AI가 영상 만들고 폰까지 조작, 화제의 도구 10개

스스로 일을 처리하는 AI(에이전트)를 실제 업무에 연결하는 프로젝트가 잇따라 나왔다. 최근 두 달 사이 개발자들이 모인 공개 저장소 GitHub에서 관심 표시인 ‘별’을 많이 받은 프로젝트 10개를 모았다. 영상 제작과 스마트폰 조작 도구가 있는가 하면, AI가 일할 환경을 꾸리고 여러 AI의 역할을 나누는 도구도 눈에 띈다.

deepseek-harness, 필요한 기능만 붙여 쓴다

딥시크가 공개한 DeepSeek Harness는 필요한 기능을 하나씩 붙여 쓰는 AI 작업 환경이다. 맡길 일에 맞춰 도구를 직접 구성하려는 개발자를 겨냥했다. 아직 개발자 미리보기 단계이며, 누구나 가져다 쓸 수 있는 MIT 라이선스로 공개됐다. 별은 235,128개로 이번 목록에서 가장 많다.

이미지: GitHub deepseek-ai/deepseek-harness (MIT)

hypit, 영상 편집을 AI에 맡긴다

Hypit은 Claude Code나 Codex가 영상 작업을 직접 하게 만드는 도구다. 장면과 자막은 물론 보조 화면과 효과까지 다룬다. 기존 영상을 불러와 손보거나 템플릿에서 시작할 수 있다. 영상 제작 과정을 AI에 넘기려는 사람이 살펴볼 만하다. 별은 16,113개다.

라이선스는 Apache License 2.0을 바탕으로 추가 조건을 붙인 형태다. 소속 조직의 업무나 상업 작업에는 쓸 수 있다. 다만 한 서비스를 여러 고객이 나눠 쓰는 형태로 운영하거나, 다른 회사를 상대로 호스팅과 SaaS 형태로 제공하거나, 상업적으로 다시 배포하려면 별도 허가를 받아야 한다.

codex-chatgpt-web, Codex에서 ChatGPT 모델 쓰기

Codex의 모델 선택 화면에서 자기 계정의 ChatGPT 웹 모델을 고를 수 있게 이어 주는 도구다. 작업 맥락과 이미지, 연결해 둔 도구를 그대로 유지한다. 여기에 ChatGPT 웹에 걸린 별도 사용 한도를 쓴다고 설명한다. 두 서비스를 함께 쓰는 이용자를 겨냥했다. 한국어 안내 링크가 있고 MIT 라이선스로 공개됐다. 별은 11,285개다.

artemis, 말 한마디로 안드로이드폰 조작

구글의 ARTEMIS는 평소 쓰는 말로 내린 지시를 안드로이드 기기의 작업으로 바꿔 준다. 여러 앱을 오가는 작업과 테스트를 실행하고 기록도 남긴다. 앱이 제대로 도는지 점검하거나 휴대전화 작업을 자동으로 돌리려는 사람에게 맞는다. Codex와 Claude Code 같은 AI 코딩 도구와도 연결된다. 별은 9,735개다.

이미지: GitHub google/artemis README (Apache-2.0)

dsh-routing-suite, 일마다 처리 방식을 달리한다

DeepSeek Harness에서 작업 성격에 따라 AI의 처리 방식을 고르는 도구 묶음이다. 계획부터 마지막 점검까지 단계를 나눠 진행한다. 돌아가는 환경을 다시 시작하지 않고 관리하는 기능도 담았다. AI의 작업 순서를 세밀하게 짜려는 개발자가 대상이다. MIT 라이선스로 공개됐고 별은 7,206개다.

이미지: GitHub yjh051108/dsh-routing-suite (MIT)

codex-with-chatgpt, 계획은 ChatGPT 실행은 Codex

ChatGPT가 계획을 세우고 Codex가 그 계획대로 실행하도록 두 도구를 이어 붙인다. ChatGPT 유료 구독의 웹 사용 한도를 계획과 검토에 쓰려는 이용자를 겨냥한 구성이다. MIT 라이선스로 공개됐고 별은 6,612개다.

이미지: GitHub XiaoDuoYa/codex-with-chatgpt (MIT)

OpenBot, 회사 안에서 굴리는 AI 동료

OpenBot은 AI마다 별도의 브라우저와 파일, 허용된 도구를 따로 배정하는 작업 환경이다. AI가 무언가를 실행하기 전에 할지 말지를 정하고, 실행한 뒤에는 기록을 남긴다. 회사가 직접 운영하는 서버에 설치해 고쳐 쓸 수 있다. 업무용 AI가 어디까지 손댈 수 있는지 관리하려는 조직에 맞는다. MIT 라이선스이며 별은 5,518개다.

이미지: GitHub CopilotKit/OpenBot (MIT)

reef, 받은 피드백을 다음 버전에 반영

Reef는 AI가 답을 내놓고 피드백을 받아 배우고, 달라진 버전을 다시 내보내는 과정을 하나로 잇는다. 모델을 추가로 학습시키려는 개발팀을 위한 도구다. AI에게 주는 지시문과 작업 규칙을 다듬을 때도 쓴다. 별은 4,654개다.

이미지: GitHub Human-Agent-Society/reef (Apache-2.0)

FrontierAgent, 긴 조사와 문서 작업 나눠 맡기기

FrontierAgent는 오래 걸리는 조사와 파일 중심 작업을 처리하는 도구다. AI 하나가 자료를 읽고 결과물을 쓰게 할 수도 있다. 여러 AI에 따로 일을 맡긴 뒤 결과를 합칠 수도 있다. 조사와 문서 작업을 AI에 넘기는 환경을 꾸리려는 사람에게 맞는다. 별은 4,592개다.

이미지: GitHub ApodexAI/FrontierAgent README (Apache-2.0)

sprix-sage-router, 이 일 누구에게 넘길까

작업 도중 AI가 계속 혼자 할지, 다른 AI의 도움을 받을지, 아예 일을 넘길지 정해 주는 도구다. 이미 끝낸 작업과 다시 쓸 수 있는 결과물, 실패한 기록을 따져 판단한다. 남은 예산과 마감도 판단 기준에 넣는다. 여러 AI가 함께 일하는 시스템을 만드는 개발자가 대상이다. MIT 라이선스이며 별은 4,196개다.

이미지: GitHub wang2122/sprix-sage-router (MIT)

10개 프로젝트를 관통하는 흐름은 두 가지다. AI에 맡기는 일의 범위를 넓히면서, 동시에 그 과정과 역할 분담을 관리하려 한다는 점이다. 일반 이용자 눈에는 영상 제작과 휴대전화 조작처럼 손에 잡히는 용도가 먼저 들어온다. 남은 관심사는 이들 도구가 실제 작업을 얼마나 안정적으로 끝내느냐다. 연결한 서비스의 이용 조건을 지키면서 돌아가는지도 함께 지켜볼 대목이다.