대부분의 AI 에이전트 제품은 채팅 인터페이스로 시작합니다. 이는 유용하지만, 대화가 곧 업무를 완료하는 것과 같지는 않습니다.

xAgent는 다른 질문을 중심으로 구축되었습니다. 즉, AI 에이전트가 작업을 수신하고, 시간에 걸쳐 작업하며, 적절한 기능을 사용하고, 데이터를 보호하며, 사용 가능한 결과를 반환하기 위해 무엇이 필요한가 하는 것입니다?

그 답은 모델과 프롬프트 그 이상입니다. 그것은 에이전트를 위한 운영 환경(operating environment)입니다.

채팅 중심이 아닌 작업 중심 (Task-first, not chat-first)

xAgent는 질문에 답변할 수 있지만, 동반자 제품으로 포지셔닝되지 않았습니다. 주된 역할은 사람이나 팀이 업무를 완료하도록 돕는 것입니다. 예를 들어, 자료 정리, 파일 생성, 주제 연구, 응답 준비, 후속 조치 조정 또는 반복적인 워크플로우 실행 등이 있습니다.

에이전트 세션은 작업(task), 제공된 자료(supplied materials), 작업 공간(workspace), 사용 가능한 기능(available capabilities) 및 예상 결과(expected result)를 가집니다. 이는 개방형 대화보다 더 명확한 라이프사이클을 긴 업무에 부여합니다.

서버에서 에이전트 실행 (Run agents on the server)

xAgent는 서버 측 바이너리(server-side binary)로 배포됩니다. 사용자는 각 컴퓨터에 별도의 에이전트를 설치하는 대신 웹 UI나 IM 커넥터를 통해 접근합니다.

이는 실제 업무에서 중요합니다:

• 사용자의 장치가 오프라인 상태일 때도 작업이 계속될 수 있습니다.
• 파일과 결과는 서버 측 작업 공간에 남아 있습니다.
• 사용자는 사용 가능한 IM 채널에서 원격으로 작업을 제출하거나 후속 조치를 취할 수 있습니다.
• 배포를 통해 팀이 통제하는 인프라 내에 데이터를 유지할 수 있습니다. 로컬 모델을 사용할 경우, 전체 데이터 경로가 비공개로 유지될 수 있습니다.

설계 단계부터 다중 사용자 지원 및 작업 공간 격리 (Multi-user by design, with workspace isolation)

다중 사용자 에이전트 시스템은 단순히 별도의 폴더만 필요하지 않습니다. xAgent는 호스트 파일 시스템 위에 가상 파일 시스템 레이어(virtual file system layer)를 사용합니다. 사용자가 또는 해당 사용자의 에이전트 세션이 목록으로 확인하거나, 읽거나, 쓸 수 있는 것은 이 레이어를 통해 검사됩니다.

물리적인 작업 공간(physical workspace)은 많은 파일을 포함할 수 있지만, 특정 사용자나 세션은 허용된 부분만 볼 수 있습니다. 일부 시스템 파일은 광범위한 작업 공간 접근 권한이 있더라도 절대 노출되지 않습니다. 이는 언어 모델에게 접근 제어 시스템 역할을 맡기지 않고도 공유 서버 배포를 위한 실질적인 경계를 만듭니다.

기능(Capabilities)은 영구적으로 컨텍스트에 채워 넣는 것이 아니라 발견 가능해야 합니다

에이전트는 스킬(Skills)과 도구(Tools)가 필요하지만, 사용 가능한 모든 기능을 모든 프롬프트에 로드하는 것은 컨텍스트를 낭비하고 동작을 제어하기 어렵게 만듭니다.

xAgent는 소수의 발견 및 로딩 기능으로 세션을 시작합니다. 작업이 다른 것을 필요로 할 때, 에이전트는 관련 스킬이나 도구를 찾아 로드할 수 있습니다. 고급 설정(Advanced Settings)에 구성된 기본 기능은 명시적으로 유지되며, 동적으로 발견된 기능은 영구적인 설정으로 취급되지 않도록 의도되었습니다.

이는 기본 세션을 집중 상태로 유지하는 동시에, 작업이 실제로 필요할 때 에이전트가 작업 능력을 확장할 수 있도록 합니다.

작업 진행 중 중요한 것을 변경하세요

장시간 실행되는 작업은 처음부터 완벽한 경우가 드뭅니다. xAgent는 세션을 폐기하지 않고 프롬프트, 스킬, 모델에 대한 런타임 조정(runtime adjustments)을 허용합니다. 이는 작업이 중간 결과를 본 후 더 강력한 추론, 다른 전문화된 스킬, 또는 더 엄격한 지침을 필요로 할 때 유용합니다.

목표는 통제된 반복입니다: 작업을 그리고 그 컨텍스트를 유지하고, 실행 경로를 조정하며, 계속 진행하는 것입니다.

에이전트를 작업이 이미 발생하는 시스템에 연결하세요

MCP는 에이전트가 필요할 때 외부 도구를 호출할 수 있는 방법을 제공합니다. 커넥터(Connectors)는 상호 보완적인 문제를 해결합니다: 외부 시스템으로부터 메시지와 이벤트를 받아 xAgent로 전달할 수 있습니다.

현재 출시된 커넥터는 WeChat, Telegram, 그리고 중국 본토의 Feishu를 지원합니다. 이를 통해 기존 통신 채널을 작업 진입점(task entry points)으로 사용할 수 있게 하면서도, 커넥터 자격 증명 및 외부 로그인 상태를 커넥터 서비스 내부에 유지할 수 있습니다.

안전성(Safety)은 워크플로우의 일부입니다

외부 시스템에서 동작할 수 있는 에이전트는 의미 있는 제어 경계가 필요합니다. xAgent는 민감한 작업에 대한 승인 정책을 지원합니다. 관리자는 배포를 위한 공개적인 기본 기준선(public baseline)을 정의할 수 있으며, 고급 사용자는 자체적으로 정책을 더욱 세밀하게 조정할 수 있습니다.

이를 통해 모든 외부 동작이 검증되지 않은 모델의 결정으로 처리되는 것을 방지하면서도, 일상적인 작업 흐름은 원활하게 유지될 수 있습니다.

실질적인 시작점

작게 시작하세요. xAgent를 서버에 배포하고, 툴 호출(tool calling)을 지원하는 모델을 연결하며, 하나의 에이전트에게 명확한 작업을 부여합니다. 그리고 외부 채널이 유용할 때만 커넥터(Connector)를 추가하면 됩니다. 팀은 재사용 가능한 스킬(Skills)을 구축하고, 안정적인 것을 공개 라이브러리(public library)로 승격시키며, 실제 업무를 통해 지속적으로 개선해 나갈 수 있습니다.

xAgent는 현재 베타 바이너리 릴리스이며, 최대 다섯 명의 사용자까지 무료로 사용할 수 있습니다. 이 제품은 호스팅되는 SaaS 모델보다는 사설 배포(private deployment)에 중점을 두고 설계되었습니다.

문서화: https://xagent.xiagaogao.com/en/

서버 설치: https://xagent.xiagaogao.com/en/docs/deployment/server-install/

GitHub 릴리스: https://github.com/coffeehc/xagent-releases