단순한 Q&A 봇이 아닙니다. 업로드한 자료를 읽고, 문헌을 찾고, 보고서를 쓰고, Word를 정리하고, 정해진 시간에 메일을 보내며, 당신의 취향까지 기억하는 개인 연구 어시스턴트에 가깝습니다. 이 글은 실제 시나리오로 무엇을 할 수 있는지, 어떻게 잘 시키는지를 알려드립니다.

대부분의 AI 어시스턴트는 "대화"만 가능합니다 — 한 마디 물으면 한 마디 답하는 식이죠. aurora agent의 범용 어시스턴트 는 다릅니다. 능동적으로 찾아주고, 읽어주고, 정리해주고, 파일까지 만들어주며, 백그라운드에서 긴 작업도 대신 처리합니다. 이 글은 사용 설명서가 아니라, 어시스턴트가 도와줄 수 있는 일을 하나씩 풀어내어 무엇을 안심하고 맡길 수 있고, 무엇은 직접 하는 게 나은지 를 알려드리는 안내문입니다. 어떤 역할을 할 수 있나요 범용 어시스턴트를 갓 출근한 개인 연구 어시스턴트 라고 생각해 보세요. 연구 방향에 관련된 자료(논문, 보고서, 메모)를 주면 실제로 읽어줍니다 . 단순한 키워드 매칭이 아닙니다. 질문하면 먼저 자료에서 근거를 찾고 답합니다. 찾을 수 없으면 솔직하게 모른다고 말합니다 — 절대 지어내지 않습니다. 일을 시키면 결과물을 가지고 돌아옵니다 — "이렇게 하시면 됩니다"라는 조언이 아니라, 곧장 완성품을 내놓습니다. 오래 함께할수록 당신을 더 잘 이해합니다 — 연구 방향, 인용 습관, 선호 언어, 최근 진행 상황을 기억합니다. 중요한 일이나 외부로 나가는 일(메일 발송, 파일 삭제, 예약 작업)은 반드시 먼저 확인 하고, 임의로 처리하지 않습니다. 스스로의 정체성을 한 문장으로 표현하면 이렇습니다. "나는 챗봇이 아니라, 판단력 있는 사람이고, 마침 문서를 읽고 자료를 찾는 일에 매우 능숙합니다." 3분 만에 시작하기 네 단계로 전체 흐름을 한 번 경험해 봅시다. 1단계: "연구 공간" 만들기 상단 내비게이션의 연구 공간 → 우측 상단 새 연구 공간 을 클릭하세요. 연구 공간은 당신만의 개인 책장 입니다. 여기에 업로드한 자료는 오직 본인만 볼 수 있습니다. 주제별로 나누는 것 을 권장합니다 — 예를 들어 "AI 정렬", "거시 경제", "개인 메모"를 각각 다른 공간으로 만들면 서로 간섭하지 않고, 질문할 때 어시스턴트가 무관한 자료에 휘둘리지도 않습니다. 2단계: 자료 몇 개 던져 넣기 PDF, Word, Excel, 웹페이지를 저장한 HTML, Markdown 메모를 그대로 끌어다 놓으면 됩니다. 시스템이 자동으로 처리합니다. 일반 PDF: 30 90초 안에 분석 완료; 스캔 PDF(사진 촬영본, 영인본): 이미지 속 글자를 자동 인식하며, 일반 OCR보다 더 정확합니다; Word / PowerPoint / Excel: 그대로 분석; 큰 파일(>30MB): 백그라운드 큐로 들어가며, 처리가 끝나면 브라우저가 알려줍니다. 책 한 권, 논문 한 편을 미리 다 읽어둘 필요가 없습니다. 읽는 건 어시스턴트의 몫 입니다. 3단계: 질문 시작 채팅 페이지로 이동해 범용 어시스턴트 를 선택하고, 첫 마디를 던져 보세요. 어시스턴트가 하는 일은 화면에서 그대로 보입니다. 자료에서 검색 → 관련 페이지로 이동해 정밀 독해 → 답변 + 원문 인용 블록(페이지 번호 포함)을 제공합니다. 이 모든 과정이 우측에 표시되어 블랙박스가 아닙니다 — 답변의 근거를 항상 확인할 수 있습니다. 4단계: 결과를 쓸 수 있는 산출물로 만들기 이어서 이렇게 물어보세요. 작성이 끝나면 곧장 Word 다운로드 링크가 표시됩니다. 복사 붙여넣기 할 필요도, Office를 따로 열 필요도 없습니다. 축하합니다. 기본 흐름은 이미 완료했습니다. 이제부터는 어시스턴트가 정말 잘하지만 아직 모르고 있을 만한 일들을 소개합니다. 어시스턴트가 정말 잘하는 일 아래 각 절은 실제 시나리오와 "이렇게 말하면 됩니다"라는 예시로 구성되어 있습니다. 어떤 명령어도 외울 필요 없습니다. 구체적으로 말할수록 어시스턴트는 더 정확하게 일합니다. 시나리오 1: 연구 공간 한 권을 통째로 "다 읽기" 많은 분들이 지식 베이스를 그저 "키워드로 몇 문단 찾는 도구"라고 오해합니다. 그렇지 않습니다. 범용 어시스턴트는 연구 공간 전체나 일괄 파일 묶음에 동일한 심층 분석 을 적용할 수 있습니다. 어시스턴트는 멀티스레드로 병렬 처리 해 모든 논문을 읽으며, 중간에 네트워크가 끊겨도 끊긴 지점부터 다시 이어서 진행합니다. 30분 기다렸는데 결과가 없는 일은 일어나지 않습니다. 마지막에 구조화된 보고서와 Word 파일을 받게 됩니다. 더 멋진 점은 — 다 읽고 나면 그 정보가 어시스턴트의 머릿속에 남아 있다 는 것입니다. 이어서 "어떤 논문들이 RLHF를 사용했나요?", "Constitutional AI를 언급한 모든 단락을 나열해 주세요"라고 물어도 다시 읽지 않습니다. 시나리오 2: 학계 최신 동향을 매일 요약해서 받아보기 Google만이 전부가 아닙니다. 범용 어시스턴트에는 PubMed (의학/생물), arXiv (컴퓨터/AI/수학/물리), OpenAlex , Semantic Scholar , Crossref 다섯 개의 학술 문헌 출처가 내장되어 있습니다. 설정해 두면 매일 9시마다 메일이 도착합니다. 본인이 그런 걸 설정해 뒀다는 사실조차 잊고 지내도 됩니다 — 어시스턴트가 대신 기억해 줍니다. 중단하거나, 주제를 바꾸거나, 빈도를 조정하고 싶다면? 한 마디면 됩니다. 설정 페이지에서 스위치를 찾을 필요가 없습니다. 시나리오 3: 오늘 무슨 일이 있었지? — 채널을 가로지르는 산업 브리핑 원하는 게 문헌 리뷰가 아니라 오늘 업계에서 무슨 일이 있었는지 — 제품 출시, 기술 블로그, GitHub 프로젝트, 최신 논문이 뒤섞인 형태라면 어떨까요. 어시스턴트는 여러 채널을 동시에 병렬로 검색한 뒤, "제품 동향 / 기술 블로그 / 오픈 소스 프로젝트 / 최신 논문"으로 구역을 나눠 한 부의 브리핑으로 정리합니다. 한 마디로 한 편의 완성품이 나옵니다. 시나리오 4: 여러 논문을 묶어 문헌 리뷰 작성하기 "이 논문들을 토대로 문헌 리뷰를 써주세요"라는 요청이 들어오면, 범용 어시스턴트는 문헌 리뷰 작성 모드 로 전환되어 매우 엄격한 절차를 따릅니다. 1. 자료 상태를 점검합니다; 2. 작성 요건을 스트리밍 방식으로 추출합니다(중국어 vs 영어, 어떤 인용 양식, 어떤 관점을 중점적으로); 3. 병렬로 각 논문의 핵심을 추출합니다; 4. 개요를 생성한 뒤 잠시 멈추고 확인을 기다립니다 — 어디를 고치든, 어떤 절을 추가하거나 삭제하든 말씀하시면 됩니다; 5. 개요가 확정되면 챕터별로 스트리밍 작성하며, 한 단락씩 실시간으로 보입니다. 작성 완료가 끝이 아닙니다. 이어서 "§3의 두 번째 단락에서 PPO를 DPO로 바꿔주세요"라고 말하면, 어시스턴트는 그 문장을 정확히 치환 하고 자동으로 버전을 저장합니다. 마음에 들지 않으면? 한 마디로 이전 버전으로 되돌릴 수 있습니다. 시나리오 5: Word나 장문을 그 자리에서 수정 (가장 저평가된 능력) 본인의 .docx를 업로드하거나, 직전 대화에서 어시스턴트가 막 작성한 장문에 대해 "3장을 보강해 주세요" 또는 "모든 'PPO'를 'DPO'로 바꿔주세요"라고 말하면 — 어시스턴트는 다시 처음부터 쓰는 게 아니라 , 원문에서 정확히 위치를 찾아 그 자리에서 수정 합니다. 수정 후 자동으로 버전 스냅샷을 남깁니다; 마음에 들지 않으면 한 마디로 되돌립니다; 여러 곳을 동시에 수정할 때는 원자적 일괄 커밋 입니다(전부 성공하거나 전부 롤백). 중간에 망가져 문서가 깨지는 일은 없습니다; 수정이 끝나면 곧장 Word 다운로드가 제공됩니다. 되돌리는 건 무료입니다 — 그러니 안심하고 수정을 맡기세요. 시나리오 6: 계산하고, 그리고, 도표까지 데이터 얘기만 하는 게 아닙니다. 실제로 코드를 실행해 결과를 보여줍니다. 한국어 도표의 폰트 문제(아마 직접 matplotlib에서 씨름해 보셨을 겁니다)는 미리 설정되어 있습니다 — 곧바로 도표가 나오고, 제목이 네모 박스로 깨지지 않습니다. 개념도, 흐름도, 표지 이미지가 필요하다면? AI가 직접 그려서 보내드립니다. 기존 이미지를 다시 그리거나, 합성하거나, 주석을 달고 싶다면 이미지를 보내기만 하면 됩니다. 시나리오 7: 영수증, 계약서, 손글씨 메모의 문자 인식 영수증을 사진 찍었거나, 스캔한 계약서 PDF에서 글자를 추출하고 싶을 때 — 어시스턴트는 전용 이미지 문자 인식( 표 구조와 수식까지 보존 )을 사용하며, 실패하면 비전 모델로 자동 폴백합니다. "이게 스캔본인가? 다른 도구를 써야 하나?"를 고민할 필요가 없습니다 — 어시스턴트가 알아서 판단합니다. 시나리오 8: 예약 작업 풀세트 일일 보고만이 아닙니다. 반복적인 일이라면 무엇이든 정해진 시간에 처리하게 할 수 있습니다. 매일 아침, 어제 관심 등록한 논문을 브리핑으로 정리해 메일 발송; 매주 월요일, 연구 공간에 지난 일주일간 추가된 자료를 종합 정리; 매월 초, 지난 한 달 동안의 "연구 진척 자가 점검" 보고서 작성. 설정해 두고 잊으셨나요? 언제든 "지금 어떤 예약 작업이 걸려 있나요?"라고 물으면 목록을 보여드립니다. 시나리오 9: 정말로 당신을 기억합니다 범용 어시스턴트는 매번 대화를 0에서 시작하지 않습니다. 자연스럽게 다음을 기억합니다. 당신의 연구 방향, 소속 기관, 메일 주소; 선호하는 답변 스타일(상세 vs 간결? 한국어 vs 영어? 인용 양식은 GB/T 7714인지 APA인지?); 최근 진행 중인 일; 중요한 대화 내역(예: "지난주에 프라이버시 예산을 논의했었음"); 주변 인물 관계("Alice는 제 지도교수님입니다"); 겪었던 함정과 축적한 경험("저번에 SQL에서 LIMIT 때문에 페이지네이션을 놓쳤음"). 매번 대화를 시작할 때 어시스턴트는 이런 기억을 자동으로 불러옵니다 — "저는 GB/T 7714를 씁니다"라고 매번 다시 말할 필요가 없습니다. 하지만 어시스턴트는 신중합니다. 예전에 연구 방향이 NLP라고 했는데 나중에 CV라고 말씀하시면 소리 없이 덮어쓰지 않습니다 — "새 방향인가요, 아니면 이전 항목을 정정하시는 건가요?"라고 묻습니다. 잘못된 기억이 미래의 대화를 오염시키지 않도록요. 또한 언제든 "그 항목은 잊어주세요"라고 말씀하시면 됩니다 — 그저 그렇게 말씀하시면 됩니다. 시나리오 10: 긴 작업은 던져두고 다른 일 하기 오래 걸리는 작업이 있습니다 — 연구 공간 안의 200편 논문을 분석시키는 일이 그렇습니다. 이런 작업은 백그라운드 어시스턴트 에게 맡겨 실행하므로, 기다리실 필요가 없습니다. 다른 대화를 이어가거나, 브라우저를 닫거나, 다음 날 다시 와도 됩니다 — 다시 오시면 "지난번 그 작업이 완료되었습니다"라고 어시스턴트가 먼저 알려주고 결과를 건네드립니다. 절반쯤 진행됐을 때 "지금 몇 번째 논문까지 진행됐어요?"라고 묻고 싶으세요? 그냥 물어보시면 됩니다. 다 끝난 뒤에 한 가지 관점을 더 추가하고 싶다면 — "방금 그 논문들에서 실험 설정의 공통점도 좀 봐주세요" — 어시스턴트는 완전한 원본 기록을 가지고 답해드리며, 다시 실행할 필요가 없습니다. 이것이 챗봇과의 가장 큰 차이입니다. 고용한 진짜 어시스턴트처럼 일을 병렬로 처리합니다 — 단순한 문답이 아닙니다. 자주 쓰는 질문 템플릿 몇 가지 그대로 따라할 필요는 없습니다. 흐름만 참고하세요. 한 편 정독: 전체 라이브러리 스캔: 신규 논문 추적: 장문 수정: 안심하고 수정 맡기기: 어시스턴트가 못 하는 일 / 맡기지 않는 게 좋은 일 명확한 경계도 그만큼 중요합니다. 논문 한 편의 전체 재현 / 프로젝트 단위 코드 작성 / 멀티 스크립트 실증 모델링 — 이런 깊이 있는 엔지니어링 작업은 화면 하단 입력창의 과학연구 논문 에이전트 로 전환하시고 데이터와 논문을 업로드해 주세요. 범용 어시스턴트는 이 점을 먼저 안내드리며, 무리해서 떠맡지 않습니다. 운영 환경 관리 / 장시간 모델 학습 / 대용량 DB 직접 조회 — 능력 범위를 벗어납니다. 중요 파일 삭제 / 모르는 사람에게 메일 발송 / 콘텐츠의 공개 게시 — 반드시 먼저 확인을 받습니다. 이 단계를 진지하게 받아들여 주세요. 형식적인 인사말이 아닙니다. 자료에 없는 사실은 지어내지 않습니다 — 근거를 찾을 수 없으면 "연구 공간에 관련 자료가 없습니다"라고 알려드립니다. 이건 버그가 아니라 설계입니다. 시작 시 도움이 될 몇 가지 팁 연구 공간을 장기 기억으로 사용하세요 : 읽은 논문은 모두 던져 넣으세요. 반년이 지나 다시 와서 질문해도 정확하게 인용해 줍니다. 한 번에 너무 많이 시키지 마세요 : 복잡한 작업은 두세 차례로 나눠 첫 단계 결과를 보고 이어가세요 — 한 번에 다섯 가지 요구를 쏟아붓는 것보다 훨씬 결과가 좋습니다. "스타일 예시"를 주세요 : 문헌 리뷰를 쓸 때 본인이 이전에 쓴 글 두어 단락을 첨부하면, 어시스턴트가 그 톤을 흉내 내어 작성합니다. 문서 수정을 과감히 맡기세요 : 버전 스냅샷은 무료이고, 마음에 들지 않으면 한 마디로 되돌릴 수 있으니 원문이 사라질 일은 없습니다. 백그라운드 작업을 시도해 보세요 : 긴 작업은 보내두고 다른 일을 하세요. 멍하니 기다리지 마세요. 오래 쓸수록 어시스턴트가 당신의 취향을 더 정확히 파악합니다. 이것이 "범용 AI 어시스턴트"와의 가장 큰 차이입니다 — 어시스턴트는 오직 당신 한 사람만을 위해 일하며, 쓰면 쓸수록 당신을 더 잘 이해합니다. 사용 중 문제나 버그를 마주치셨거나, 어떤 기능이 추가되었으면 좋겠다는 바람이 있으시다면 메일로 알려주세요. 무엇을 입력하셨고, 무엇을 보셨고, 원래 무엇을 기대하셨는지 이 세 가지를 적어 보내주시면 빠르게 회신드리겠습니다.