Outworked v0.3.0은 iMessage 지원, 내장 브라우저, 그리고 Claude Code 에이전트용 스케줄링 기능을 추가합니다.

Outworked v0.3.0에서 추가된 기능
Outworked는 Claude Code 에이전트를 팀 구조로 조직하는 데스크톱 애플리케이션입니다. 사용자는 일반 영어로 목표를 입력하면 오케스트레이터가 이를 하위 작업으로 분해하고, 병렬로 작업할 수 있는 전문 에이전트에게 할당합니다. 이 에이전트들은 서로 통신하고, 코드를 작성하며, 이제 버전 0.3.0에서 도입된 추가 기능도 처리할 수 있습니다.
이번 릴리스의 새로운 기능
- iMessage 채널 지원: 에이전트가 iMessage를 통해 문자 메시지를 주고받을 수 있습니다. 다른 통신 채널로 확장 가능합니다.
- 내장 브라우저: 에이전트가 웹사이트를 탐색하고, 웹 콘텐츠와 상호작용하며, 스크린샷을 찍고, 발견한 내용을 팀에 전달할 수 있습니다.
- 스케줄링: 에이전트가 타이머, cron 스케줄 또는 미래 시간에 작업을 실행할 수 있습니다. 예:
0 9 * * *(매일 오전 9시 실행). - 터널링: 에이전트가
tunnel_start를 사용하여 공개 URL을 생성하고, 로컬 콘텐츠(예: 개발 서버)를 인터넷을 통해 공유할 수 있습니다. - 향상된 MCP 및 스킬 지원: Model Context Protocol 서버와 커스텀 스킬을 통해 에이전트 기능을 확장하는 프레임워크가 개선되었습니다.
- 에이전트 요청 자동 승인: 에이전트가 시작한 작업에 대한 워크플로가 간소화되었습니다.
작동 방식
사용자는 Animal Crossing 스타일의 오피스 인터페이스에서 이름, 역할, 성격, 모델, 스프라이트를 가진 에이전트를 생성합니다. 오케스트레이터는 에이전트의 능력에 따라 작업을 적절한 에이전트에게 자동으로 라우팅합니다. 모든 에이전트 활동은 에이전트가 책상으로 이동하여 작업을 수행하는 모습으로 데스크톱 인터페이스에서 확인할 수 있습니다.
예시 워크플로
- 랜딩 페이지 생성: 프론트엔드 개발 에이전트가 사이트를 스캐폴딩하고, HTML/CSS/JS를 작성하며, 로컬 서버를 시작합니다. 디자이너 에이전트가 브라우저에서 검토하고 수정을 요청합니다. 프론트엔드 개발 에이전트가 수정을 하고, 공개 URL을 위해
tunnel_start를 실행한 후,send_message를 사용하여 iMessage로 링크를 전송합니다. - 일일 GitHub PR 요약: Ops 에이전트가 예약된 cron 작업(
0 9 * * *)을 설정하고, 매일 아침 GitHub MCP 서버에 오픈 PR을 쿼리하며, 요약을 작성하고, iMessage로 전송합니다. - 경쟁사 리서치: 오케스트레이터가 리서치 에이전트를 여러 경쟁사에 동시에 할당합니다. 각 에이전트는 내장 브라우저를 사용하여 사이트를 탐색하고, 문서를 읽고, 가격 정보를 추출합니다. 라이터 에이전트가 발견한 내용을 구조화된 문서로 편집하고, 저장소에 커밋하며, Slack에 게시할 수 있습니다.
- GitHub 이슈 트라이아지: 프로젝트 매니저 에이전트가 GitHub MCP 서버를 통해 새로운 이슈를 가져오고, 우선순위와 유형별로 라벨을 지정하며, 팀원에게 할당하고, 첫 번째 응답 댓글을 추가합니다. 재현 가능한 버그의 경우 백엔드 엔지니어에게 조사 및 드래프트 PR 오픈을 할당합니다.
에이전트 능력
- 여러 저장소에 걸쳐 코드 작성 및 배포
- 리서치 및 데이터 추출을 위한 웹 탐색
- Slack, iMessage 및 기타 채널을 통한 메시지 송수신
- cron 표현식을 사용한 예약 작업 실행
- PostgreSQL MCP 서버를 통한 데이터베이스 쿼리
- GitHub, Linear 및 기타 통합을 통한 프로젝트 관리
애플리케이션은 Mac에서 로컬로 실행되며 기존 Claude Code 설정과 통합됩니다. 버전 0.3.0은 단순한 코딩을 넘어 웹 상호작용, 통신, 자동화를 포함한 에이전트 능력의 상당한 확장을 나타냅니다.
📖 Read the full source: HN AI Agents
👀 See Also

rawq: AI 에이전트 시맨틱 코드 검색을 위한 로컬 CLI 도구
rawq는 ONNX 런타임을 통한 시맨틱 검색과 tantivy를 통한 BM25 어휘 검색을 결합한 33MB 로컬 모델을 사용하는 오픈소스 CLI 도구로, AI 에이전트가 관련 코드를 찾는 데 도움을 줍니다. 테스트에서 rawq를 사용한 AI 에이전트는 무작위 read/grep 도구에 비해 4배 적은 토큰을 소비하고 작업을 2배 빠르게 완료했습니다.

클로드 코드 스킬은 딥마인드 알레테이아와 앤트로픽 하네스 접근법을 결합한 것입니다.
Claude Code 스킬은 Planner→Generator→Evaluator→Reviser 파이프라인을 구현하여 DeepMind의 Aletheia 수학 연구 에이전트와 Anthropic의 다중 에이전트 코딩 아키텍처를 결합합니다. 여기에 '블라인드 사전 분석'을 추가했는데, 평가자가 후보 코드를 보기 전에 올바른 접근 방식에 대해 추론하는 방식입니다.

AI 서브루틴: 제로 토큰 비용으로 결정론적 브라우저 자동화
rtrvr.ai의 AI 서브루틴은 브라우저 작업을 한 번 기록하여 호출 가능한 도구로 저장하며, 인증이 자동으로 전파된 상태로 웹페이지 컨텍스트 내에서 재실행되어, 반복 작업에 대한 LLM 추론 비용과 비결정성을 제거합니다.

OpenClaw 개발자가 AI 에이전트를 위한 통합 메모리 시스템 구축
한 개발자가 구조화된 사실, 벡터 검색, 엔티티 그래프, 에피소드 타임라인, 계층적 압축, 이벤트 기반 조정을 결합한 15가지 도구 통합 메모리 시스템을 OpenClaw AI 에이전트용으로 구축했습니다. 이 시스템은 클라우드 의존성이나 월별 요금 없이 로컬에서 실행됩니다.