PilotDeck 2.0은 칭화대 THUNLP 연구실, ModelBest, OpenBMB, AI9Stars가 함께 개발한 오픈소스 AI 에이전트 작업대다. 제작진이 붙인 ‘에이전트 운영체제’라는 표현은 에이전트의 작업과 도구, 파일, 기억을 조율한다는 의미에 가깝다. macOS나 Windows 같은 컴퓨터 운영체제를 대신하는 제품은 아니다. 2026년 10월 15일 공개된 2.0 버전은 프로젝트별 작업 분리, 사용자가 살펴보고 고칠 수 있는 기억, 장시간 이어지는 작업을 강조했다.
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프로젝트마다 작업 공간과 기억을 따로
PilotDeck은 WorkSpace라는 작업 공간을 기준으로 프로젝트의 파일과 기억, 기술(Skills)을 분리한다. 여러 작업에서 무관한 정보가 서로 섞이는 일을 줄이려는 설계다. 다만 이는 프로젝트 맥락을 구분하는 기능이지, 보안 샌드박스를 제공한다는 뜻은 아니다.
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화이트박스 메모리는 대화에서 나중에 쓸 만한 정보를 추려 저장하고, 후속 작업에서 관련 내용을 불러오는 기능이다. 문서에는 기록에 세션과 시간 정보가 연결된다고 설명돼 있으며, 기능 소개에 따르면 사용자는 저장된 기억을 확인하고 수정·삭제하거나 고정할 수 있다.
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Dream Mode는 시스템이 한가할 때 쌓인 기억을 정리하고 중복을 줄이는 기능으로 소개됐다. 정리 결과를 되돌릴 수 있다는 설명도 있다. 다만 이는 문서에 제시된 기능이며, 기억이 언제나 빠짐없거나 오류가 없다는 보장은 아니다.
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긴 작업과 문서 작성, 모델 배분
10월 15일 공개 안내에서 PilotDeck 2.0은 원클릭 설치와 시각적 설정, 최대 2,000개의 상호작용 메시지에 걸친 장기 작업을 주요 기능으로 제시했다. Word·Excel·PowerPoint용 Skills도 제공한다고 밝혔다.
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Always-on 모드는 채팅 창을 닫은 뒤에도 백그라운드에서 모니터링이나 실행 작업을 이어가는 기능이다. 작업 결과를 로컬 파일로 저장하고 진행 상황이나 요약 보고서를 제공한다고 소개됐다.
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또한 Smart Routing은 계획과 중요한 판단은 성능이 높은 모델에, 문장 다듬기나 서식 정리 같은 반복적인 하위 작업은 가벼운 모델에 맡기는 방식이다. 모델 사용 비용을 낮추면서 결과 품질을 유지하는 것이 목표다. PilotDeck은 Model Context Protocol(MCP)을 기본 지원하며 웹·명령줄·메시징 인터페이스에서도 사용할 수 있다고 안내한다.
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프로젝트는 GitHub에서 AGPL-3.0 라이선스로 공개돼 있다. 별도 자료에는 macOS, Linux, Windows와 Docker 배포 지원이 기재돼 있다.
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공개된 비용·벤치마크 수치는 어디까지 볼까
비용 절감 수치는 눈길을 끌지만, 특정 작업에서 얻은 결과로 봐야 한다. QbitAI가 소개한 소셜미디어 작업 테스트에서는 Claude Opus 4.5만 사용했을 때 한 번에 12.58달러가 들었고, 계획은 Opus 4.5에 맡기고 글 다듬기는 Sonnet 4.5에 배분했을 때 2.83달러가 들었다고 한다.
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별도의 7개 작업 평가에서는 Sonnet 4.6과 MiniMax-M2.7을 조합한 라우팅 구성이 3.15달러로 70.6점을 받았고, Sonnet 4.6 단독 구성은 18.36달러로 69.1점을 기록했다고 보도됐다. 제시된 비용을 기준으로 계산하면 약 83% 낮지만, 제공된 자료만으로는 이 테스트가 독립적으로 재현됐는지 확인하기 어렵다.
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WorkBuddy Bench 관련 보도는 PilotDeck과 Qwen3.6-35B-A3B 조합이 79.1점, Claude Code가 77.3점을 받았다고 전했다. 이 역시 특정 벤치마크의 공개 결과일 뿐, 서로 다른 작업이나 모델 설정에서도 PilotDeck이 늘 더 나은 성능을 낸다는 뜻은 아니다.
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핵심은 지속성과 통제 가능성
PilotDeck 2.0의 방향은 AI 작업을 한 번의 대화로 끝내기보다 프로젝트별로 이어가고 관리하는 데 있다. WorkSpace로 프로젝트 맥락을 나누고, 저장된 기억을 사용자가 살펴보며, 작업에 따라 모델을 배분하는 식이다. 오피스 문서 작업과 장시간 실행도 주요 활용 사례로 내세운다. 다만 공개된 비용과 성능 수치는 특정 작업의 결과이므로, 모든 환경에서 같은 절감 효과가 나온다고 받아들이기보다는 참고 자료로 보는 편이 타당하다.
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