MemorySphere: how session compaction connects to long-term memory
How structured checkpoints, automatic curation and scoped recall help an agent continue its work, with clear ownership and cache dependencies.
전문 에이전트들이 함께 이루는 하나의 목표.
하나의 목표에 맞춰 전문 에이전트를 모으세요. 요청을 명확한 작업으로 나누고, 결과를 검토하고, 다음에도 쓸 작업 방식을 남깁니다.
내 모델. 내 작업 방식. 내 작업 공간.
여러 생태계를 오가도록 만들었습니다
OPENAI
ANTHROPIC
DEEPSEEK
Z.AI
META
SPACEX
UPSTAGE
NVIDIA
NOTION
TELEGRAM하나의 요청에서 함께하는 작업으로
목표를 정하고 에이전트마다 역할과 필요한 맥락, 명확한 인계 기준을 주세요. 각자의 작업을 검토 가능한 결과로 모읍니다.
Agentlas Desktop · Work & One
요청에 팀을 참여시키세요. 전문가들의 역할과 인계 과정을 따라가고, 같은 목표 아래 모인 결과물을 열어 검토하세요.
요청 → 전문가 간 인계 → 검토 가능한 결과
Agentlas Science
분자를 입체로 살펴보고 관점을 바꾸세요. 그림과 아이디어를 함께 보며 조판된 논문 원고로 이어갑니다.
분자 구조 탐색 → 논문 원고
Agentlas Science 살펴보기Agentlas Desktop · Automation
자동화하고 싶은 일을 설명하세요. AI가 요청을 에이전트와 단계가 연결된 그래프로 만듭니다. 흐름을 검토하고 내 작업에 맞게 다듬어, 다음에도 다시 실행하세요.
내 요청 → 편집 가능한 그래프 → 반복 실행
01 / Build
할 일을 설명하세요. 요청부터 에이전트 완성까지 안내에 따라 진행합니다. 검토한 해결 방법은 Experience Chips로 남겨, 다음 작업에서도 경험을 활용하세요.
02 / Staff
긴 작업도 중간 진행을 저장하며 다음 단계로 이어가세요. 실행하는 동안 컴퓨터를 켜고 연결을 유지하고, 준비되면 멈춘 작업을 재개하세요.

03 / Browser & Tool
도구를 지원하는 로컬 모델로 웹을 탐색하고 파일과 연결된 도구를 다루세요. 화면을 보고 컴퓨터를 조작할 때는 비전 모델을 연결하고 필요한 권한을 허용하세요.

04 / Hub
Hugging Face의 모델과 Agentlas Hub의 전문가를 찾아보세요. 작업에 맞는 구성원을 더하고, 함께 움직이는 하나의 팀으로 연결하세요.


05 / Own
지원되는 대화 실행에서 모델 한도가 소진되면, 내 우선순위에 따라 사용 가능한 다음 모델로 전환할 수 있습니다. 전환은 화면에 표시되며 저장해 둔 모델 선택은 바뀌지 않습니다.

Agentlas OS · Open source
선택한 모델, 실행 환경이 제공하는 도구, 원하는 작업 방식. 세 계층이 각자의 역할로 연결됩니다.
지금 떠오르는 작업부터 시작하세요
명확한 목표로 시작하세요. 다시 쓰고 싶은 작업 방식을 만드세요.
How structured checkpoints, automatic curation and scoped recall help an agent continue its work, with clear ownership and cache dependencies.