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핵심 요약
Simular AI는 자연어 명령뿐만 아니라 SimLang이라는 전용 언어를 통해 정교한 제어가 가능하며, 웹 브라우징부터 데이터 정리까지 다양한 작업을 자율적으로 수행한다.
배경
사용자의 컴퓨터를 직접 제어하여 반복적인 업무를 대신 수행하는 AI 에이전트 기술이 발전하고 있다.
대상 독자
반복 업무를 자동화하려는 개발자, 데이터 분석가, AI 엔지니어
의미 / 영향
단순한 챗봇을 넘어 실제 PC 환경을 자율적으로 제어하는 에이전트가 실무에 적용되기 시작했다. 개발자는 SimLang과 같은 전용 언어를 활용해 API 연동 없이도 복잡한 UI 기반 자동화를 구현할 수 있게 되며, 이는 개인 및 기업의 생산성 도구 패러다임을 변화시킬 것이다. 특히 반복적인 데이터 수집과 문서 요약 업무에서 즉각적인 효율 개선이 기대된다.
챕터별 상세
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Simular AI 플랫폼 소개 및 설치
Simular AI는 개발자를 위해 설계된 고급 AI 에이전트 플랫폼이다. JavaScript 기반의 전용 DSL인 SimLang을 사용하여 반복 가능한 자동화 워크플로를 구축한다. macOS 및 Windows용 데스크톱 앱과 웹 앱을 모두 지원하며, GitHub에서 1만 개 이상의 스타를 기록한 오픈소스 기반 프로젝트이다. 사용자는 자연어로 작업을 묘사하거나 에이전트에게 직접 단계를 가르쳐서 실행할 수 있다.
- •JavaScript 기반의 전용 DSL인 SimLang을 통한 정교한 제어 지원
- •macOS, Windows 데스크톱 앱 및 웹 인터페이스 제공
- •투명한 실행 과정을 통해 에이전트의 모든 동작을 검토 및 수정 가능
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자연어 명령을 통한 에이전트 실행 및 계획 수립
에이전트에게 'Google Scholar에서 최신 AI 논문을 검색하고 요약해달라'는 자연어 명령을 입력했다. 에이전트는 즉시 브라우저 열기, Google Scholar 접속, 키워드 검색, 정보 추출, AI 요약 생성, 결과 표시로 이어지는 단계별 실행 계획을 수립했다. 사용자가 계획을 승인하면 에이전트가 실제 마우스와 키보드를 제어하여 작업을 수행한다. 실행 중 사용자가 마우스나 키보드를 조작하면 에이전트의 동작이 즉시 중단되어 사용자가 제어권을 되찾을 수 있다.
- •자연어 명령을 분석하여 논리적인 단계별 실행 계획(Plan) 자동 생성
- •사용자 개입 시 즉시 중단되는 안전한 Computer Use 메커니즘 적용
- •Google Scholar 접속부터 데이터 추출까지의 전 과정을 자율적으로 수행
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SimLang을 활용한 워크플로 최적화 및 코드 수정
에이전트가 생성한 워크플로는 SimLang 코드로 변환되어 코드 에디터에서 직접 수정이 가능하다. 예를 들어 논문 검색 결과를 '날짜순'이 아닌 '관련성순'으로 정렬하도록 코드를 변경하여 워크플로를 최적화했다. 수정된 코드는 'Replay' 모드를 통해 훨씬 빠른 속도로 재실행할 수 있다. 이는 단순한 자연어 명령의 한계를 넘어 개발자가 원하는 정밀한 로직을 자동화에 반영할 수 있음을 의미한다.
- •자동 생성된 워크플로를 SimLang 코드로 노출하여 세부 로직 수정 가능
- •Replay 모드를 통해 정의된 워크플로를 고속으로 반복 실행
- •특정 버튼 클릭이나 정렬 기준 변경 등 UI 상의 미세한 제어 최적화
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실무 활용 사례 및 데이터 추출 자동화
Simular AI는 영업, 마케팅, 연구 등 다양한 분야에서 활용 가능하다. YouTube 인플루언서를 찾아 통계 데이터를 Google Sheet에 정리하거나, 연구 논문을 기반으로 X(트위터)용 홍보 게시물을 작성하는 워크플로를 시연했다. 또한 특정 웹사이트에서 가격 정보를 비교하거나 대량의 PDF 파일을 다운로드하여 클라우드에 업로드하는 등의 복잡한 데이터 추출 작업도 수행한다. 이러한 반복 작업들을 스케줄링하여 정기적으로 실행하도록 설정할 수 있다.
- •YouTube 데이터 추출 및 Google Sheet 연동 등 멀티 앱 워크플로 지원
- •연구 자료를 기반으로 한 콘텐츠 생성 및 소셜 미디어 포스팅 자동화
- •웹 스크래핑 및 파일 관리 작업을 포함한 포괄적인 업무 자동화 사례 제시
실무 Takeaway
- 자연어 명령으로 초기 워크플로를 생성한 뒤 SimLang 코드를 직접 수정하여 자동화의 정밀도를 높였다.
- 에이전트가 실제 마우스와 키보드를 제어하는 Computer Use 방식을 사용하여 API가 없는 서비스도 자동화했다.
- 복잡한 웹 브라우징과 데이터 추출 과정을 코드화하여 저장함으로써 반복적인 업무 시간을 대폭 단축했다.
언급된 리소스
DemoSimular AI
GitHubSimular GitHub
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 02. 14.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE
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