오픈 소스 프로젝트인 Lark CLI는 GitHub에서 단 47일 만에 1만 개 이상의 별을 획득하며 개발자들이 선호하는 에이전트 기반 업무 플랫폼으로 자리매김했습니다. 3월 28일 오픈 소스로 공개된 이 프로젝트는 17개 업무 영역을 포괄하고 200개 이상의 명령어를 제공하며 메시징, 문서, 스프레드시트, 다차원 테이블, 이메일 등 전체 사무 워크플로를 원활하게 통합합니다. 에이전트는 CLI를 통해 사무 소프트웨어를 직접 조작할 수 있어 회의 후 정리 작업에 소요되는 시간을 30분에서 수십 초로 단축할 수 있습니다. Lark CLI는 바로가기, API 명령어, 원시 API를 지원하는 3계층 명령어 아키텍처를 채택하고 2,500개 이상의 엔드포인트를 제공합니다. 오픈 소스 공개 후 40여 일 만에 100개 이상의 기능이 개선되고 32개 버전이 출시되었으며, 수백 개의 팀이 이를 기반으로 툴체인을 구축하고 있습니다. 전 세계 개발자들은 에이전트를 워크플로에 진정으로 통합하여 AI 기반 사무 방식을 탐구하고 있습니다.

기사 작성자 및 출처: Synced

Lark CLI는 엄청난 인기를 얻었습니다.

OpenClaw가 큰 성공을 거두었고, Hermes도 성공을 거두었으며, 오늘날의 AI 산업은 작년과는 완전히 다른 모습이 되었습니다.

이전에는 모두가 대규모 모델 매개변수와 토큰 가격에 집중했지만, 이제 가장 중요한 질문은 바뀌었습니다. AI는 워크플로에 정확히 어떻게 통합될까요? 에이전트가 실제로 업무 수행에 도움을 줄 수 있을까요?

GitHub에서 개발자들은 이미 이 문제에 대해 행동으로 의견을 표명했습니다.

최근 GitHub에서 "Feishu CLI"라는 오픈 소스 프로젝트가 빠르게 성장하고 있습니다.

이 프로젝트는 3월 28일에 오픈소스로 공개되었고, 같은 날 1000개 이상의 별점을 받았습니다.

불과 47일 후인 어제, 스타의 수가 공식적으로 1만 명을 돌파했습니다!

CLI가 전 세계적으로 엄청난 인기를 얻게 된 것은 바로 에이전트 덕분입니다!

하지만 공식적으로 지원되는 사무용 오픈소스 CLI(콘텐츠 제공자 인터페이스) 프로젝트는 여전히 드뭅니다. 비슷한 시기에 출시된 유사 CLI 프로젝트들 중에서 Lark는 이미 상당한 우위를 점하고 있습니다.

이 명령줄 인터페이스는 원래 개발자들이 수십 년 동안 사용해 온 것이었습니다.

그것이 갑자기 다시 인기를 얻게 된 이유는 아주 간단합니다.

대규모 모델의 학습 데이터에는 수십억 개의 CLI 명령어가 포함되어 있으며, AI는 추가 학습 없이 이러한 명령어를 자연스럽게 "인식"합니다.

오피스 플랫폼이 기능을 CLI(명령줄 인터페이스)로 전환하면 에이전트는 오피스 소프트웨어에 대한 진정한 제어권을 확보하게 됩니다.

Lark는 에이전트들이 비즈니스 방식을 혁신할 수 있는 최고의 플랫폼으로 자리매김하고 있습니다.

Lark에서 에이전트는 어떤 일을 할 수 있나요?

일상적인 상황을 예로 들어보겠습니다.

매일 아침 주제 선정 회의에서 편집자들은 저마다 다른 글쓰기 관점을 제시하곤 했습니다.

이 시점에서 그룹 채팅에서 "@assistant"를 언급하기만 하면 Lark CLI에 연결된 상담원이 자동으로 인계받습니다.

이 프로그램은 먼저 편집자들의 논의 내용을 다차원 표로 작성하여 구두 논의를 몇 초 만에 구조화된 데이터로 변환합니다.

직후 그룹 채팅에 두 개의 카드가 나타납니다.

한 문서는 회의록을 요약하고, 다른 문서는 다양한 관점에서 비교 분석을 제공하여 편집자들이 직접적인 판단을 내리고 최종 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.

편집자가 최종 방향을 알려주면 즉시 결론을 업데이트하고, 결론 요약 카드를 보내고, 모든 사람에게 멘션합니다.

또한, 자동으로 생성된 회의록 문서가 첨부되며, 그룹 편집 권한이 부여됩니다.

이 과정에서 사람 편집자는 단 2개의 메시지만 보냈고, 에이전트는 메시징, 다차원 테이블, 클라우드 문서 및 권한 관리 등 4개의 Lark 제품 모듈 에 걸쳐 Lark CLI를 21번 호출했습니다.

회의 후 정리하는 데 예전에는 30분이 걸렸던 일이 이제는 단 몇십 초 만에 완료될 수 있습니다.

이 프로세스는 프로젝트 관리 및 결제 확인에 사용되는 것과 동일한 CLI 명령어를 사용하므로, 몇 가지 매개변수만 변경하여 다양한 시나리오에서 재사용할 수 있습니다.

이를 통해 상담원이 워크플로에 진정으로 통합될 수 있었습니다.

우리가 실제로 측정한 수치는 빙산의 일각에 불과합니다.

점점 더 많은 개발자들이 Lark CLI의 기능을 활용하여 에이전트를 워크플로에 완전히 통합하고 AI의 고유한 작동 방식을 탐구하고 있습니다.

예를 들어, 인텐트의 CEO인 첸 춘위는 상담원이 회사 Lark 플랫폼의 모든 과거 데이터에 접근하여 2월 말 이후 자신이 내린 34건의 결정을 검토하도록 했습니다. 그 결과, 결정의 70%가 AI가 내린 결정과 일치하는 것으로 나타났습니다.

더욱 흥미로운 점은 이 도구를 역방향으로도 사용할 수 있다는 것입니다.

인공지능을 대량 활용하여 데이터를 기록한 후, 에이전트는 성장 경로를 역설계하고 의사 결정 프레임 업그레이드할 수 있습니다. 한 CEO는 심지어 이 에이전트를 자신의 "의사 결정 코치"로 활용하기도 했습니다.

개발자 장하오는 Lark CLI 기반의 지식 워크플로 도구인 NoteLoom을 개발했습니다. NoteLoom은 대화 상자 방식을 생략하고 캔버스 뷰를 사용하여 다중 스레드 및 다중 시작 지점 워크플로를 구성합니다.

Lark는 팀 협업 및 데이터 자산 축적의 기반 역할을 합니다. 콘텐츠는 Lark 문서와 다차원 테이블에서 NoteLoom으로 가져와 처리한 후, 처리가 완료되면 다시 Lark로 가져옵니다.

이 시스템에서 사용자의 지식 자산은 Lark에 유지되며, NoteLoom은 중간 처리 계층 역할을 합니다.

다니엘이 개발한 포코클로는 Lark를 사용하여 에이전트를 단순한 채팅 도구에서 관리 및 감독이 가능한 작업 시스템으로 변환합니다.

하위 계층은 Lark의 개방형 플랫폼 SDK 및 API에 연결되며, 에이전트는 일상적인 작업을 실행할 때 Lark CLI를 대량 사용합니다. 하위 에이전트 상태 확인, 프로젝트 진행 상황 조회, 다음 단계에 대한 자율적인 결정은 모두 Lark 대화 상자 내에서 이루어집니다.

CEO의 의사 결정 검토부터 지식 워크플로의 데이터 허브, 그리고 지속적으로 작동하는 상담원 업무 시스템에 이르기까지.

Lark에서 에이전트는 더 이상 구름 속에 떠다니는 두뇌가 아닙니다.

글로벌 개발업체들이 [이 지역]으로 몰려들고 있습니다.

2026년 3월 말, 여러 주요 국내 업무 플랫폼이 동시에 각자의 CLI(명령줄 인터페이스)를 오픈소스로 공개했습니다.

하지만 두 달도 채 안 되어 데이터는 상당한 격차를 보여주었습니다. Lark CLI의 별점은 같은 기간 다른 프로젝트보다 이미 몇 배나 많았습니다.

핵심적인 이유는 개방성의 폭과 깊이 덕분에 에이전트들이 더 많은 일을 할 수 있기 때문입니다.

Lark CLI는 이제 17개 업무 영역을 지원하며 200개 이상의 명령어를 제공합니다. 메시징, 문서, 스프레드시트, 다차원 테이블, 이메일, 캘린더, 작업, 승인, 지식 기반, 화이트보드, 슬라이드쇼, 회의, 메모 앱, OKR, 출석, 클라우드 스토리지, 연락처 등 사무실 업무 흐름 전반을 원활하게 통합합니다.

Lark에서 Agent는 일정 확인, 메시지 전송, 문서 작성, 스프레드시트 생성, 승인 제출, 이메일 검색, 작업 관리, 메모 읽기 등 사무직 직원이 할 수 있는 거의 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 단순히 복사 붙여넣기용 텍스트를 생성하는 데 그치지 않고, 실제로 작업을 완료해 줍니다.

더욱이 이러한 기능들은 서로 연결되어 있습니다.

요약하자면, 상담원이 2주 일정표를 불러와 각 회의에 자동으로 태그를 지정하고, 다차원 표에 기록하고, 대시보드를 생성할 수 있습니다.

또는 상담원이 회의록을 검토하고 각 회의에 "생산성 밀도" 점수를 부여하여 팀이 어떤 주제가 반복적으로 논의되는지 파악할 수 있도록 도울 수 있습니다.

Lark CLI는 오픈 소스로 공개된 지 40일이 넘었지만, 100개 이상의 새로운 기능을 추가하고 32개의 버전을 출시하며 계속해서 빠르게 발전하고 있습니다.

여기서 핵심은 Lark CLI의 아키텍처가 에이전트에 최적화되어 있다는 점입니다. 3단계 명령 아키텍처는 다음과 같습니다.

가장 기본적인 단축키는 사람과 AI 모두가 공유하며, 매우 간결하게 구현되어 있습니다. 간단히 "오늘 내 일정을 확인해 보세요"라고 말하면 바로 실행됩니다.

두 번째 계층인 API 명령은 Lark OpenAPI와 일대일로 대응합니다. 에이전트는 정밀한 제어가 필요할 때 이 계층을 사용합니다.

세 번째 계층인 Raw API는 Lark 플랫폼 전반에 걸쳐 2,500개 이상의 엔드포인트를 호출할 수 있어 이론적으로 무제한 확장이 가능합니다. CLI 버전에서 아직 새로운 API를 지원하지 않더라도 에이전트는 Raw API를 통해 자체적으로 해결책을 찾을 수 있습니다.

익숙하지 않은 인터페이스를 만났을 때, 에이전트는 스키마 명령을 사용하여 워크플로를 종료하고 문서를 참조할 필요 없이 매개변수 정의와 예시 값을 즉시 조회할 수 있습니다.

3계층 아키텍처 외에도 Lark CLI는 추가적인 스킬 메커니즘을 제공합니다. 24개의 사전 구축된 스킬은 메시징, 문서, 스프레드시트, 캘린더 및 승인과 같은 핵심 시나리오를 다룹니다.

스킬은 자연어를 사용하여 "특정 유형의 작업을 완료하기 위해 CLI를 사용하는 방법"을 설명합니다. 에이전트가 로드되면 매번 처음부터 방법을 알아낼 필요 없이 명령을 조합하여 작업을 완료하는 방법을 알게 됩니다.

Lark CLI는 공식적으로 제공되는 스킬 외에도 개발자가 자체 스킬을 만들고 팀별 워크플로를 축적할 수 있도록 하는 스킬 메이커 프레임 제공합니다.

한편, Lark CLI에는 WebSocket 기반의 실시간 이벤트 구독 기능이 내장되어 있습니다. 에이전트는 새로운 메시지, 일정 변경, 승인 업데이트 등 Lark의 변화를 지속적으로 모니터링하고 실시간으로 자율적으로 대응할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트는 "호출될 때만 대응하는" 방식에서 "주도적으로 행동하는" 방식으로 변화했습니다.

오류 처리는 AI에도 적용됩니다. 오류가 발생하면 오류 코드를 보고할 뿐만 아니라, 에이전트에게 다음에 수행해야 할 작업(예: 계정 변경 또는 재인증)도 알려줍니다.

보안 관점에서 입력 주입 방지, 터미널 출력 정리 및 키체인 자격 증명 저장 기능은 기본적으로 활성화되어 있습니다. 에이전트가 기능을 수행할 수 있는 능력은 첫 번째 단계이며, 안전한 운영을 보장하는 것이 기업이 이를 안심하고 사용할 수 있도록 하는 전제 조건입니다.

진정한 오픈 소스, 진정한 협업 개발

Lark CLI는 단순히 코드를 GitHub에 업로드하는 기능만 있는 것이 아니라는 점을 언급할 가치가 있습니다.

668개의 포크는 수백 개의 팀이 이를 기반으로 자체 툴체인을 구축하고 있음을 의미합니다. 50명 이상의 외부 기여자가 코드를 제출했으며, 10개의 기여가 메인 브랜치에 병합되었습니다.

현재 Lark CLI는 거의 매주 외부 코드 병합을 받고 있습니다.

참여자 중에는 터키 Hepsiburada의 전자상거래 엔지니어, 베트남의 독립 개발자, 항저우에 위치한 SaaS 기업 Zaihui의 엔지니어 등이 있습니다.

즉, 전 세계의 개발자들이 이 프로젝트에 기여하고 있다는 뜻입니다.

이슈 섹션의 피드백이 에이전트 워크플로에 반영되어 개발자들이 온보딩이 인간 에이전트와 AI 에이전트 모두의 성공률에 미치는 영향은 물론 의도 인식, 도구 선택, 컨텍스트 관리와 같은 실제 구현 문제에 대해 논의하고 있는 것이 분명해졌습니다.

개발자들이 단순히 관찰만 한 것이 아니라 실제로 적용해 보고 있었다는 것은 분명합니다. 그들은 Lark CLI를 실제 운영 환경에 통합할 수 있는지 여부를 진지하게 평가하고 있었습니다.

Lark는 에이전트를 위한 핵심 작업 공간으로 자리 잡고 있습니다.

개발자들의 관행부터 커뮤니티 구축에 이르기까지 모든 것이 동일한 결론을 가리킵니다. 바로 Lark가 에이전트를 위한 핵심 작업 공간이 되어가고 있다는 것입니다.

왜 Lark를 선택했을까요? 에이전트가 진정으로 무언가를 해내려면 세 가지가 동시에 필요하기 때문입니다.

1. 컨텍스트. Lark는 수년간 축적된 기업 메시지, 문서, 일정, 메모, 다차원 테이블 및 OKR을 보유하고 있습니다. 에이전트는 텅 빈 껍데기가 아니라 데이터로 가득 찬 연못에 연결됩니다.

2. 실행 기능. CLI는 17개의 업무 영역을 연결합니다. 에이전트가 권한을 획득하면 사용자의 소속 부서, 역할, 그리고 조회 가능한 데이터를 파악하게 됩니다. 이러한 권한은 모든 모듈 에 적용됩니다.

3. 사용자 인터페이스. Lark의 봇 메커니즘은 모든 동료가 사용할 수 있는 프런트엔드를 에이전트에게 즉시 제공합니다. 별도의 UI 개발은 필요하지 않습니다.

세 가지 레이어가 하나로 합쳐지면서 Lark는 에이전트에게 가장 자연스러운 작업 공간이 됩니다.

OpenClaw 열풍에서 볼 수 있는 한 가지 사실이 이를 뒷받침합니다. 대량 개발자들이 공식적인 요청 없이 자발적으로 Lark 생태계로 몰려들었다는 것입니다.

오픈클로 중국 커뮤니티 설립자인 양밍펑은 "국내 환경에서 오픈클로와 통합하기에 가장 빠르고 적합한 플랫폼은 라크(Lark)라고 판단했다"고 회상했다.

커뮤니티 주도의 이니셔티브부터 공식적인 후속 조치, 그리고 CLI의 완전한 오픈 소스 릴리스에 이르기까지, 이 타임라인은 개발자들이 코드 한 줄 한 줄을 직접 작성한 것입니다.

완싱은 단지 시작일 뿐입니다.

2026년 봄, OpenClaw 열풍이 한창일 때, 개발자들은 이미 Agent를 자신들의 작업 플랫폼으로 선택하겠다는 의사를 분명히 밝혔습니다.

이전에는 에이전트 기반 사무 업무가 "텍스트를 생성해 주는 것" 정도로 제한되었을 수 있습니다. 하지만 이제 일부 사람들은 Lark에서 AI 동료를 활용하고, 일부 CEO는 에이전트에게 의사 결정을 검토하도록 하며, 수백 개의 팀이 CLI를 기반으로 자체 워크플로를 구축하고 있습니다.

현재 기업 사무 환경에서 에이전트의 생산성 활용 방안을 진지하게 고려하고 있다면, 개발자들이 공동 개발한 중국 최고의 에이전트 워크스페이스인 Lark를 선택하는 것이 단연코 최선의 선택입니다.

여기서 AI는 더 이상 도구가 아니라 인간과 진정으로 공존하는 디지털 인력입니다.