웹사이트·컴퓨터 앱의 99.9%는 API가 없어 Claude·OpenAI 같은 LLM이 MCP 없이는 직접 사용 불가
해결 방식
AI에게 사람처럼 마우스·키보드를 쓰는 전용 가상 컴퓨터 제공, 실제 화면에서 클릭·타이핑 수행
규모
최대 10,000명의 AI 워커를 데스크톱·모바일 앱에서 동시 모니터링·제어
입력 방식
텍스트 지시 또는 음성 지시 모두 지원
학습 방식
반복 수행할수록 학습 진행률(%)이 올라가고, 100% 도달 시 사람 개입 없이 자동 수행
보안 구조
AI 워커마다 물리적으로 분리된 컴퓨터에서 실행 — 사용자 간 데이터 완전 격리
02핵심 기능/내용 구조
리드 생성 자동화: 명령 하나로 Google 검색 결과에서 지역 체육관의 이름·주소·전화번호·웹사이트를 수집해 목록화하고, 실행 시점까지 예약해 자동 반복 실행한다 (00:56 딥링크).
경쟁사·시장 모니터링: 노스캐롤라이나 태양광 발전 현황을 16개 웹사이트에서 몇 분 간격으로 확인하고, 수집 결과를 AI 스케치북에 저장해 이메일로 전송한다. 진행 중 리서치 에이전트의 비용·통화 횟수·토큰 사용량을 실시간 표시한다 (01:31 딥링크).
작업 계획-실행-보고 루프: Warmwind는 작업을 스스로 사고해 단계별 계획을 사용자에게 제시하고, 일정 확인 후 백그라운드에서 실행하며, 완료 시 완료 목록·소요 시간·비용을 함께 보고한다.
CRM 연동 고객 응대: CRM 백엔드와 연동해 고객 서비스에 필요한 여러 이메일을 자동 발송한다.
송장 다운로드·결제 대사(reconciliation): 여러 웹사이트에서 로그인해 송장을 다운로드하고 카드 결제 내역과 대조·연결하는 반복 업무를 처리하며, 로그인 정보 확인과 계획 승인 절차를 거친다 (02:42 딥링크).
음성 지시 기반 신규 작업 학습: 사람에게 말하듯 대략적으로 지시하면 Warmwind가 의도를 파악해 작업 목록을 스스로 생성하고, 이후 결정·예외·승인이 필요한 순간에만 사용자 개입을 요청한다.
03기술적 맥락
문제의 기술적 배경: LLM 기반 도구(Claude, OpenAI 등)는 웹/앱과 상호작용하려면 API 또는 MCP(Model Context Protocol) 연동이 필요하다. 그러나 실제 웹사이트·컴퓨터 애플리케이션의 99.9%는 API를 제공하지 않아, 기존 LLM 방식으로는 접근 자체가 불가능하다는 것이 Warmwind가 지목하는 핵심 공백이다.
해결 방법론: Warmwind는 API 연동 대신 "컴퓨터 유즈(computer use)" 방식 — 즉 AI가 실제 가상 데스크톱 화면에서 마우스 클릭과 키보드 입력을 사람처럼 수행하는 방식 — 을 채택해 API 유무와 무관하게 모든 GUI 기반 서비스를 조작한다.
인프라: 완전 클라우드 기반, 하드웨어 독립적 구조로 각 AI 워커가 개별 가상 컴퓨터에서 실행된다.
04전략적 의미
API가 없는 절대다수(99.9%)의 웹/앱 생태계를 자동화 대상에 포함시킴으로써, 기존 API·MCP 중심 에이전트 자동화의 사각지대를 정면으로 공략한다. 이는 곧 어떤 레거시 시스템·SaaS 콘솔·내부 웹포털이든 "사람이 화면을 보고 조작하던 방식 그대로" AI로 대체 가능함을 뜻하며, 리드 생성·모니터링·경리(송장 대사)처럼 노동집약적이지만 API화가 안 된 백오피스 업무의 아웃소싱/자동화 시장에 직접적인 함의를 갖는다. 또한 사용할수록 성능이 향상되는 학습 곡선 구조는, 초기 도입 비용 대비 장기 운영비가 지속적으로 낮아지는 경제성을 제공해 기업의 반복 업무 대체 판단에 영향을 줄 수 있다.
05핵심 워크플로우
사용자가 텍스트 또는 음성으로 작업 지침 입력
Warmwind가 작업을 사고하고 단계별 계획 수립·제시
사용자 일정·로그인 정보 확인 및 승인
가상 컴퓨터에서 마우스·키보드로 실제 작업 수행(백그라운드 포함)
완료 목록, 소요 시간, 비용을 실시간·최종 보고
반복 수행 시 학습 진행률 상승 → 100% 도달 시 완전 자동화 단계 진입
06활용 시나리오
영업 리드 수집: 특정 업종·지역의 잠재 고객 정보(이름·주소·연락처)를 검색 결과에서 자동 수집·목록화하여 영업 파이프라인에 투입.
경쟁사/시장 모니터링: 다수의 웹사이트를 주기적으로 크롤링해 가격·재고·현황 변화를 감지하고 이메일로 요약 보고.
고객 서비스 자동 응대: CRM과 연동해 상황별 이메일을 자동 발송, 고객 응대 인력의 반복 업무 경감.
경리·회계 업무 자동화: 여러 거래처 사이트에서 송장을 내려받아 결제 내역과 대조하는 월말 정산 작업 자동화.
07현황 및 전망
API 없는 웹/앱이 99.9%에 달한다는 전제는 컴퓨터 유즈형 에이전트의 시장 잠재력이 API 기반 에이전트보다 훨씬 크다는 점을 시사한다.
학습 진행률이 100%에 도달하면 사람 개입이 사라지는 구조는, 초기 감독 비용을 지불하고 나면 한계비용이 급격히 낮아지는 SaaS형 자동화 모델로 이어질 가능성이 크다.
데이터 격리(워커별 물리적으로 분리된 컴퓨터)를 보안 차별점으로 내세우는 점은, 엔터프라이즈 고객의 규정 준수·보안 심사를 통과하기 위한 설계로 해석된다.
최대 1만 명 규모의 AI 워커 동시 운용을 지원한다는 점에서, 개인·소상공인보다는 중대형 조직의 백오피스 전면 자동화를 겨냥하고 있다.
