나, 지침, 행동을 정의하세요. 마켓플레이스 템플릿에서 시작하거나 비주얼 빌더의 빈 캔버스에서 시작합니다.
스킬, 도구, 지식 부여
스킬을 추가하고, 도구를 연결하고, 필요한 문서와 데이터베이스를 지정하고, 지켜야 할 가드레일을 설정하세요.
업무에 투입
채널, 일정 또는 API로 내보내세요. 모든 실행을 도구 호출, 비용과 함께 확인하고, 실제로 일어난 일을 바탕으로 개선합니다.
강력한 엔진 위에 구축
2pm.space는 단순한 채팅 인터페이스가 아닙니다. 모든 기능은 에이전트를 더 똑똑하고, 빠르고, 안전하게 만들도록 설계된 프로덕션급 엔진입니다.
생각하고, 실행하고, 반복하는 에이전트
2pm.space의 모든 에이전트는 ReAct 루프 — 추론(Reason), 실행(Act), 관찰(Observe), 반복 — 위에 만들어집니다. 에이전트는 단순히 응답하는 데 그치지 않고 계획하고, 도구를 호출하고, 결과를 평가하고, 작업이 끝날 때까지 조정합니다.
- 심플 모드: 빠르고 직접적인 답을 위한 단일 LLM 호출
- Agentic 모드: 조건부 라우팅과 병렬 실행을 지원하는 다중 노드 워크플로 그래프
- 각 노드는 기본적으로 최대 10회의 도구 호출 반복을 지원
- 백 엣지(순환)로 무한 루프 없이 이전 단계로 돌아갈 수 있음
대화할수록 똑똑해지는 메모리
2pm.space의 에이전트는 기억합니다. 글로벌 테넌트 메모리, 에이전트별 공유 컨텍스트, 사용자별 메모로 이루어진 3계층 메모리 시스템이 모든 상호작용에 이전의 맥락을 반영합니다.
- 모든 대화에서 백그라운드로 메모리 자동 추출
- 감쇠 점수를 적용한 시맨틱 검색 — 최근의 관련성 높은 기억이 먼저
- 6가지 메모리 유형: 사실, 선호, 지시, 피드백, 에피소드, 절차
- 3단계 중복 제거: LLM 프롬프트, 벡터 유사도, 주기적 통합
에이전트를 모든 것에 연결
에이전트는 여러분이 허용한 도구를 호출합니다 — 플랫폼 기본 제공 도구, 외부 웹훅, 샌드박스 Python 함수, MCP 서버의 도구. ReAct 루프는 오류를 매끄럽게 처리하고, 수동 개입 없이 똑똑하게 재시도합니다.
- 기본 제공 도구: 웹 검색, 이미지 생성, 코드 실행 등
- 웹훅 도구: bearer 또는 API 키 인증으로 모든 API에 POST/GET/PUT/PATCH
- 코드: 샌드박스 Python 함수를 도구로, 워크플로의 코드 노드에서는 Python이나 Bash를
- MCP 지원: 어떤 MCP 서버든 연결하고, 도구를 검색해 하나씩 켜거나 끄기
언제나 손닿는 곳에 있는 지식 베이스
문서, 마인드맵, 스프레드시트, 표를 Collaborative Drive에 올리세요. 에이전트는 밀집 벡터 검색과 BM25 키워드 검색을 결합한 하이브리드 검색으로 필요할 때 가장 관련성 높은 청크를 가져옵니다.
- 기본은 하이브리드 검색: RRF 융합으로 벡터 70% + 키워드 30%
- 검색 정확도를 높이는 컨텍스트 임베딩 기반 시맨틱 청킹
- 두 가지 RAG 모드: "tool"(에이전트가 호출) 또는 "auto"(항상 주입)
- 계층형 검색: 청크 요약을 먼저, 전체 내용은 필요할 때 — 토큰 절약
에이전트가 익히는 재사용 가능한 지침
스킬은 에이전트 시스템 프롬프트에 주입되는 프롬프트 템플릿입니다 — 항상 주입하거나, 사용자 질문이 일치할 때 자동으로 주입합니다. 한 번 정의해 워크스페이스의 모든 에이전트에서 재사용하세요.
- "항상" 모드: 모든 시스템 프롬프트에 주입해 동작을 보장
- "자동" 모드: 전문 검색으로 질문이 일치할 때만 주입 — 토큰 절약
- 글로벌 스킬은 모든 에이전트에 적용되고, 에이전트 전용 스킬은 해당 에이전트에만 적용
- 시스템 스킬은 플랫폼 전체에 적용되며 테넌트 제한을 받지 않음
모든 에이전트 실행을 한눈에
모든 실행을 처음부터 끝까지 추적합니다 — 노드별 토큰 사용량, 비용, 지연 시간, 도구 호출, 가드 결과까지. 어떤 오류든 디버그하고, 비용을 최적화하고, 에이전트가 정확히 무엇을 하는지 파악하세요.
- 노드별 추적: 단계마다 입력 토큰, 출력 토큰, 비용
- 전체 메시지 기록과 도구 호출 결과가 담긴 실행 로그
- 가드레일 감사: 어떤 가드가 작동했고, 어떤 조치를 했고, 왜 그랬는지
- 메모리 추출 로그: 각 대화에서 무엇을 학습했는지 추적
팀들이 2pm.space를 선택하는 이유
흩어진 도구에서 하나의 통합 플랫폼으로, 2pm.space가 AI 워크플로를 어떻게 바꾸는지 확인하세요.
받은편지함용 도구, 대시보드용 도구, 콘텐츠용 도구가 따로 있고 — 어느 것도 아는 것을 서로 공유하지 않습니다.
같은 에이전트, 메모리, 지식 베이스가 세 가지 모두를 맡는 하나의 워크스페이스.
대본대로만 답하다가 조금만 실질적인 질문을 받아도 포기하는 페이지 챗봇.
문서, 카탈로그, 도구를 갖춘 에이전트 — 그리고 클릭 한 번이면 연결되는 팀원.
숫자에 관한 질문은 모두 분석가의 대기열에서 기다립니다.
누구나 일상 언어로 묻고 SQL이 첨부된 답을 받습니다.
세션 간 메모리가 없습니다. 새 채팅을 시작할 때마다 맥락이 사라집니다.
에이전트, 채널, 세션을 넘나들며 유지되는 계층형 메모리.
팀원을 초대할수록 손해를 보는 좌석당 요금.
모든 기능 무료, 멤버 무제한, 사용량은 모델 제공사 요금 그대로 청구.
권한이 전부 아니면 전무라서, 페이지 하나를 맡은 외주 인력도 워크스페이스 전체를 볼 수 있습니다.
멤버, 역할, 팀별로 리소스 단위 권한과 채널 단위 접근 권한.
그리고 더 많은 기능
첫 프로토타입부터 프로덕션까지, AI를 완전히 제어하고 싶은 팀을 위해 만들었습니다.
연동 및 MCP
채널, HTTP API, 데이터베이스, 샌드박스 코드, MCP 서버 — 그리고 외부 클라이언트가 워크스페이스를 조작할 수 있는 자체 MCP 엔드포인트까지.
카탈로그 둘러보기API 액세스
생성한 사람의 권한 범위로 제한되는 워크스페이스 API 키. 자체 애플리케이션에서 에이전트, 문서, 보드를 조작하세요.
스케줄러
에이전트를 일정에 따라 실행하세요 — 아침 보고서, 야간 점검, 주간 요약 — 실행 기록은 다른 모든 로그와 함께 보관됩니다.
마켓플레이스 및 앱
에이전트 템플릿을 워크스페이스에 설치해 편집하거나, 플랫폼 위에 만든 앱을 내 워크스페이스에 배포하세요.
플레이그라운드
고객을 만나기 전에 에이전트를 테스트하세요. 대화를 다시 재생하고, 사고 과정을 살펴보고, 각 도구 호출이 처리되는 모습을 확인합니다.
팀 워크스페이스
여러 워크스페이스를 두고 각각의 멤버, 역할, 데이터를 따로 관리합니다 — 인터페이스는 8개 언어로 제공됩니다.
글로벌 메모리
모든 에이전트가 읽고 쓰는 워크스페이스 수준의 메모리 — 한 에이전트가 비즈니스에 대해 알게 된 내용이 그 에이전트의 대화 안에만 갇히지 않습니다.
자주 묻는 질문
2pm.space로 AI 에이전트를 만들고 배포하는 데 필요한 모든 것.
AI 에이전트를 만들고 실제로 일을 맡기는 워크스페이스입니다 — Messenger, Zalo, Telegram, 웹사이트 채팅에서 고객에게 답하고, 데이터베이스에 관한 질문에 일상 언어로 답하고, 콘텐츠 캘린더를 운영합니다. 이 모든 일이 실시간 문서, 마인드맵, 표가 담긴 공유 드라이브 위에서 이루어집니다.
단일 호출 어시스턴트부터 조건부 라우팅, 병렬 분기, 평가 루프를 갖춘 다중 노드 워크플로까지 무엇이든 만들 수 있습니다. 지원 에이전트, 리서치 어시스턴트, 콘텐츠 작성자, 데이터 분석가, 사내 자동화가 흔한 형태이며, 모두 같은 스킬, 도구, 지식, 가드레일로 조립합니다.
아니요. 에이전트는 시각적으로 만듭니다 — 페르소나, 지침, 스킬, 도구, 가드레일은 모두 설정이며, 시작점으로 쓸 수 있는 템플릿 마켓플레이스도 있습니다. 코드를 작성한다면 샌드박스 Python 도구, API, MCP 엔드포인트를 원할 때 언제든 쓸 수 있습니다.
세 가지 방식이 함께 작동합니다. 메모리는 백그라운드에서 대화로부터 추출되고 의미 기반으로 검색되므로, 에이전트는 들은 내용을 기억합니다. 드라이브의 문서는 벡터와 키워드를 결합한 하이브리드 검색으로 필요할 때 가져옵니다. 그리고 스킬 — 한 번 작성해 재사용하는 지침 — 은 항상, 또는 질문이 일치할 때만 프롬프트에 주입됩니다.
네. 메시징 채널은 정식 채널로, HTTP API는 웹훅 도구로, 6개 데이터베이스와 웨어하우스는 데이터 연결로, 모든 MCP 서버는 검색해서 켜는 도구의 소스로 연결됩니다. 그 밖의 것은 일반 웹훅으로 연결됩니다.
모든 기능이 무료이며, 유료 등급도 좌석당 요금도 없습니다. AI 사용량만 결제하면 됩니다 — 모델 토큰은 제공사 요금 그대로 마진 없이 청구되고, 플랫폼은 크레딧을 충전할 때 단일 수수료만 받습니다. 기본 제공량을 넘는 스토리지만 월별로 청구됩니다.
워크스페이스에는 멤버, 역할, 팀이 있고, 권한은 리소스별·작업별로 부여됩니다. 여기에 더해 개별 에이전트, 문서, 채널, 보드마다 자체 접근 목록이 있어서 — 외주 인력에게 워크스페이스 전체가 아닌 페이지 하나만 맡길 수 있습니다.
모든 실행이 처음부터 끝까지 기록됩니다. 메시지, 각 도구 호출과 그 반환값, 단계별 토큰과 비용, 어떤 가드레일이 작동했고 무엇을 했는지까지 남습니다. 예약 실행, 웹훅 전송, 후속 메시지 발송도 각각 자체 로그를 함께 보관합니다.