오늘 아침, ChatGPT에서 업데이트를 출시하기 시작해서 사용자들이 브라우저를 다운로드하여 사용할 수 있게 되었습니다. ChatGPT 대화 페이지에 팝업 창이 뜨고 앱을 다운로드할 수 있어서 바로 다운로드했습니다.
최대한 빨리 다운로드 및 설치를 완료했습니다.
다운로드 및 설치 인터페이스는 다음과 같습니다.
다운로드 및 설치가 완료되면 마우스 로고가 나타나는데, 이름은 아틀라스입니다. "아틀라스"는 그리스 신화에서 유래한 이름으로, " 하늘과 땅을 지탱하는 자 "를 의미합니다. 이 브라우저가 실제로 이러한 "몸을 모으는 자"라는 의미를 달성했음을 알 수 있습니다.
다음 사례 연구를 통해 AI 브라우저의 에이전트 모드가 미래의 자비스(Jarvis)와 오피스 모드와 유사하다는 것을 상상해 보실 수 있을 것입니다. 제품 관리자로서의 일상 업무를 바탕으로, 저는 위챗 계정 자동 생성, 프로토타입 제작, 프로젝트 관리, 자주 사용하는 웹 페이지 열기 등 여러 테스트를 진행했습니다.
1. 샤오홍슈 출시
타사 애플리케이션을 열기 전에 처음 사용할 때 보안 리스크 표시되어 ChatGPT에 로그인을 승인하는 데 따른 리스크 알려줍니다.
샤오홍수 인증 로그인:
Xiaohongshu에 게시를 시작하세요:
샤오홍슈 창작 플랫폼에 로그인하세요:
Xiaohongshu에 게시된 게시물을 완료하세요:
제가 작성한 자동화된 작업 매뉴얼의 단계별 노트를 보실 수 있습니다. 이 매뉴얼은 샤오홍슈에 자동으로 게시되었습니다. 전체 작업은 대화를 통해 완료되었습니다. 각 대화는 시각적 모델을 사용하여 다음 작업을 완료하고 작업 완료 여부를 판단합니다.
작업 중에 Xiaohongshu를 ChatGPT에 넘겨 제어권을 넘길지 여부를 묻는 메시지가 표시됩니다.
버튼 잠금 및 원클릭 조판을 지원합니다. 조판 선택을 지원하며, AI가 버튼을 클릭하면 작업이 완료되고 게시됩니다.
다음은 최종 출간 성공 결과입니다. 샤오홍슈 공식 자동 조판을 사용하여, 조판 클릭 후 AI 브라우저가 출간을 완료한 것을 확인하실 수 있습니다.
이 기간 동안 사용자는 인수를 계속할지, 인수를 중단할지 선택할 수 있습니다.
하지만 현재로서는 노트에 그림을 삽입하는 데 여전히 문제가 있습니다. 사용자가 직접 그림을 준비해야 AI가 그림을 삽입할 수 있으며, AI는 그림을 생성하여 업로드할 수 없습니다.
단어를 업그레이드하는 또 다른 과제가 있습니다. AI가 샤오홍슈에서 데이터 용량이 큰 단어를 열도록 도와주세요. 그리고 각 단어는 따로 열 수 있도록 도와주세요. 다음은 노트의 과제 검토입니다.
Atlas 브라우저는 브라우저를 열고 읽기 볼륨이 높은 노트 데이터를 찾아냅니다(아마도 시각적 모델로 분석한 것 같습니다). 이를 통해 데이터를 정리하고 클릭하고 필터링하는 데 도움이 됩니다.
위에 있는 노트는 제가 필터링해서 읽히는 양이 많은 노트이고, 해당 썸네일의 URL 링크는 사용자가 대화 상자에서 볼 수 있도록 되어 있습니다.
2. 트위터 게시 자동화
여기에서는 동일한 작업을 사용하여 Twitter에 자동으로 게시합니다. 작업 명령을 입력한 후 Twitter를 열고 메시지를 작성하세요.
위에 표시된 것처럼, 성공적으로 게시된 후 '메시지 보기'를 클릭하면 메시지 내용을 확인할 수 있습니다. 아래 그림과 같이 해당 작업을 완료하면 해외 상품의 자동 출고가 매우 원활하게 진행되어 더 빠르게 출고될 수 있음을 확인할 수 있습니다.
3. 자동화된 프로토타이핑 도구 마스터 GO, UI 디자인 도면 찾기
여기서 사무 작업 테스트를 자동화하기 시작했고, 제품 관리자가 자주 사용하는 프로토타입 제작 도구인 masterGO에 접속했습니다. masterGO에 인증된 접근 권한으로 로그인한 후, 해당 프로젝트와 프로젝트의 UI 파일을 볼 수 있었습니다.
샤오홍슈와 마찬가지로 로그인 및 등록 절차는 사용자가 직접 완료해야 합니다. 다음으로, 사용자는 해당 프로토타입 페이지 디자인과 UI 디자인 도면을 열어 검토를 완료해야 합니다.
다음은 AI 브라우저 에이전트 모드에서 해당 UI 디자인 페이지로 이동하여 해당 데이터 페이지를 보고 검색하는 모습입니다. 가장 놀라웠던 점은 프로젝트에 여러 개의 비전 PRo 프로젝트가 포함되어 있었고, 각 프로젝트를 순차적으로 열어서 검색할 수 있다는 점이었습니다.
위 이미지는 검색 프로세스와 단계를 보여줍니다. 디자인을 빠르게 찾는 데 도움이 된다는 것을 알 수 있습니다. 예전에는 UI 디자인 작업을 했었는데, 제품 관리자로서 해당 디자인 도면과 프로젝트 주소를 찾는 데 어려움을 겪었습니다. 이제 AI 덕분에 UI 디자인 도면을 거의 완벽하게 찾아낼 수 있습니다. UI 디자인 도면에 이름이 없더라도 이미지 인식을 통해 찾을 수 있습니다.
4. 자동화된 프로젝트 관리 도구 teambtiion
팀비션을 이용하려면 먼저 회원가입 및 로그인이 필요하며, 권한 부여를 완료한 후 로그인하실 수 있습니다. 완료된 작업 생성 및 카드 진행 상황 모니터링은 다음과 같습니다.
AI 브라우저의 에이전트 모드를 통해 각 카드의 작업 생성 및 완료 상태를 빠르게 확인할 수 있으며, 카드에는 생성 텍스트가 없고 편집 텍스트만 있습니다. AI는 여전히 카드 생성을 인식하고 완료할 수 있습니다.
5. Figma Maker의 자동화된 사용
저도 Figma 사용을 완료하기 위해 이 브라우저를 사용하기 시작했습니다. 프로토타입 도구와는 달리, 이번에는 AI 브라우저를 사용하여 AI 기능, 즉 AI를 사용하는 방법을 완료했습니다. 여는 방법은 다음과 같습니다.
AI를 AI에 적용하면 어떤 효과가 있을까요? ChatGPT Atlas의 효과를 확인하고 Figma Maker에서 제품 코딩 작업을 완료하는 데 사용했습니다. 다음은 Figma Maker를 사용하여 AI 대화를 완성하기 위해 AI 브라우저를 사용하는 방법입니다. AI 브라우저를 통해 AI 대화를 완성하면 제품 자동 생성이 완료되므로 함수를 다시 생성할 필요가 거의 없습니다.
임무 완료 기술 도킹:
AI 작업 작성:
자동화된 작업을 생성하고 Figma Maker를 실제로 안내하여 프로젝트 도구 생성을 완료합니다.
이 프로젝트는 데이터베이스 구성과 프로젝트 릴리스를 완료하기 위해 다음과 같이 계속 진행될 수 있으며, 마지막으로 자동화된 의료 기록 평가 도구를 얻을 수 있습니다.
Chatgpt Atlas는 완전한 리브랜딩입니다.
다음으로, 이를 바탕으로 거의 모든 사람이 사용하는 도구를 개발하고, 인간과 기계의 협업을 완성해 나갈 것입니다.
Atlas 사용 후 제품 반복: 계정 시스템 권한 부여
이제 Atlas 자동화 브라우저를 사무용으로 사용할 때 또 다른 주요 잠금 요소는 계정 시스템입니다. AI는 이제 기존 비AI 기능의 모든 계정 비밀번호와 호환되어야 하기 때문입니다. 현재 프로세스 시스템은 사용자가 AI 브라우저를 사용하여 각 제품의 계정 비밀번호를 인증하는 것입니다.
즉, 현재 가장 큰 병목 현상은 여전히 계정 비밀번호 인증입니다. 사용자는 브라우저에서 비밀번호 확인을 다시 완료해야 합니다. 일부 확인 절차는 타사 제품의 보안 정책에 따라 다릅니다. 어떤 제품은 인증 코드를 요구하고, 어떤 제품은 스캔 코드를 요구하며, 어떤 제품은 계정 비밀번호만 요구합니다.
현재 타사 계정 비밀번호는 AI에 대응하는 표준 양식이 없기 때문에 오픈 플랫폼을 이용하거나 타사 링크로 바로 접속해야만 입력할 수 있습니다. 오픈 플랫폼을 이용하는 사용자는 빠르게 인증을 통과할 수 있지만, 타사 링크를 이용하는 사용자는 보안 검증만 다시 거쳐야 합니다.
이는 사용자의 AI 작업 완료를 방해합니다.
MCP 방식과 유사하게 AI Browser나 AInative의 제품 계정이 타사 제품 계정과 연결되는 통합 계정 시스템이 반드시 도입될 것입니다.
사용자가 프런트엔드 인터페이스를 다시 조작할 필요가 없습니다.
현재 중국에서 아틀라스 제품의 사용은 여전히 매우 제한적입니다. 예를 들어, 국내 제품의 권한 및 인증 방식은 모두 구글이나 페이스북을 사용하는 해외 제품과 비교됩니다. 중국에서 원클릭 로그인은 거의 처음부터 다시 시작해야 할 정도입니다.
이 문서는 ChatGPT Atlas를 사용하여 작성되었습니다. 이전에는 Atlas가 거의 모든 SaaS 제품, 특히 자동화된 프로젝트 관리를 완료하도록 할 수 있었습니다. 이제 AI에 작업을 맡길 수 있습니다. AI 기능이 직접 없다면 브라우저 AI가 작업을 완료하도록 하세요. 즉, 단위 기능 모듈 만 개발하면 됩니다.
순수한 네이티브 AI 기능에 대해서는 ChatGPT atals를 참조해야 합니다.
이 제품을 통해 미래 AI 제품의 최종 형태는 백엔드로서의 AI 모델 기반과 AI 제품의 브라우저 또는 네이티브 APP로서의 프런트엔드, 두 가지 구성 요소로 구성될 것임을 알 수 있습니다.
브라우저는 하드웨어 단말기의 거의 모든 권한을 획득할 수 있지만, 더 강력한 GPU 성능 등을 원한다면 브라우저는 여전히 제한적입니다. 하지만 웹 측 AI로 구동되는 대규모 게임은 거의 없습니다.
인간-AI 상호작용에 필요한 대화 인터페이스에 표시된 기능 모듈 및 구성 요소를 분해하고 집중합니다.
프런트엔드 관점에서 제품 관리자는 AI 브라우저 에이전트 모드에 나타날 대화형 구성 요소를 나열해야 합니다. 대화형 구성 요소부터 자동 브라우저 작업 종료, 비밀번호 입력, 계정 인증, ChatGPT에서 제공하는 대화형 프롬프트까지, 제품 관리자는 모든 구성 요소를 설계해야 합니다.
사용자가 기본 AI 대화 상자나 음성 모드 또는 비디오 모드를 통해 AI 콘텐츠 입력 및 데이터 출력을 완료할 수 있도록 합니다.
마지막으로, 이러한 구성 요소들은 AI 제품 관리자 교육 캠프에서 분해되고, 관련 구성 요소들의 모듈 디자인이 소개될 것입니다.
AI 브라우저의 에이전트 모델과 기본 모델인 ChatGPT6 또는 ChatGPT7을 결합하면 제품 관리자라는 직책조차 더 이상 필요하지 않을 수 있다고 생각합니다. 모든 업무는 필요에서 비롯되고, 필요란 본질적으로 문제이며, 거의 모든 사람이 문제를 파악할 수 있는 능력을 갖추고 있기 때문입니다.
특정 제품 관리자가 필요했던 대신, 제품 관리자가 가장 자랑스러워했던 수요 변환 기능은 AI 브라우저와 에이전트 모드의 등장으로 더 이상 존재하지 않습니다.
오늘의 공유 내용은 여기까지입니다.
본 기사는 WeChat 공개 계정 "케빈이 세상을 바꾼다"(ID: Kevinbsjddd) 에서 발췌하였으며, 저자는 Kevin's Things이고, 36Kr.에서 출판 허가를 받았습니다.
