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• Category: Paper Review
• Date: 2025-03-19

Comparative Analysis of Leading AI Computer Interaction Systems

Executive Summary

This document presents a comprehensive comparison of four leading AI computer interaction systems: OpenAI’s Operator, Anthropic’s Claude Computer Use, Manus, and Google’s Project Mariner. Each system represents a significant advancement in the field of AI agents capable of interacting with computer interfaces, though they differ substantially in their approach, technical implementation, and target users.

Core Capabilities Matrix

Technical Architecture & Implementation

OpenAI Operator

• Core Technology: Computer-Using Agent (CUA) combining GPT-4o’s vision capabilities with reinforcement learning
• Interface Method: Screenshots for perception, mouse/keyboard simulation for interaction
• Execution Environment: Self-contained browser environment
• Key Technical Innovation: Ability to self-correct when encountering challenges or errors

Claude Computer Use

• Core Technology: Enhanced Claude 3.5 Sonnet model with computer interaction capabilities
• Interface Method: API-based interface for perception and interaction with computer interfaces
• Execution Environment: Versatile, adaptable to various software environments
• Key Technical Innovation: General computer skills approach rather than tool-specific integration

Manus

• Core Technology: Specialized agent system (technical details limited)
• Interface Method: Step-by-step processing with visual output generation
• Execution Environment: Dedicated system with Manus Space for visualization
• Key Technical Innovation: Advanced content generation and specialized data visualization

Google Project Mariner

• Core Technology: Gemini 2.0 with enhanced multimodal understanding and reasoning
• Interface Method: Direct integration with user’s browser, visual and voice interaction
• Execution Environment: User’s existing browser
• Key Technical Innovation: Native multimodality across website elements with transparent reasoning

Performance Benchmarks

│                        │ WebVoyager │ ScreenSpot │ OSWorld │ GAIA │ SWE-bench │
│─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────│
│ OpenAI Operator        │    *       │     -      │    -    │  -   │     -     │
│ Claude Computer Use    │    -       │     -      │  14.9%  │  -   │   49.0%   │
│ Manus                  │    -       │     -      │    -    │ SOTA │     -     │
│ Project Mariner        │   90.5%    │   84.0%    │    -    │  -   │     -     │
│ (Tree-search)          │            │            │         │      │           │
│ Project Mariner        │   83.5%    │     -      │    -    │  -   │     -     │
│ (Single-agent)         │            │            │         │      │           │

*SOTA = State of the Art (highest performance)

Notes on Benchmarks:

• WebVoyager: Evaluates autonomous browser agents interacting with real-world websites
• ScreenSpot: Tests multimodal screen understanding across different graphical interfaces
• OSWorld: Assesses AI models’ ability to use computers like people do
• GAIA: Evaluates general AI assistants on real problem-solving capabilities
• SWE-bench: Measures software engineering capabilities, particularly coding skills

Primary Use Cases

OpenAI Operator

• Online form completion and submission
• E-commerce ordering and reservations
• Content search and summarization
• Simple multimedia content creation
• Public service registration and accessibility

Claude Computer Use

• Repetitive process automation
• Software building and testing
• Open-ended research tasks
• Development workflow automation
• DevSecOps support tasks

Manus

• Personalized travel planning
• Financial and stock analysis
• Educational content creation
• Comparison analysis (insurance, products)
• Industry research and supplier sourcing
• Data analysis and visualization
• Visual space creation (Manus Space)

Google Project Mariner

• Complex website navigation and interaction
• Repetitive browser task automation
• Multi-step instruction execution
• Cross-website task completion
• Visual feedback on task progress

Target Users & Accessibility

Safety & Security Measures

OpenAI Operator

• Three-layer safety approach:
  1. User control (takeover mode, user confirmations, task limitations, watch mode)
  2. Data privacy management (training opt-out, transparent data management)
  3. Defense against adversarial websites (cautious navigation, monitoring, detection pipeline)
• Continuous improvement through real-world feedback and rigorous testing

Claude Computer Use

• Proactive safety deployment approach
• New classifiers to identify computer use situations and potential harm
• Responsible scaling policy compliance
• Recommendation to begin with low-risk tasks

Google Project Mariner

• Responsible development priorities for safety and security
• Focus on transparent reasoning and decision-making processes
• Designed with safety-first approach to agent technology

Manus

• Limited information available on safety measures

Technological Strengths & Limitations

OpenAI Operator

• Strengths: Consumer-friendly interface, integrated browser environment, extensive safety mechanisms
• Limitations: Limited to web environment, struggles with complex interfaces, restricted availability

Claude Computer Use

• Strengths: Developer-oriented, versatile software application, strong coding capabilities
• Limitations: Challenges with basic actions (scrolling, dragging, zooming), requires API integration

Manus

• Strengths: Advanced content generation, data visualization, specialized task processing
• Limitations: Limited information on technical implementation and accessibility

Google Project Mariner

• Strengths: Native multimodality, transparent reasoning, integrated with user’s browser
• Limitations: Very limited availability, focused primarily on browser tasks

Future Development Roadmap

OpenAI Operator

• CUA model availability in API
• Expansion to longer and more complex workflows
• Broader user access (Plus, Team, Enterprise users)
• Direct ChatGPT integration

Claude Computer Use

• Rapid capability improvement based on developer feedback
• Expansion across various cloud platforms
• Integration with new Claude 3.5 Haiku model

Google Project Mariner

• Continued research prototype development
• Expansion of trusted tester program
• Focus on responsible development in the agentic era

Manus

• Limited information on specific development plans

Market Positioning Analysis

┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                        │
│  Developer-oriented                                    │
│        ▲                                               │
│        │                                               │
│        │                                               │
│        │       ●                                       │
│        │   Claude Computer                             │
│        │       Use                                     │
│        │                                               │
│        │                                               │
│Technical│                                              │
│Complexity                                              │
│        │                       ●                       │
│        │                   Project                     │
│        │                   Mariner                     │
│        │                                               │
│        │               ●           ●                   │
│        │            Operator      Manus                │
│        │                                               │
│        │                                               │
│        ▼                                               │
│  Consumer-oriented                                     │
│        └───────────────────────────────────────────►  │
│            Web-focused            General-purpose      │
└────────────────────────────────────────────────────────┘

Conclusion

These four systems represent different approaches to the emerging field of AI computer interaction, each with distinct strengths and target applications. OpenAI’s Operator and Google’s Project Mariner focus on browser-based interactions with consumer-friendly interfaces, while Claude Computer Use provides developers with API-based computer control capabilities. Manus distinguishes itself with advanced content creation and visualization features.

All four systems are still in various stages of development and restricted availability, indicating that this technology area is still emerging. The diversity of approaches suggests that the field has not yet converged on a single paradigm for AI computer interaction, providing users with options that match their specific needs and technical capabilities.

As these technologies mature, we can expect increased capabilities, wider availability, and stronger integration with existing workflows, potentially transforming how users interact with computers and digital systems more broadly.

Agent Projects

1. Open AI: Operator
2. Anthropic: Computer Use
3. Google: Project Mariner
4. Manus: Manus

OpenAI Operator vs Anthropic Claude Computer Use vs Manus vs Google Project Mariner: 종합 비교 분석

OpenAI의 ‘Operator’, Anthropic의 ‘computer use’, Manus, 그리고 Google의 ‘Project Mariner’는 모두 AI가 컴퓨터 인터페이스를 직접 조작하거나 복잡한 작업을 자동화할 수 있는 획기적인 기술들입니다. 이 네 가지 기술은 유사한 목표를 향해 나아가고 있지만, 구현 방식, 기술적 특성, 그리고 사용성 측면에서 다양한 차이점을 보입니다. 이 문서에서는 이 네 가지 기술을 면밀히 비교 분석합니다.

1. 기본 개념 및 목표

OpenAI Operator

• 정의: 자체 브라우저를 사용하여 웹에서 사용자를 위한 작업을 수행하는 에이전트
• 주요 목표: 웹 기반 작업 자동화 및 사용자의 일상적인 온라인 작업 대행
• 접근 방식: 특화된 브라우저 환경에서 작동하는 독립적인 에이전트로 구현

Claude Computer Use

• 정의: Claude AI가 사람처럼 컴퓨터를 사용할 수 있게 하는 일반적인 컴퓨터 기술
• 주요 목표: AI에게 범용적인 컴퓨터 사용 능력을 부여하여 다양한 소프트웨어와 도구 활용 가능
• 접근 방식: 기존 Claude 모델에 컴퓨터 인터페이스 인식 및 조작 능력을 추가

Manus

• 정의: 복잡한 작업을 처리할 수 있는 인공지능 비서 및 에이전트
• 주요 목표: 사용자의 다양한 요구사항에 맞춤화된 콘텐츠와 솔루션 제공
• 접근 방식: 단계별 작업 처리 및 시각화된 결과물 생성 능력에 중점을 둔 통합 에이전트

Google Project Mariner

• 정의: Gemini 2.0을 기반으로 한 브라우저 작업 자동화를 위한 연구 프로토타입
• 주요 목표: 멀티모달 이해와 추론 능력을 결합하여 브라우저를 통한 작업 자동화
• 접근 방식: 사용자의 브라우저를 직접 활용하여 웹사이트 탐색 및 상호작용 수행

2. 기술적 기반 및 구현

OpenAI Operator

• 기반 모델: Computer-Using Agent(CUA) - GPT-4o의 시각 능력과 강화학습 기반 추론을 결합
• 구현 방식: 독립적인 브라우저 환경에서 작동하는 특화된 시스템
• 인터페이스 조작: 스크린샷을 통해 “보고” 마우스와 키보드 동작을 통해 “상호작용”
• 벤치마크 성능: WebArena 및 WebVoyager에서 최신 성능 기록 달성
• 환경 제한: 현재는 웹 브라우저 환경으로 제한됨

Claude Computer Use

• 기반 모델: Claude 3.5 Sonnet - 전반적인 능력 향상과 코딩 및 도구 사용 작업에서 특히 강화됨
• 구현 방식: API를 통해 Claude가 컴퓨터 인터페이스를 인식하고 상호작용할 수 있도록 함
• 인터페이스 조작: 화면 관찰, 커서 이동, 버튼 클릭, 텍스트 입력 등 사람과 유사한 방식으로 컴퓨터 사용
• 벤치마크 성능: OSWorld에서 스크린샷 기반 카테고리에서 14.9% 성능(다음 최고 AI 시스템의 7.8%보다 우수)
• 환경 범위: 다양한 소프트웨어 및 도구에 적용 가능한 일반적인 컴퓨터 기술 지향

Google Project Mariner

• 기반 모델: Gemini 2.0 - 강력한 멀티모달 이해 및 추론 능력을 갖춘 모델
• 구현 방식: 사용자의 브라우저와 직접 통합되어 웹 환경에서 작동
• 인터페이스 조작: 화면의 픽셀과 웹 요소(텍스트, 코드, 이미지, 양식)를 이해하고 조작
• 벤치마크 성능: WebVoyager에서 단일 에이전트로 83.5%, 트리 검색 방식으로 90.5% 달성
• 환경 범위: 현재는 브라우저 환경에 초점을 맞추고 있음

3. 기능 및 활용 사례

OpenAI Operator

• 주요 기능:
  • 웹 기반 양식 작성
  • 온라인 주문 및 예약
  • 콘텐츠 검색 및 요약
  • 멀티미디어 콘텐츠 생성(밈 제작 등)
• 활용 사례:
  • DoorDash, Instacart, OpenTable 등 서비스를 통한 일상적 주문 작업
  • 공공 서비스 등록 및 접근성 향상(Stockton시 사례)
  • 소비자 중심의 일상 작업 자동화

Claude Computer Use

• 주요 기능:
  • 반복적 프로세스 자동화
  • 소프트웨어 구축 및 테스트
  • 연구와 같은 개방형 작업 수행
  • 다양한 소프트웨어 프로그램 조작
• 활용 사례:
  • 개발자 중심의 소프트웨어 개발 및 테스트
  • Replit의 앱 평가 자동화 기능
  • GitLab의 DevSecOps 작업 지원
  • 웹 기반 워크플로우 자동화(The Browser Company)

Manus

• 주요 기능:
  • 맞춤형 콘텐츠 및 대시보드 생성
  • 복잡한 리서치 및 데이터 분석
  • 교육 콘텐츠 제작
  • 상세한 여행 계획 및 가이드 생성
  • 시각적 공간 생성 및 디자인(Manus Space)
• 활용 사례:
  • 개인화된 여행 계획(일본 여행 가이드)
  • 금융 및 주식 분석(테슬라 주식 심층 분석)
  • 교육 콘텐츠 제작(운동량 정리 교육 과정)
  • 비교 분석(보험 정책 비교)
  • 산업 연구 및 공급업체 소싱
  • 데이터 분석 및 시각화(온라인 스토어 운영 분석)

Google Project Mariner

• 주요 기능:
  • 원시적 멀티모달 기능(화면의 모든 요소 이해)
  • 음성 지시 이해 및 응답
  • 복잡한 웹사이트 실시간 탐색 및 상호작용
  • 단계별 작업 계획 및 실행 과정 시각화
• 활용 사례:
  • 웹사이트 탐색 및 상호작용 자동화
  • 반복적인 브라우저 작업 시간 절약
  • 복잡한 지시사항 해석 및 단계별 실행
  • 여러 웹사이트에 걸친 작업 수행

4. 사용성 및 접근성

OpenAI Operator

• 대상 사용자: 주로 일반 사용자 대상, 쉽게 작업을 지시할 수 있는 인터페이스
• 현재 접근성: 미국 내 Pro 사용자만 접근 가능(연구 프리뷰 단계)
• 확장 계획: Plus, Team, Enterprise 사용자로 확대 예정
• 사용자 경험: 작업 설명, 저장된 프롬프트 활용, 개인화된 지침 설정 가능
• 통합 방식: ChatGPT에 직접 통합 예정

Claude Computer Use

• 대상 사용자: 주로 개발자와 기술 전문가 대상, API 통합 필요
• 현재 접근성: API를 통해 모든 개발자가 베타 버전으로 접근 가능
• 확장 계획: 다양한 클라우드 플랫폼(Amazon Bedrock, Google Cloud’s Vertex AI)에서 사용 가능
• 사용자 경험: API 통합을 통한 개발자 중심의 경험
• 통합 방식: 다양한 응용 프로그램에 API로 통합 가능

Manus

• 대상 사용자: 다양한 분야의 전문가와 일반 사용자 모두
• 현재 접근성: 제공된 정보만으로는 정확한 접근성 파악 어려움
• 사용자 경험: 단계별 작업 처리를 통한 시각적 결과물 제공
• 통합 방식: Manus Space를 통한 시각적 공간 생성 및 공유 가능
• 작업 제출: 사용자가 작업을 제출하고 결과를 받아볼 수 있는 시스템

Google Project Mariner

• 대상 사용자: 브라우저를 사용하는 일반 사용자
• 현재 접근성: 제한된 신뢰할 수 있는 테스터 그룹만 액세스 가능(대기자 명단 운영)
• 확장 계획: 연구 프로토타입 단계로, 향후 확장 계획은 명확히 공개되지 않음
• 사용자 경험: 사용자 브라우저에 직접 통합되어 시각적 피드백 제공
• 통합 방식: 사용자의 기존 브라우저와 직접 연동되는 방식

5. 안전 및 보안 측면

OpenAI Operator

• 안전 접근법: 3단계 안전장치(사용자 제어, 데이터 개인정보 관리, 악의적 웹사이트 방어)
• 주요 기능:
  • 인계 모드(Takeover mode): 민감한 정보 입력 시 사용자에게 제어권 이전
  • 관찰 모드(Watch mode): 민감한 사이트에서 면밀한 감독
  • 악의적 인젝션 감지 및 예방
• 데이터 관리: 투명한 데이터 관리 및 삭제 기능 제공

Claude Computer Use

• 안전 접근법: 프로액티브한 안전 배포 접근법 적용
• 주요 기능:
  • 새로운 분류기를 통해 컴퓨터 사용 상황 및 잠재적 해악 식별
  • 개발자에게 저위험 작업부터 시작하도록 권장
• 데이터 관리: 구체적인 내용은 공개되지 않았으나, 책임있는 확장 정책(Responsible Scaling Policy) 준수

6. 현재 한계점 및 과제

OpenAI Operator

• 복잡한 인터페이스(슬라이드쇼 작성, 캘린더 관리 등)에서 어려움 발생
• 연구 프리뷰 단계로, 정확성 및 신뢰성 개선 필요
• 확장성 측면에서 더 많은 사용자 접근성 확보 필요

Claude Computer Use

• 스크롤링, 드래깅, 줌과 같은 일부 기본 동작에서 어려움 발생
• 실험적 단계로 때로는 번거롭고 오류가 발생하기 쉬움
• 스팸, 허위정보, 사기와 같은 위협에 대한 새로운 벡터 가능성

7. 벤치마크 성능 비교

OpenAI Operator

• WebArena 및 WebVoyager 벤치마크에서 최신 성능 기록(구체적인 수치는 공개되지 않음)
• 자체 개발 브라우저 환경에서의 성능 측정

Claude Computer Use

• OSWorld 벤치마크에서 스크린샷 기반 카테고리 14.9% 성능(다음 최고 AI 시스템의 7.8%보다 우수)
• 더 많은 단계가 허용된 경우 22.0%의 성능
• SWE-bench Verified 및 TAU-bench에서 성능 향상

Manus

• GAIA 벤치마크에서 모든 난이도에서 새로운 최첨단(SOTA) 성능 달성
• 표준 모드에서 프로덕션 버전과 동일한 설정으로 평가하여 재현성 보장
• OpenAI Deep Research 및 기타 시스템과 비교하여 우수한 성능 보여줌

Google Project Mariner

• WebVoyager 벤치마크에서 단일 에이전트로 83.5%, 트리 검색 방식으로 90.5% 달성
• ScreenSpot 벤치마크에서 84.0% 성능 기록(멀티모달 화면 이해 및 그라운딩)
• 실제 웹사이트와의 상호작용에서 인간 평가자들의 다수결 투표로 평가

8. 향후 발전 방향

OpenAI Operator

• API에서의 CUA 모델 제공 계획
• 더 길고 복잡한 워크플로우 처리 능력 개선
• 더 넓은 사용자 그룹으로 확장

Claude Computer Use

• 개발자 피드백을 통한 빠른 기능 개선
• 다양한 클라우드 플랫폼으로의 확장
• 새로운 Claude 3.5 Haiku 모델과의 통합

10. 결론

OpenAI의 Operator, Anthropic의 Claude Computer Use, 그리고 Manus는 각각 고유한 방식으로 AI가 복잡한 작업을 수행할 수 있는 능력을 보여주고 있으며, 그 접근 방식과 타겟 사용자층에서 중요한 차이를 보입니다.

Operator는 일반 사용자가 쉽게 활용할 수 있는 소비자 중심의 웹 자동화 도구로, 일상적인 온라인 작업을 대신 수행하는 데 초점을 맞추고 있습니다. Claude Computer Use는 개발자와 기술 전문가를 위한 API 기반의 솔루션으로, 다양한 소프트웨어와 도구를 활용한 복잡한 작업 자동화에 더 적합합니다. Manus는 다양한 사용자를 위한 종합적인 콘텐츠 생성 및 분석 솔루션으로, 특히 시각적 결과물 생성과 복잡한 리서치 분야에서 강점을 보입니다.

세 기술 모두 현재 발전 과정에 있으며, 각자의 영역에서 고유한 강점을 가지고 있습니다. Operator는 웹 기반 작업 자동화에, Claude Computer Use는 개발자 환경 통합에, Manus는 맞춤형 콘텐츠 생성과 시각화에 특화되어 있습니다.

이러한 기술들은 앞으로도 계속 발전하면서 AI 시스템의 핵심 역량으로 자리잡을 것으로 보이며, 이는 사용자와 AI의 상호작용 방식을 근본적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 다양한 접근 방식의 공존은 사용자들에게 자신의 필요에 가장 적합한 솔루션을 선택할 수 있는 폭넓은 옵션을 제공할 것입니다.

1. Open AI: Operator

OpenAI가 최근 출시한 Operator는 웹 브라우저를 직접 사용하여 사용자를 위해 다양한 작업을 수행할 수 있는 에이전트입니다.

1. Operator의 기본 개념

Operator는 다음과 같은 특징을 가진 AI 에이전트입니다.

• 자체 브라우저를 사용하여 웹페이지를 탐색하고 상호작용할 수 있음
• 타이핑, 클릭, 스크롤과 같은 인간 사용자의 동작을 모방
• 현재는 연구 프리뷰(research preview) 단계로, 미국 내 Pro 사용자만 접근 가능
• 웹사이트: operator.chatgpt.com

2. 기술적 기반

Operator는 Computer-Using Agent(CUA)라는 새로운 모델에 의해 구동됩니다.

• GPT-4o의 시각 능력과 강화학습을 통한 고급 추론 기능을 결합
• 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)와 상호작용하도록 훈련됨
• 스크린샷을 통해 “보고” 마우스와 키보드 동작을 통해 “상호작용”
• 별도의 API 통합 없이도 웹과 상호작용 가능
• 문제가 발생하면 자체적으로 수정하거나 필요시 사용자에게 제어권 반환
• WebArena 및 WebVoyager 벤치마크에서 최신 성능 기록 달성

3. 사용 방법

Operator의 기본 사용법은 다음과 같습니다.

1. 수행할 작업 설명
2. 필요시 언제든지 원격 브라우저 제어권 가져오기 가능
3. 로그인, 결제 정보 입력, CAPTCHA 해결 같은 작업에서는 사용자에게 제어권 넘김
4. 개인화된 작업흐름 설정 가능:
   • 모든 사이트 또는 특정 사이트에 대한 사용자 지정 지침 추가
   • 자주 사용하는 프롬프트를 홈페이지에 저장 가능
   • 여러 대화를 통해 동시에 여러 작업 실행 가능

4. 생태계 및 사용자 영향

Operator는 디지털 생태계에서 AI의 역할을 변화시킵니다.

• 사용자 작업 간소화 및 기업에 혁신적인 고객 경험 제공
• DoorDash, Instacart, OpenTable, Priceline 등 다양한 기업과의 협력
• 공공 부문 응용 프로그램에서의 활용 가능성 탐색(예: Stockton시와의 협력)
• 초기에는 제한된 사용자에게만 공개하여 실제 피드백을 기반으로 빠르게 학습 및 개선

5. 안전 및 개인정보 보호

Operator는 3단계 안전장치를 통해 오용을 방지하고 사용자 제어를 보장합니다.

5.1 사용자 제어

• 인계 모드(Takeover mode): 민감한 정보 입력 시 사용자에게 제어권 이전
• 사용자 확인: 주문 제출, 이메일 전송 등 중요 작업 전 승인 요청
• 작업 제한: 은행 거래나 중요한 결정이 필요한 작업은 거부
• 관찰 모드(Watch mode): 이메일, 금융 서비스와 같은 민감한 사이트에서는 사용자의 면밀한 감독 필요

5.2 데이터 개인정보 관리

• 훈련 옵트아웃: ChatGPT 설정에서 ‘모델 개선’ 옵션을 끄면 Operator 데이터도 모델 훈련에 사용되지 않음
• 투명한 데이터 관리: 모든 브라우징 데이터 삭제 및 모든 사이트에서 로그아웃 가능

5.3 악의적 웹사이트 방어

• 신중한 탐색: 프롬프트 인젝션을 감지하고 무시하도록 설계
• 모니터링: 전용 “모니터 모델”이 의심스러운 행동 감시
• 탐지 파이프라인: 자동화 및 인간 검토 프로세스를 통해 새로운 위협 식별

6. 현재 한계점

Operator는 아직 연구 프리뷰 단계로 몇 가지 제한사항이 있습니다.

• 복잡한 인터페이스(슬라이드쇼 작성, 캘린더 관리 등)에서 어려움 발생 가능
• 정확성, 신뢰성, 안전성 향상을 위해 사용자 피드백이 중요
• 아직 실수를 할 수 있는 학습 단계에 있음

7. 향후 계획

OpenAI는 Operator에 대해 다음과 같은 계획을 가지고 있습니다.

• API에서의 CUA: 개발자들이 자체 에이전트를 구축할 수 있도록 Operator의 기반 모델인 CUA를 API로 제공 예정
• 기능 향상: 더 길고 복잡한 워크플로우를 처리하는 능력 개선 계속
• 접근성 확대: Plus, Team, Enterprise 사용자로 확대하고 궁극적으로 ChatGPT에 직접 통합 예정

결론

Operator는 AI가 웹 브라우저를 통해 사용자를 대신하여 작업을 수행할 수 있는 중요한 발전을 보여줍니다. 현재는 제한된 사용자만 접근할 수 있는 연구 프리뷰 단계지만, 향후 더 많은 사용자에게 확대되고 기능이 개선될 예정입니다. 안전, 개인정보 보호, 사용자 제어를 중심으로 설계되었으며, 일상적인 웹 작업을 자동화하는 방식으로 AI의 유용성을 크게 확장시킬 잠재력을 가지고 있습니다.