대규모 에이전트 자동화를 위한 10가지 Mammouth AI 대안

팀들이 복잡한 워크플로우를 자동화하고, tools를 연결하며, 스택 전반에 AI를 배포하려는 가운데, 역량 있는 AI 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

Mammouth AI는 Claude, GPT, Gemini 같은 모델을 하나의 인터페이스에 통합한 멀티모델 작업 공간입니다. 일상적인 AI 활용, 특히 채팅 및 가벼운 작업에 적합합니다.

하지만 워크플로우를 조정하거나 시스템을 연결하거나 여러 tools에서 에이전트를 실행해야 할 때는 그 한도가 더욱 분명해집니다.

이 가이드에서는 두 가지 요구사항을 중심으로 최고의 Mammouth AI 대안을 살펴봅니다: 일상적인 AI 작업 확장 및 여러 도구를 아우르는 에이전트형 워크플로우 구축.

참고: Mammouth는 주로 다중 모델 AI 작업 공간입니다. 아래 대안에는 다중 모델 환경과 에이전트 기반 자동화 플랫폼이 모두 포함됩니다.

Mammouth AI 대안에서 무엇을 찾아야 할까요?

Mammouth AI는 기본적인 에이전트 워크플로우를 처리할 수 있지만, 그 한도로 인해 성장하는 팀들은 더 강력한 워크플로 자동화 도구로 전환하게 될 수 있습니다.

대안 및 에이전트 기반 자동화 플랫폼을 평가할 때 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다. ⚙️

마머스 AI 대안 한눈에 보기

최고의 Mammouth AI 대안과 각 제품의 주요 기능을 한눈에 확인하세요. 📊

최고의 Mammouth AI 대안들

자, 이제 바로 세부 사항을 살펴보겠습니다.

1. ClickUp (팀을 위한 통합 AI 작업 공간 구축에 최적)

Mammouth AI는 기본적인 AI 에이전트 구축에는 도움이 될 수 있지만, 조직의 구조화된 업무 데이터를 본질적으로 이해하도록 설계되지 않았습니다. 빠르게 움직이는 팀에게는 이러한 한계가 업무 속도를 늦출 수 있습니다.

ClickUp의 통합 AI 작업 공간은 차별화된 접근 방식을 취합니다. 이 플랫폼은 모든 업무 앱, 데이터, 워크플로우를 단일 AI 기반 공간으로 통합합니다. 이러한 통합은 업무 분산 (매주 수 시간을 앗아가는 앱 간 끝없는 전환)을 해소하고, 인간과 AI 에이전트가 협업하는 단일 인터페이스를 제공합니다.

슈퍼 에이전트로 지능적이고 상황 인식이 가능한 팀원을 구축하세요

ClickUp의 슈퍼 에이전트는 작업 공간 컨텍스트 내에서 작동하도록 설계되어 다단계 워크플로우 자동화를 지원합니다. 작업, 문서, 댓글, 사용자 지정 필드, 타임라인, 상태 등 다양한 소스에서 인사이트를 수집하여 실제 운영 상태에 기반한 의사 결정을 내립니다.

효율적인 업무 자동화를 위해, 이들은 매주 지연된 작업을 검토하고, 업무량에 따라 작업을 재할당하며, 프로젝트 요약문을 자동 게시하고, 장애 요소를 강조하며, 실시간 데이터로부터 스프린트 보고서를 생성할 수 있습니다.

거버넌스 측면에서도 장점이 있습니다. ClickUp은 작업 공간, 스페이스, 폴더, 목록, 작업 수준에서 역할 기반 권한 및 세분화된 접근 제어를 지원합니다. 슈퍼 에이전트는 이러한 경계 내에서 작동합니다.

자동화 기능을 통해 반복 작업과 작업 관리를 자동화하세요

ClickUp의 자동화 엔진이 워크플로우를 자동화합니다. 동일한 단계를 반복하는 대신, 특정 이벤트 발생 시 자동으로 실행되는 규칙을 정의하세요.

자동화 템플릿, 워크플로우 템플릿, 프로덕션 배포를 위한 10가지 Mammouth AI 맞춤형 템플릿을 살펴보세요. 자동화 템플릿, 워크플로우 템플릿, 프로덕션 배포를 위한 10가지 Mammouth AI 맞춤형 템플릿을 살펴보세요. 자동화 템플릿, 워크플로우 템플릿, 프로덕션 배포를 위한 10가지 Mammouth AI 맞춤형 템플릿을 살펴보세요. 자동화 템플릿, 워크플로우 템플릿, 프로덕션 배포를 위한 10가지 Mammouth AI 맞춤형 템플릿을 살펴보세요. 자동화 템플릿, 워크플로우 템플릿, 프로덕션 배포를 위한 10가지 Mammouth AI 맞춤형 템플릿을 살펴보세요. 자동화 템플릿, 워크플로우 템플릿, 프로덕션 배포

맞춤형 요구사항을 위해 내장된 노코드 자동화 빌더를 통해 트리거-액션 규칙을 구축할 수 있습니다. 자동화 기능은 동적 담당자 지정(예: 이벤트를 트리거한 사람 또는 작업을 관찰 중인 누구든지 할당)도 지원하여 소유권이 자주 변경되는 환경에서도 유연하고 적응력 있게 운영됩니다.

단 5분 만에 워크플로우를 자동화하고 매주 5시간 이상을 절약하는 방법을 소개합니다 ✨

ClickUp Brain으로 작업 공간에 지능을 직접 내장하세요

에이전트와 자동화 기능의 핵심에는 모든 것을 구동하는 AI 엔진인 ClickUp Brain이 자리합니다. 이 엔진은 작업, 문서, 댓글, 타임라인, 달력 등 다양한 영역을 아우르며 AI 기반 프로젝트 관리의 원동력이 됩니다.

회의 요약을 작업으로 전환하고, 해당 작업을 특정 팀원에게 할당하며, 프로젝트 타임라인에 따라 마감일을 설정하고, 조건이 변경될 때 작업 상태를 업데이트하며, 이해관계자에게 알리거나 작업을 다음 단계로 이동시키는 자동화를 트리거할 수 있습니다.

이러한 컨텍스트 기반 작업 공간 지식을 바탕으로, ClickUp Brain의 신경망은 생성형 출력을 일로 전환하는 수동 단계를 제거합니다.

Enterprise 검색으로 업무 생태계 전반에 걸친 답변을 찾아보세요

중요한 업데이트 하나를 찾기 위해 파일, 폴더, 채팅, 이메일을 뒤지는 일은 일상적인 생산성의 병목 현상이 됩니다.

ClickUp의 Enterprise 검색은 흩어진 업무 지식을 하나의 검색 가능한 hub로 전환합니다. 단순한 키워드 일치나 링크를 반환하는 대신, AI는 쿼리 뒤에 숨은 맥락과 의미를 이해합니다.

따라서 기능 출시 시 장애 요소를 찾는 제품 관리자를 위해 엔터프라이즈 AI 검색은 결제 관련 작업의 현재 상태를 확인하고, 채팅 내 최근 댓글을 검토하며, 출시 계획 문서의 변경 사항을 찾아보고, 심지어 스프린트 보드의 최신 활동까지 고려합니다.

그것이 차이점입니다: 정보가 존재하는 위치를 보여주는 대신, AI는 실제 데이터를 기반으로 무슨 일이 일어나고 있는지, 그 이유를 알려줍니다.

ClickUp 최고의 기능

ClickUp의 한도

ClickUp 가격 정책

ClickUp 평가 및 리뷰

실제 사용자들은 ClickUp에 대해 어떤 이야기를 하고 있을까요?

G2 리뷰에서 이렇게 말합니다:

ClickUp에서 가장 마음에 드는 점은 높은 커스터마이징 가능성입니다. 회사 사용자로서 목록, 보드, 타임라인 등 어떤 방식으로 작업하든 우리 워크플로우에 완벽히 맞는 방식으로 업무를 구성할 수 있습니다. 작업 우선순위, 마감일, 댓글, 첨부 파일 같은 기능 덕분에 한 곳에서 업무 진행 상황을 추적하고 팀원과 협업하기가 매우 편리합니다. 또한 모든 정보가 중앙 집중화되어 있어 작업 상태, 전체 진행 상황, 최신 업데이트를 확인하기 위해 여러 tools를 오갈 필요가 없다는 점도 마음에 듭니다.

🚀 ClickUp의 장점: ClickUp Brain MAX는 업무와 앱에 연결된 단일 통합 앱으로 AI 기능을 제공합니다. ClickUp 데이터에만 국한되지 않고 Google Drive, GitHub, SharePoint, Notion 등 모든 앱에서 컨텍스트를 추출하도록 설계되었으며, 프리미엄 AI 모델에 대한 접근 권한을 제공합니다.

2. ChatGPT (OpenAI) (맞춤형 GPT를 통한 다목적 AI 어시스턴트에 최적)

ChatGPT(OpenAI) 는 다양한 지식 및 창의적 작업을 지원하도록 설계된 범용 AI 생산성 도구입니다. 자연어 이해와 맥락 적응에 강점을 지녀 콘텐츠 초안 작성, 문서 요약부터 질문 답변 및 문제 해결을 위한 추론에 이르기까지 모든 것을 지원합니다.

단일 워크플로우에 집중하기보다는 유연한 보조 도구로 작동합니다. 파일 분석, 이미지 해석, 코드 생성, 그리고 여러 차례에 걸친 대화 맥락 유지가 가능합니다.

맞춤형 GPT, 프로젝트, 메모리 같은 기능으로 특정 작업이나 장기 작업에 맞춰 경험을 구성할 수 있어, 플랫폼이 전문화된 도구라기보다 다목적 AI 작업 공간으로 활용됩니다.

ChatGPT(OpenAI)의 최고의 기능들

ChatGPT(OpenAI)의 한계점

ChatGPT (OpenAI) 가격 정책

ChatGPT (OpenAI) 평가 및 리뷰

실제 사용자들은 ChatGPT(OpenAI)에 대해 어떻게 말하고 있을까요?

한 사용자의 리뷰에 따르면:

ChatGPT는 여전히 다양한 범위의 요구사항을 충족하는 최고의 올인원 AI 솔루션입니다. 텍스트 생성, 코딩, 오디오 및 비디오 생성 과정을 단일 플랫폼에서 원활하게 통합합니다. 가장 가치 있게 여기는 점은 맞춤형 설정 옵션의 깊이입니다: 특정 워크플로우에 맞게 맞춤형 GPT를 미세 조정하고, 응답 스타일과 어조를 맞춤 설정하며, 필요에 따라 다양한 도구를 연결할 수 있습니다.

3. CrewAI (다중 에이전트 AI 협업 워크플로우에 최적)

CrewAI는 단일 AI 모델로는 부족할 때를 위해 설계되었습니다. 하나의 모델에 모든 것을 맡기는 대신, 이 AI 프로젝트 관리 도구를 통해 서로 협력하는 소규모 AI 에이전트 팀을 구성할 수 있습니다. 각 에이전트는 연구원, 분석가, 작가 등 명확한 역할을 맡아 복잡한 작업을 함께 진행합니다.

에이전트는 컨텍스트를 공유하고 일을 서로 넘겨주며, 웹 검색, 데이터베이스 또는 외부 API와 같은 tools를 활용하여 일을 완료할 수 있습니다.

이는 작업이 자연스럽게 단계로 나뉘는 심층 연구, 콘텐츠 파이프라인 또는 개발 워크플로우와 같은 작업에 특히 유용합니다.

CrewAI의 최고의 기능

CrewAI의 한계점

CrewAI 가격 정책

CrewAI 평가 및 리뷰

실제 사용자들은 크루AI에 대해 어떻게 말하고 있을까요?

한 사용자의 리뷰에 따르면:

crewAI의 가장 큰 장점은 에이전트 구축 시 역할, 목표, 배경 스토리를 제공할 수 있어 해당 에이전트의 성능을 크게 향상시킨다는 점입니다. OpenAI, Groq, Nvidia Nemo 등 모든 LLM 제공자를 지원합니다. 문서가 매우 깔끔하고 이해하기 쉽습니다. 멀티 에이전트 시스템 구축에 활용할 수 있는 다양한 도구와 MCP 서버를 지원합니다.

4. LangChain (생산 환경 수준의 LLM 애플리케이션 구축에 최적)

LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 연결하는 프레임워크를 제공하여 개발자가 LLM 기반 실제 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 다양한 구성 요소 간의 상호작용 방식을 표준화함으로써 OpenAI와 Anthropic 같은 제공자를 재구축 없이 쉽게 실험하거나 전환할 수 있게 합니다.

일회성 모델 호출 대신 프롬프트, AI 모델, 메모리, 외부 데이터를 결합한 체인을 구축하여 반복 가능한 워크플로우를 만듭니다. 이는 검색 강화 생성(RAG)을 위한 신뢰할 수 있는 tool로, 모델이 내부 문서나 벡터 데이터베이스에서 정보를 추출하여 보다 근거 있는 응답을 생성합니다.

이 플랫폼은 대규모 언어 모델(LLM)을 고립된 채팅 환경이 아닌 생산 환경 등급 애플리케이션 내에서 추론하고, 정보를 검색하며, 행동할 수 있는 시스템으로 전환합니다. 이는 플랫폼의 기능을 확장하는 LangGraph 및 LangSmith와 같은 생태계 tools를 통해 가능해집니다.

LangChain의 최고의 기능들

LangChain의 한계점

LangChain 가격 정책

LangChain 평가 및 리뷰

실제 사용자들은 LangChain에 대해 어떻게 평가하고 있을까요?

한 사용자의 리뷰에 따르면:

LangChain이 AI 앱 개발의 모든 구성 요소를 한곳에 통합하는 방식이 정말 마음에 듭니다. 다양한 LLM, 벡터 데이터베이스, API와의 연동이 매우 매끄러워 커넥터를 처음부터 구축하는 데 시간을 낭비하지 않아도 됩니다.

5. LlamaIndex (LLM과 기업 데이터 연결에 최적)

LlamaIndex는 한 가지 문제에 집중하여 탁월한 성능을 발휘합니다: 대규모 언어 모델을 사용자의 데이터와 연결하는 것입니다.

이 tool은 LLM을 독립형 챗봇으로 취급하기보다는 중간 계층 역할을 수행합니다. 문서, 데이터베이스, API가 어떻게 수집되고 구조화되며 검색되는지를 처리하여 응답이 귀사의 데이터에서 추출된 관련 정보를 기반으로 하도록 합니다.

데이터 집약적이고 문서 중심의 사용 사례에서 든든한 선택지입니다. 다양한 데이터 소스의 콘텐츠를 가져와 효율적인 인덱스로 구성하고, 검색 강화 생성(RAG)을 활용해 환각 현상을 줄일 수 있습니다.

LlamaIndex의 최고의 기능

LlamaIndex의 한도

LlamaIndex 가격 정책

LlamaIndex 평가 및 리뷰

실제 사용자들은 LlamaIndex에 대해 어떻게 평가하고 있을까요?

한 사용자의 리뷰:

대규모 언어 모델(LLM)을 다루는 데이터 과학자로서 LlamaIndex는 관리에 매우 유용했습니다. PDF, API, 데이터베이스, 엑셀 등 다양한 형식의 데이터를 입력할 수 있어 수많은 데이터셋으로 LLM을 훈련하고 실행하는 작업이 훨씬 수월해졌습니다.

6. Zapier AI Actions (다양한 앱 간 AI 기반 워크플로우 자동화에 최적)

기존 Zap을 구축하는 대신, AI Actions는 평이한 언어 명령어를 해석하여 사용자를 대신해 Zapier의 다양한 자동화 작업 중 하나를 실행합니다.

모델은 사용자의 의도를 이해하고, 이를 올바른 Zapier 액션에 매핑하며, 필수 필드를 자동으로 채운 후 Zapier 인프라를 통해 요청을 제출합니다. 실행 전 액션을 미리 검토하여 정확성과 제어력을 높일 수 있습니다.

인증, API 처리, 재시도, 타사 통합은 Zapier 내에서 직접 관리됩니다. 즉, 토큰을 수동으로 처리하거나 맞춤형 미들웨어를 작성할 필요가 없습니다. Zapier에서 앱 계정이 연결되면 추가 엔지니어링 작업 없이도 AI가 허용된 작업을 안전하게 호출할 수 있습니다.

이 플랫폼은 GPT나 맞춤형 AI 설정과 같은 플랫폼에 통합되어 연결된 도구 전반에서 자연어 명령어를 실시간 작업으로 전환합니다.

Zapier AI Actions 주요 기능

Zapier AI Actions의 한도

Zapier 가격 정책

Zapier 평가 및 리뷰

실제 사용자들은 Zapier에 대해 어떻게 말하고 있을까요?

한 사용자의 리뷰에 따르면:

사용 편의성이 정말 마음에 듭니다. 특히 AI 지원 기능이 추가된 지금은 더욱 그렇죠. 필요한 사항을 설명하기만 하면 AI가 모든 설정을 미리 해줍니다. Zapier는 정말 생명줄 같은 존재입니다. 지루하고 반복적인 작업을 손쉽게 자동화할 수 있게 해주니까요. 리드 생성에 가장 적합한 도구입니다. 저와 클라이언트 모두에게 실시간으로 최신 정보를 제공해줍니다.

7. n8n AI 에이전트 (완전한 통제권을 가진 자체 호스팅 AI 자동화에 최적)

n8n은 특히 AI가 워크플로우에 포함될 때 팀이 자동화 로직을 완벽하게 제어할 수 있게 합니다. 단순한 트리거 기반 도구와 달리, 이 tool을 사용하면 AI 에이전트가 실제 조건에 따라 수백 개의 앱과 상호작용하며 결정을 내릴 수 있는 복잡한 분기형 워크플로우를 설계할 수 있습니다.

그 강점은 유연성과 투명성에 있습니다. 여러 데이터 소스에서 데이터를 가져와 AI 모델을 통과시킨 후, 400개 이상의 통합 기능을 통해 결과에 따라 조치를 취할 수 있습니다.

직관적인 노드 기반 에디터와 사용자 정의 코드 지원 기능을 통해, 블랙박스처럼 작동하기보다는 대규모 자동화 시스템 내에서 예측 가능한 방식으로 동작하는 정밀한 논리와 AI 에이전트가 필요한 기술 팀에 적합합니다.

n8n 최고의 기능

n8n의 한계점

n8n 가격 정책

n8n 평가 및 리뷰

실제 사용자들은 n8n에 대해 어떻게 말하고 있을까요?

한 사용자의 리뷰에 따르면:

n8n은 강력한 기능을 갖춘 매우 저렴한 자동화 도구입니다. Hostinger 클라우드의 자체 배포 옵션은 비용 효율적이며 완전한 제어권을 제공합니다. 시각적 워크플로우 빌더는 직관적이며 광범위한 통합을 지원합니다. 자동화 비중이 높은 프로젝트에 탁월한 도구입니다.

8. Google Vertex /AI (Google 클라우드에서 엔드투엔드 머신러닝 및 생성형 AI에 최적)

Google Vertex AI는 데이터 준비, 모델 훈련, 배포 및 성능 모니터링을 위한 단일 작업 공간을 제공합니다.

초보자부터 고급 팀까지 모두 활용 가능합니다. 로우코드 모델 구축을 위한 AutoML을 사용하거나 인기 프레임워크로 맞춤형 AI 모델을 훈련할 수 있습니다. 생성형 AI 측면에서는 Model Garden을 통해 Google의 Gemini AI 모델은 물론 오픈소스 및 타사 옵션에도 접근할 수 있습니다.

내장된 MLOps 기능과 Google Cloud의 거버넌스 제어 기능으로 생산 규모 AI 시스템에 신뢰할 수 있는 선택지입니다.

Google Vertex AI의 주요 기능

Google Vertex AI의 한도

Google Vertex AI 가격 정책

Google Vertex AI 평가 및 리뷰

실제 사용자들은 Google Vertex AI에 대해 어떻게 평가하고 있을까요?

한 사용자의 리뷰:

Vertex AI에서 가장 마음에 드는 점은 통합된 생태계입니다. 데이터 준비, 모델 훈련, 배포를 하나의 일관된 워크플로우로 통합하여 전체 프로세스가 매끄럽고 유기적으로 연결된 느낌을 줍니다. 특히 Model Garden은 제게 진정한 강점입니다. Gemini, Claude 등 150개 이상의 파운데이션 모델에 쉽게 접근할 수 있게 해주며, 생산 등급 AI 솔루션 구축 및 제공 속도를 눈에 띄게 높여줍니다.

9. Azure AI Foundry Portal (Microsoft 생태계 기반 기업용 AI 앱에 최적)

Azure AI Foundry Portal은 개발자에게 Azure OpenAI, Microsoft 모델, 내장 카탈로그의 선택된 오픈 및 타사 옵션을 포함한 엄선된 AI 모델 세트에 대한 접근 권한을 제공합니다.

일관된 도구, SDK 지원, 프로토타입에서 생산 환경으로의 원활한 전환을 돕는 스타터 템플릿으로 AI 개발을 더 쉽게 만듭니다.

기업용으로 설계된 Azure AI Foundry는 기존 Azure AI Studio 경험에 거버넌스, 평가 및 라이프사이클 관리 기능을 추가합니다. 팀은 배포 전에 다양한 모델을 시험해보고 사용 사례에 가장 적합한 모델을 확인할 수 있습니다.

Azure AI Foundry의 주요 기능

Azure AI Foundry 한도

Azure AI Foundry 가격 정책

Azure AI Foundry 평가 및 리뷰

10. Databricks Model Serving (대규모 ML 모델 배포에 최적)

Databricks 모델 서빙을 통해 팀은 인프라 관리 없이 머신러닝 모델, 대규모 언어 모델 및 AI 에이전트를 생산 환경에 바로 적용 가능한 API로 배포할 수 있습니다.

단일 엔드포인트를 통해 다양한 모델 유형을 제공할 수 있으며, 내장된 확장성과 거버넌스 기능을 활용하세요. 파워 사용자는 여러 AI 모델을 유연하게 활용하고 모델을 비교하여 다양한 사용 사례에서 성능을 최적화할 수 있는 점을 높이 평가합니다.

자동 비용 최적화 기능과 Databricks 워크플로우와의 긴밀한 연동을 통해, 운영 부담 없이 안정적인 기업급 AI를 프로덕션 환경에 도입하려는 팀에게 적합한 선택지입니다.

Databricks 모델 서빙의 주요 기능

Databricks 모델 서비스 한도

Databricks 모델 서비스 가격 정책

Databricks 모델 서비스 평가 및 리뷰

실제 사용자들은 Databricks 모델 서빙에 대해 어떻게 평가하고 있을까요?

한 사용자의 리뷰에 따르면:

Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼은 매우 안정적이며, 쿠버네티스에 배포한 직후에도 클라우드 네이티브 아키텍처가 다운되지 않았다는 점이 마음에 듭니다. 솔직히 파이썬/R 통합이 제대로 작동하지 않을 거라 생각했는데, 두 언어 모두 지연 없이 실행되는 걸 보고 놀랐습니다.

단일 목적 AI 도구를 넘어선 ClickUp 활용법

Mammouth AI는 주로 여러 AI 모델을 간편하게 활용하려는 경우 유용합니다. 하지만 대부분의 팀은 단순히 더 나은 답변만을 원하지 않습니다. 프로젝트, 사람, tools를 넘나들며 일을 추진할 수 있는 AI를 원합니다.

이 목록의 대안들은 두 가지 범주로 나뉩니다:

AI가 실제 업무 맥락에 연동되어 출력을 실행 가능한 조치로 전환하기를 원한다면, ClickUp이 가장 적합한 솔루션입니다. 계획과 실행을 한곳에서 관리하므로, 에이전트와 자동화 기능이 팀이 매일 사용하는 동일한 신뢰할 수 있는 정보원을 기반으로 운영될 수 있습니다.

일에 AI를 도입하세요. ClickUp을 사용해 보세요. ✅

자주 묻는 질문

Mammouth AI는 주로 AI 에이전트와 기본 워크플로우 프로토타이핑에 사용됩니다. Teams는 더 깊은 통합, 거버넌스, 운영 모니터링이 필요할 때 종종 다른 대안을 찾습니다.

프로젝트, 작업, 문서, 팀 워크플로우 내에서 직접 작동하는 AI 에이전트를 원한다면, ClickUp이 일반적으로 최적의 선택입니다. 실행과 오케스트레이션이 동일한 공간에서 이루어지기 때문입니다.

에이전트 프레임워크와 조합 가능한 워크플로우가 필요하다면, 오케스트레이션, 앱 구축, 검색 중 우선순위에 따라 CrewAI, LangChain, LlamaIndex가 대표적인 선택지입니다.