LazyMind
요약
LazyMind는 지식 집약적 작업을 위한 AI 스킬 런타임 환경입니다. 재사용 가능한 지식, 실행 가능한 Skills, 관찰 가능한 워크플로우를 통합하여 복잡한 작업을 관리합니다. 사용자는 계획 수립부터 실행, 피드백 반영까지의 전 과정을 한 곳에서 통제할 수 있습니다.
핵심 포인트
- 지식 집약적 작업에 특화된 AI 스킬 런타임 제공
- 재사용 가능한 지식과 Skills를 통합하여 워크플로우 구축 가능
- 데스크톱 모드는 비개발 전문가에게 최적화되어 있음
- 팀/엔터프라이즈 배포로 조직 전체의 지식 협업 지원
LazyMind
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<img width="1672" height="600" alt="LazyMind logo" src="https://raw.githubusercontent.com/LazyAGI/LazyMind/HEAD/docs/assets/lazymind-banner.png" />LazyMind: AI 에이전트를 사용자의 통제 하에 유지하세요.
LazyMind는 지식 집약적 작업(knowledge-intensive work)을 위한 **AI 스킬 런타임 (AI Skill Runtime)**입니다. 이는 지식, 전문적인 실습(expert practice), 도구를 실행 가능하고 복구 가능한 작업으로 변환하는 환경입니다. 재사용 가능한 지식, 실행 가능한 Skills, 관찰 가능한 워크플로우, 편집 가능한 아티팩트, 그리고 평가 기반 개선을 하나의 작업 공간에서 연결합니다.
더 이상 컨텍스트를 반복적으로 업로드하거나, 프롬프트를 조정하거나, 모든 에이전트 단계를 감독할 필요 없이, 사용자는 지식과 워크플로우를 한 번 선택하기만 하면 됩니다. LazyMind는 이후 계획을 세우고(plans), 실행하며(executes), 중간 결과를 노출하고(exposes intermediate results), 수락된 피드백을 다음 실행으로 가져갑니다(carries accepted feedback into the next run). **데스크톱 모드(Desktop Mode)**에서 로컬로 사용하거나, 공유 엔터프라이즈 서비스로 배포하거나, Codex, Cursor, WorkBuddy와 같은 외부 에이전트에게 지식, Skills, 워크플로우를 제공할 수 있습니다.
- 데스크톱 모드는 솔루션 아키텍트, 제품 관리자(product managers), 운영 담당자(operators), 테스터, 콘텐츠 제작자를 포함하여 프로그래밍이 주 업무가 아닌 기술적으로 능숙한 전문가를 위해 설계되었습니다.
- 팀 및 엔터프라이즈 배포는 공유 권한, 배포, 평가 기능을 통해 2차 개발, 프로젝트 전달, 제안서 작성(proposals), FDE 작업, 그리고 조직 전체의 지식 협업에 사용됩니다.
빠른 시작 · 쇼케이스 · 예제 디렉토리 · 제품 아키텍처 · 워크플로우 구축 · 데스크톱 모드
LazyMind 사용 방법
| Mode | Best for | How it works |
|---|---|---|
| LazyMind를 직접 사용 | 로컬 지식 작업 또는 공유 팀 워크플로우 | 데스크톱 앱을 실행하여 로컬 우선 경험을 하거나, 서비스를 팀에 배포할 수 있습니다. LazyMind 워크스페이스에서 태스크를 생성하고, 지식 기반을 사용하며, Skills 및 Workflows를 실행합니다. |
| LazyMind를 에이전트 플러그인으로 사용 | 이미 사용하는 에이전트 환경 확장 | **설정(Settings) → 어시스턴트(Assistants)**에서 LazyMind를 연결할 수 있습니다. 그러면 Codex와 DeepSeek Harness가 자체 세션 내에서 LazyMind의 지식, Skills, Workflows를 사용할 수 있으며, 여기에는 워크플로우 진행 상황, 검토 체크포인트 및 아티팩트가 포함됩니다. |
구현 세부 정보는 Codex 통합(integration)과 DeepSeek Harness 통합(integration)를 참조하세요.
무엇을 배포할 수 있나요?
| 시나리오 | LazyMind 실행 기능 | 결과물 |
|---|---|---|
| 연구 및 검토 | 출처 검색 → 증거 검색 → 비교 → 종합 → 검토 | 사용자의 문서 및 외부 출처에 근거한 추적 가능한 보고서 |
| ... | ||
| For an end-to-end product video, see the Chinese README. |
데모 사례
게시된 데모를 통해 LazyMind가 작동하는 모습을 확인하세요. 아래의 모든 비디오와 기사는 중국어이며, 링크는 원본 플랫폼에서 열립니다.
| Demo | 보여주는 내용 | 길이 | 케이스 상세 정보 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek Harness × LazyMind: from a request to a slide deck | 워크플로우 연결, 요구 사항 명확화, 배경 미리 보기, 슬라이드 내용 검토 및 결과물 내보내기 | 1:29 | 케이스 노트 |
| ... |
더 많은 데모 사례
아티클
- LazyMind v0.2: 답변에서 결과물로 (2026-08-04, 출시 소개)
- AI가 끝냈는데 왜 아직도 야근을 하나요? (2026-09-01, 제품 소개)
LazyMind 작동 방식
flowchart LR
K["지식<br/>로컬 파일 · 클라우드 문서 · 오브젝트 스토리지"] --> R["검색 및 추론<br/>파싱 · OCR · 하이브리드 검색 · 재순위화"]
S["기술 및 워크플로우<br/>명령어 · 도구 · 상태 기계"] --> X["관찰 가능한 실행<br/>단계 · 승인 · 재시도 · 되감기"]
...
이 루프는 세 가지 연결된 시스템으로 구성됩니다:
| 시스템 | 책임 영역 | 제품 동작 방식 |
|---|---|---|
| 지식 기반 (Knowledge Foundation) | AI에게 올바른 맥락 제공 | 다중 소스 수집, OCR, 하이브리드 검색, 재순위화 및 출처 추적성 |
| ... |
핵심 하이라이트
1. 채팅 메시지가 아닌 결과물 전달하기
지식과 기술을 선택하면 LazyMind는 소스 조직화부터 계획, 생성, 검토, 전달까지 계속 진행됩니다. 워크플로우는 상태 기계(state machines)로서 단계, 도구, 입력, 출력 및 전환을 정의하며, 아티팩트(artifacts)는 편집 가능한 결과물과 개정 이력을 보존합니다.
장시간 작업의 경우, 각 단계가 보이는 상태로 유지됩니다. 사용자는 전체 작업을 다시 시작하는 대신 체크포인트(checkpoints)를 승인하거나, 아티팩트를 편집하거나, 실패한 단계부터 재실행할 수 있습니다.
<table> <tr> <td width="50%" align="center"> <a href="docs/assets/artifact-workspace-en.png"><img src="https://raw.githubusercontent.com/LazyAGI/LazyMind/HEAD/docs/assets/artifact-workspace-en.png" alt="승인 체크포인트에서 실제 아티팩트는 편집 가능함" width="100%" /></a> <br /><sub aria-label="Inspect and edit the Artifact before continuing">아티팩트를 검토하고 수정하여 계속 진행하세요</sub> </td> <td width="50%" align="center"> <a href="docs/assets/artifact-version-diff-en.png"><img src="https://raw.githubusercontent.com/LazyAGI/LazyMind/HEAD/docs/assets/artifact-version-diff-en.png" alt="실행 추적을 검토하고 재시작 없이 다음 단계를 승인하세요" width="100%" /></a> <br /><sub aria-label="Review a version diff and restore the result you need">버전 차이를 검토하고 필요한 결과를 복원하세요</sub> </td> </tr> </table>2. 모든 실행을 재사용 가능한 지식으로 근거화하기
로컬 디렉토리, 객체 스토리지, Feishu, Notion 및 기타 소스에서 통합된 지식 기반으로 데이터를 공급합니다. PDFReader, MinerU 또는 PaddleOCR-VL이 문서를 구문 분석하며, 다중 임베딩 검색(multi-embedding retrieval), 하이브리드 검색(hybrid search) 및 재순위 지정(reranking)을 통해 결과가 관련 증거에 근거하도록 유지합니다.
<table> <tr> <td width="50%" align="center"> <a href="docs/assets/knowledge-library-en.jpg"><img src="https://raw.githubusercontent.com/LazyAGI/LazyMind/HEAD/docs/assets/knowledge-library-en.jpg" alt="재사용 가능한 지식 기반에서 구문 분석된 문서 관리하기" width="100%" /></a> <br /><sub aria-label="Organize documents and track parsing status in one knowledge base">하나의 지식 기반에서 문서를 정리하고 구문 분석 상태를 추적하세요</sub> </td> <td width="50%" align="center"> <a href="docs/assets/knowledge-cited-answer-en.jpg"><img src="https://raw.githubusercontent.com/LazyAGI/LazyMind/HEAD/docs/assets/knowledge-cited-answer-en.jpg" alt="인라인 인용 및 자동 생성 참고 문헌 목록으로 답변하기" width="100%" /></a> <br /><sub aria-label="Ground answers with inline citations and traceable references">인라인 인용과 추적 가능한 참고 자료로 답변에 근거를 마련하세요</sub> </td> </tr> </table>3. 전문 지식을 재사용 가능한 워크플로우로 패키징하기
연구 방법론(Research methods), 작문 과정(writing processes), 그리고 도메인 표준(domain standards)을 Skills로 관리하고 실행 가능한 Workflows로 변환할 수 있습니다. 팀은 프롬프트와 스크립트를 이용해 동일한 설정을 재구축하는 대신, 진단(diagnose), 수정(repair), 게시(publish), 버전 관리(version), 그리고 롤백(roll back)을 수행할 수 있습니다. Workflow 형식 사양을 참조하세요.
<table> <tr> <td width="50%" align="center"> <a href="docs/assets/skill-to-workflow-entry-en.png"><img src="https://raw.githubusercontent.com/LazyAGI/LazyMind/HEAD/docs/assets/skill-to-workflow-entry-en.png" alt="Create an executable workflow from an existing Skill" width="100%" /></a> <br /><sub style="font-size: 0.9em;">기존 Skill을 새로운 Workflow의 소스로 선택</sub> </td> <td width="50%" align="center"> <a href="docs/assets/skill-to-workflow-editor-en.png"><img src="https://raw.githubusercontent.com/LazyAGI/LazyMind/HEAD/docs/assets/skill-to-workflow-editor-en.png" alt="Manage converted and custom workflows after generation" width="100%" /></a> <br /><sub style="font-size: 0.9em;">생성된 Workflow를 검사, 개선, 게시 및 버전 관리</sub> </td> </tr> </table>4. 아이디어에서 편집 가능한 프레젠테이션까지
PPT Workflow는 연구(research), 개요 승인(outline approval), 슬라이드 생성(slide generation), 검토(review), 그리고 내보내기(export) 과정을 거쳐 발표 자료 요청을 처리합니다. 사용자의 프롬프트, 업로드된 파일, LazyMind 지식 기반(knowledge bases), 웹 검색 결과, AI가 생성한 이미지를 소스 자료로 사용할 수 있으며, 각 슬라이드에 대한 발표자 노트(speaker notes)를 제작합니다.
수집된 자료와 개요를 포함한 중간 결과물은 생성 과정 전반에 걸쳐 계속 표시되고 편집 가능합니다. 생성 후에는 사용자가 왼쪽 썸네일을 드래그하여 슬라이드의 순서를 재배열하고, 슬라이드를 제거하며, 자연어 콘텐츠 및 스타일 변경을 위해 텍스트나 요소를 선택할 수 있습니다. 결과물은 텍스트, 도형, 이미지, 차트를 포함하는 PDF, 이미지 기반 PPTX 또는 편집 가능한 PPTX 형식으로 내보낼 수 있습니다.
<table> <tr> <td width="50%" align="center" valign="top"> <a href="docs/assets/ppt-workflow-overview-en.png"><img src="https://raw.githubusercontent.com/LazyAGI/LazyMind/HEAD/docs/assets/ppt-workflow-overview-en.png" alt="웹에서 자료를 수집하고, 슬라이드를 생성하며, 왼쪽 썸네일을 드래그하여 페이지 순서를 재배열합니다." width="100%" /></a> <br /><sub>웹에서 자료를 수집하고, 슬라이드를 생성하며, 왼쪽 썸네일을 드래그하여 페이지 순서를 재배열합니다.</sub> </td> <td width="50%" align="center" valign="top"> <a href="docs/assets/ppt-workflow-outline-en.png"><img src="https://raw.githubusercontent.com/LazyAGI/LazyMind/HEAD/docs/assets/ppt-workflow-outline-en.png" alt="개요를 포함한 중간 결과를 검사하고 편집하여 생성 과정 전반에 걸쳐 개선합니다." width="100%" /></a> <br /><sub>개요를 포함한 중간 결과를 검사하고 편집하여 생성 과정 전반에 걸쳐 개선합니다.</sub> </td> </tr> <tr> <td width="50%" align="center" valign="top"> <a href="docs/assets/ppt-workflow-edit-en.png"><img src="https://raw.githubusercontent.com/LazyAGI/LazyMind/HEAD/docs/assets/ppt-workflow-edit-en.png" alt="슬라이드 콘텐츠를 선택하고 자연어로 변경 사항을 설명합니다." width="100%" /></a> <br /><sub>슬라이드 콘텐츠를 선택하고 자연어로 변경 사항을 설명합니다.</sub> </td> <td width="50%" align="center" valign="top"> <a href="docs/assets/ppt-workflow-export-en.png"><img src="https://raw.githubusercontent.com/LazyAGI/LazyMind/HEAD/docs/assets/ppt-workflow-export-en.png" alt="PDF, 이미지 기반 PPTX 또는 편집 가능한 PPTX로 내보냅니다." width="100%" /></a> <br /><sub>PDF, 이미지 기반 PPTX 또는 편집 가능한 PPTX로 내보냅니다.</sub> </td> </tr> </table>5. 기능 센터에서 바로 실행할 수 있는 시나리오를 발견하세요.
Capability Center는 빠른 채팅(quick chat), 복잡한 작업, 그리고 선별된 예시를 하나의 진입점(entry point)으로 제공합니다. 사용자는 시나리오, 기능 유형(capability type), 기술 태그로 필터링할 수 있으며, 설명을 검토하고, 워크플로우, 예시 입력(example input), 상호작용 결과(interactive result)를 확인한 후 Chat 또는 Work에서 해당 기능을 실행할 수 있습니다. 선별된 항목들은 실행 가능한 Skills에 의해 지원되며, 처음 사용될 때 필요에 따라 설치됩니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
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