Teamo: A2A 멀티 에이전트 협업으로 보고서 한 편을 작은 가상 팀에 맡기다

Teamo는 시샤오야오 팀이 내놓은 멀티 에이전트 AI 제품으로, 제작 측은 '지식 노동자를 위한 A2A 패러다임 슈퍼 에이전트'라고 소개합니다. 목표는 하나의 모델을 더 강하게 만드는 것이 아니라 일을 가상 팀에 나누는 것입니다. 대장 역할의 에이전트가 검색·컨설팅·집필·디자인 그룹을 지휘하고, 각 구성원은 서로 다른 모델이 맡아 마지막에 하나의 결과물로 조립합니다. 채팅창에서 같은 지시를 반복해서 고치는 대신, 역할별 에이전트에 지시와 미세 조정을 넣습니다.

복잡한 지식 작업의 병목은 집필이 아니라 그 앞단입니다. 무엇을 찾을지, 어디서 찾을지, 어떤 출처가 서로 모순되는지, 어떤 수치를 교차 검증해야 하는지 정하는 일입니다. 이를 한 번의 대화에 밀어 넣으면 모델은 검증을 건너뛰고 자신 있는 결론을 내기 쉽고, 어디서 틀렸는지 확인할 방법도 남지 않습니다. Teamo는 이 사슬을 명시적으로 나누어 과제 이해, 계획과 분해, 다중 출처 검색, 교차 검증, 분석과 통합, 구조화 생성을 각각 해당 에이전트가 맡게 합니다.

두 번째 설계 초점은 과정의 가시성입니다. 각 에이전트의 진행 상황, 무엇을 검색했는지, 어떤 분석을 했는지, 초안이 어떤지 실시간으로 볼 수 있습니다. 이는 AI 집필에서 가장 골치 아픈 환각 문제를 직접 겨냥합니다. 모델에게 오류를 허용하지 말라고 요구하는 대신, 과정 중간에 오류를 발견할 기회를 만듭니다. 동시에 필요하면 중간에 개입해 방향을 바꾸고, 자료를 보태고, 특정 단계의 결과를 기각할 수 있습니다.

세 번째 초점은 모델의 이질성입니다. 그룹 구성원은 서로 다른 모델이며 텍스트, 데이터, 이미지, 코드 역량을 상황에 맞게 배치하고, 그룹장이 구성원 결과를 평가해 여러 후보를 경쟁시킨 뒤 고릅니다. 이것이 실제로 품질을 높이는지는 배치 정책에 달려 있지만, 구조적으로 단일 채팅이 주지 못하는 것을 제공합니다. 비교 가능한 여러 후보와, 약한 단계를 짚어 줄 수 있는 계층입니다.

Teamo의 주요 기능

멀티 에이전트 협업

실제 팀 구조를 모사해 대장(CEO Agent)이 검색·컨설팅·집필·디자인 등 전문 그룹을 지휘하고, 구성원은 서로 다른 AI 모델이 맡아 복잡한 과제를 분담합니다.

검색·집필 파이프라인

과제 이해와 계획 분해부터 다중 출처 검색, 교차 검증, 분석 통합, 구조화 생성까지 전 과정을 다루며, 근거가 필요한 전문 보고서와 시장 분석, 학술 논문에 맞습니다.

역할 기반 인터페이스

범용 어시스턴트가 아니라 직능별 에이전트와 대화하며 담당 역할에 지시와 미세 조정을 넣습니다. 파라미터를 조정하기보다 팀을 이끄는 감각에 가깝습니다.

투명하고 추적 가능한 워크플로

진행 상황, 검색한 출처, 분석 과정, 초안이 실시간으로 보이므로 '결론이 어디서 나왔는가'라는 질문에 실행 중에 답이 나옵니다.

교차 모달 배치

텍스트, 데이터, 이미지, 코드 모델을 상황에 맞게 조합하고 여러 과제를 한 번에 보내므로 도구를 오가는 비용이 줄어듭니다.

구조화 출력 템플릿

SWOT 분석, 사업계획서, 학술 논문 템플릿을 내장해 출력 형식과 항목을 고정하므로 매번 구조를 다시 지정할 필요가 없습니다.

반복 협업과 자동 평가

실행 중 언제든 개입해 방향을 바꾸거나 정보를 더할 수 있고, 에이전트끼리 경쟁시키고 그룹장이 평가해 평가된 후보 중에서 고를 수 있습니다.

사용 방법

1. 공식 사이트에 접속해 가입하고 로그인한 뒤 과제 입력 화면으로 갑니다.
2. 동료에게 업무를 맡기듯 요구를 적고 관련 파일이나 이미지를 첨부해 멀티모달로 처리합니다. 요구가 구체적일수록 분해가 정확합니다.
3. 작업 성격에 맞는 에이전트 그룹을 고릅니다. 자료 수집은 검색, 판단은 컨설팅, 초안은 집필, 제시는 디자인이 맞습니다.
4. 실행 중 과정 패널을 보며 검색된 출처가 신뢰할 만한지, 교차 검증이 실제로 있었는지 확인하고 부족하면 그 자리에서 개입합니다.
5. 결과를 다듬거나 그룹장에게 평가를 한 번 더 요청합니다. 구조는 템플릿이 잡아 주므로 남은 힘은 사실 확인에 씁니다.

가격과 이용 방법

• 소개 페이지에는 구독 가격, 무료 한도, 크레딧 과금이 없고 모델 배치가 비용에 영향을 주는지도 밝히지 않습니다.
• 확인된 진입점은 공식 사이트이며 가입과 로그인이 필요합니다. 체험 제공 여부는 소개 출처에 없습니다.
• 이 글은 가격과 요금제를 추정하지 않습니다.

어떤 사용자에게 맞는가

• 근거의 연결이 필요한 긴 문서를 만드는 지식 노동자. 조사 보고서, 시장 분석, 경쟁사 비교는 본래 여러 역할의 일입니다.
• 취재부터 집필까지 한 흐름으로 돌리면서 초안 단계에서 자료 출처를 확인하려는 작가와 편집자.
• 검증할 수 없는 결론이 아니라 구조화 템플릿과 추적 가능한 과정이 필요한 의사결정 지원과 연구 담당자.

미리 알아야 할 제약

• '세계 최초 A2A 패러다임 슈퍼 에이전트'는 제공사의 포지셔닝이며 소개 출처에는 검증 가능한 비교 근거가 없습니다.
• 에이전트 간 평가는 문제를 드러낼 수 있지만 정확성을 보장하지는 않습니다. 핵심 수치는 원출처에서 확인해야 합니다.
• 가격, 동시 실행 한도, 데이터 저장, 개인정보 정책이 공개되지 않아 기업 사용자는 자체적으로 적합성을 확인해야 합니다.
• 과정이 복잡할수록 시간과 비용이 늘어납니다. 단순한 질문은 단일 채팅이 대개 더 빠릅니다.

자주 묻는 질문

A2A는 일반적인 멀티 에이전트와 무엇이 다른가요?

핵심은 에이전트 간 협업으로, 팀원처럼 업무를 나누고 넘기고 서로를 평가합니다. 하나의 주 모델이 몇 개 도구를 호출하는 형태가 아닙니다. 실제로는 각 역할이 무엇을 했고 어떤 평가가 채택됐는지 볼 수 있습니다.

과정이 보이면 환각이 실제로 줄어드나요?

환각을 '출력의 잘못된 한 문장'에서 '과정의 눈에 보이는 단계'로 바꿉니다. 어떤 출처를 가져왔는지, 교차 검증을 했는지, 초안이 어떤 자료에 기대는지가 드러납니다. 발견할 기회는 늘지만 판단은 사람이 해야 합니다.

어느 정도 복잡한 작업에 맞나요?

제공사 예시로 보면 다중 출처 검색과 구조화 출력이 필요한 작업에 맞습니다. 차트가 있는 대시보드, 5차원 경쟁 분석, 사업계획서 같은 것입니다. 단일 사실 확인에 쓰면 낭비입니다.

무료로 쓸 수 있나요?

소개 출처에는 공식 주소와 가입 절차만 있고 무료 한도나 체험 정책은 없습니다. 요금은 공식 정보로 확인해야 합니다.