AI 오피스 어시스턴트는 더 이상 단순히 질문에 답하는 도구가 아닙니다.

1년 전만 해도 대부분의 사람들은 AI 도구를 비교할 때 어느 것이 더 글을 잘 쓰는지, 더 빠르게 요약하는지, 코드를 더 명확하게 설명하는지를 물었습니다. 2026년에는 이러한 기준이 너무 좁게 느껴집니다. 진정한 차이는 어시스턴트가 지시부터 실행, 정리, 전달, 검토까지 하나의 작업을 수행할 수 있는지에 달려 있습니다.

그래서 ToDesk AI, Tencent QClaw, Kimi K2.6의 이번 비교는 누가 더 대화를 잘하는지에 관한 것만이 아닙니다. 실제로 누가 일을 끝낼 수 있는지에 관한 것입니다.

이러한 변화는 We0.ai의 제품 논리와도 맞닿아 있습니다. 쇼케이스 웹사이트는 게시되는 데서 멈춰서는 안 됩니다. 검색을 통해 발견되고, AI 검색과 어시스턴트가 이해할 수 있어야 하며, 콘텐츠, 사례, 템플릿, 성장 도구와 연결되고, 최종적으로 리드와 고객으로 전환되어야 합니다. AI 오피스 어시스턴트도 같은 원칙을 따릅니다. 대화만으로는 충분하지 않습니다. 워크플로 실행이야말로 가치가 시작되는 지점입니다.

핵심 요약

요약하자면, 함께 사고할 어시스턴트가 필요하다면 Kimi가 강력합니다. 더 프라이빗한 로컬 우선 워크플로를 원한다면 QClaw가 매력적입니다. 작업을 마무리하는 데 도움을 주는 어시스턴트를 원한다면 ToDesk AI가 더 안정적으로 느껴집니다.

테스트 방법: 데모가 아니라 작업을 완료할 수 있는지

이 글은 제품 페이지나 홍보 영상만을 바탕으로 작성된 것이 아닙니다. 세 가지 도구를 동일한 실무 작업 세트에 투입했습니다.

• 작업 1: 공개 웹페이지를 크롤링하고 수집한 데이터를 정리하기

• 작업 2: 판타지 이야기를 생성하고, 이를 대본으로 각색한 뒤, 시각적 프롬프트 준비하기

• 작업 3: 프런트엔드 프로젝트 구조를 분석하고 점수와 최적화 조언을 출력하기

이 작업들은 사무 자동화, 콘텐츠 제작, 코드 분석을 포괄합니다. 단순해 보이지만, AI 어시스턴트가 지시를 이해하고, 단계를 계획하며, 도구를 사용하고, 파일을 정리하고, 필요할 때 대체 해결책을 선택할 수 있는지를 드러냅니다.

1. ToDesk AI: 실행 준비가 가장 잘 된 AI 오피스 어시스턴트

홈페이지 경험과 기능 진입점

ToDesk AI는 모든 것을 최소한의 채팅창 뒤에 숨기려 하지 않습니다. 인터페이스는 기능 중심이 분명하며, 스킬, 대화, 에이전트, 폴더, 권한, AI 액세스에 대한 별도 진입점이 있습니다. 첫눈에 가장 세련돼 보이지는 않을 수 있지만, 어디서 시작해야 하는지 이해하기 쉽습니다.

모델 전환 진입점은 특히 실용적입니다. 가벼운 작업에는 더 빠른 모델을 사용할 수 있고, 복잡한 추론은 더 강력한 모델로 전환할 수 있습니다. 이는 현실적인 설계 선택입니다. 모든 작업에 가장 무거운 모델이 필요한 것은 아닙니다.

원문 기사 이미지: ToDesk AI 스킬 라이브러리 인터페이스

보안 및 실행 제어

ToDesk AI는 더 명확한 권한 구조를 갖추고 있습니다. 읽기 전용 작업, 생성 또는 수정 작업, 고위험 작업으로 구분됩니다. 고위험 작업은 기본적으로 확인이 필요합니다. AI 어시스턴트가 파일, 페이지, 데스크톱을 제어할 수 있게 되면 효율성만으로는 충분하지 않습니다. 경계가 중요합니다.

작업 감사 로그도 유용합니다. 기업 사용자에게는 AI 작업을 나중에 검토할 수 있는지가 중요합니다. 무엇이 수행되었는지, 무엇이 변경되었는지, 해당 작업이 확인되었는지를 확인할 수 있어야 합니다.

실제 테스트 성능

웹 크롤링 및 데이터 아카이빙 작업에서 ToDesk AI는 가장 완전하게 수행했습니다. 프로젝트 폴더를 만들고, 콘텐츠를 카테고리별로 분리했으며, 핵심 분석 데이터를 위한 요약 문서를 생성했습니다. 이 과정에는 추가 개입이 거의 필요하지 않았습니다.

콘텐츠 생성 작업에서는 스토리와 스크립트가 잘 완성되었습니다. 시각적 콘셉트 단계에서는 이미지 생성에 외부 API가 필요했기 때문에 어시스턴트는 자신이 그림을 그릴 수 있는 것처럼 가장하지 않았습니다. 대신 상세한 시각적 프롬프트를 생성했습니다. 이러한 대체 방식은 완성도가 낮은 이미지 출력을 억지로 만드는 것보다 더 유용합니다.

코드 아키텍처 분석도 원활했습니다. 최종 Excel 파일은 데스크톱에 저장되었으며 모듈, 기술 스택, 점수, 우선순위가 지정된 최적화 조언을 포함했습니다. 빠른 프로젝트 상태 점검용으로는 충분합니다.

원문 기사 이미지: ToDesk AI가 생성한 코드 분석 및 최적화 표

ToDesk AI 점수

2. QClaw: 로컬 우선 및 개인정보 보호 우선

홈페이지 경험과 제품 인상

QClaw는 깔끔한 느낌을 주지만, 사용자가 조금 탐색하기를 기대한다. 기본 진입점은 찾기 어렵지 않고 메시징 연동 진입점도 눈에 띄지만, 스킬 마켓과 안전 설정 같은 고급 기능은 더 많은 탐색이 필요하다.

가장 매끄러운 제품은 아니지만, 포지셔닝은 분명합니다. 클라우드 업로드에 덜 의존하는 로컬 우선 방식입니다. 많은 사용자에게는 시각적인 완성도보다 이것이 더 중요합니다.

보안: 가장 강력한 판매 포인트

QClaw의 핵심 장점은 로컬 우선 실행입니다. 데이터가 클라우드에 업로드될 가능성이 낮아져 더 강한 개인정보 보호 느낌을 줍니다. 보안 가드는 고위험 스크립트, 실수로 인한 파일 삭제, 비정상적인 네트워크 접근을 차단하고 안전 로그를 기록할 수 있습니다.

절충점도 있습니다. 클라우드 동기화는 더 약하고, 타사 커뮤니티 스킬은 아직 더 성숙한 검토 프로세스가 필요합니다. 일반 사용자는 타사 스킬을 신중하게 사용해야 합니다.

실제 테스트 성능

QClaw는 많은 작업을 완료할 수 있지만, 결과물의 마무리 안정성은 ToDesk AI만큼 안정적이지 않습니다. 예를 들어 프로젝트 아키텍처를 분석하고 모듈과 종속성을 설명할 수 있지만, 작업에서 데스크톱에 저장된 표를 요청하면 실제 출력은 Markdown 파일에 더 가까울 수 있습니다.

이는 실질적인 문제를 만듭니다. 워크플로에 Excel 파일, 보고서 또는 분류된 폴더와 같은 표준 결과물이 필요한 경우 QClaw에서는 수동 단계가 하나 더 필요할 수 있습니다.

원문 기사 이미지: QClaw 코드 아키텍처 분석 및 최적화 제안

3. Kimi K2.6: 강력한 긴 컨텍스트 추론, 더 약한 실행 루프

홈페이지 경험 및 최적의 사용 사례

Kimi는 가장 깔끔한 인터페이스를 갖추고 있습니다. 채팅 상자, 기록 패널, 파일 처리 진입점이 직관적이며, 온보딩 과정의 마찰이 거의 없습니다.

전통적인 강점은 여전히 긴 컨텍스트 이해, 문서 분석, 코드 읽기, 콘텐츠 제작에 있습니다. K2.6은 더 강력한 에이전트 기능을 추가했지만, 제품은 여전히 데스크톱 실행 엔진이라기보다는 매우 뛰어난 분석형 어시스턴트에 가깝게 느껴집니다.

보안 및 권한 제어

Kimi의 권한 관리는 비교적 단순합니다. 일상적인 사무 업무에는 충분하지만, 영업 기밀, 고객 정보 또는 민감한 문서를 다루는 사용자는 먼저 명확한 사용 범위를 정해야 합니다.

실무 테스트 성능

웹 데이터 수집 작업에서 Kimi는 데이터를 수집하고 json, md, csv 파일을 생성했지만, 원시 데이터의 상당 부분이 영어로 남아 있었고 중국어 분류도 충분히 완전하지 않았습니다. 중국어권 사무 사용자에게는 더 많은 정리 작업이 필요하다는 의미입니다.

원본 기사 이미지: Kimi 웹 데이터 수집 및 파일 출력

콘텐츠 제작은 Kimi가 뛰어난 성능을 보이는 영역입니다. 이야기, 대본, 세계관 구축, 대화가 자연스럽게 느껴졌습니다. 이미지를 직접 만들 수 없을 때는 HTML과 CSS를 사용해 콘셉트 비주얼을 제작했는데, 이는 창의적인 우회 방법이었습니다.

코드 분석에서는 Kimi가 구조화된 점수표를 만들고 우선순위와 범주별로 권장 사항을 그룹화했습니다. 다만 완성도 있어 보이는 분석이 항상 정확한 것은 아니므로, 일부 제안은 구현 전에 확인해야 합니다.

원본 기사 이미지: Kimi가 생성한 코드 채점표 및 최적화 체크리스트

Kimi 점수

4. 나란히 비교: 차이는 답변이 아니라 전달 방식에 있다

7.5

이해 정확도

8.5

7.0

8.0

다중 기기 지원

8.5

6.5

8.5

실제 성능

9.0

7.0

7.5

종합 결론

워크플로 완료 역량이 가장 강함

개인정보 보호 및 로컬 안전성이 가장 강함

긴 컨텍스트 생성 및 추론이 가장 강함

5. 무엇을 선택해야 할까요?

실제로 작업을 끝까지 실행할 수 있는 AI 오피스 어시스턴트를 원한다면 ToDesk AI부터 시작하세요. 모든 개별 측면에서 가장 똑똑하지는 않을 수 있지만, 워크플로를 마무리하는 데는 가장 뛰어납니다.

개인정보 보호가 최우선이라면, 특히 로컬 파일, 고객 데이터 또는 내부 문서로 작업할 때 QClaw를 고려해볼 만합니다. 다만 가끔 수동 정리, 확인, 형식 조정을 감수해야 합니다.

업무가 주로 긴 문서 읽기, 리서치 분석, 코드 이해, 콘텐츠 제작이라면 Kimi는 여전히 매우 적합합니다. Kimi의 강점은 가장 강력한 데스크톱 실행 루프가 아니라 깊이 있는 이해와 매끄러운 표현입니다.

따라서 진짜 질문은 어떤 AI가 더 강한가가 아닙니다. 진짜 질문은 AI가 어떤 워크플로에 들어오기를 원하는가입니다.

6. 이것이 We0.ai에 의미하는 바

AI 오피스 어시스턴트 간의 경쟁은 채팅 품질에서 워크플로 역량으로 이동하고 있습니다. 쇼케이스 웹사이트 성장도 마찬가지입니다.

웹사이트가 단순히 게시되기만 했다면 Build 단계만 완료한 것입니다. 실제 성장 가치를 지닌 웹사이트는 제품, 서비스, 사례, 작업물을 보여주고, 그다음 SEO, GEO, AI 검색 및 AI 어시스턴트가 이해할 수 있게 되며, 마지막으로 방문자를 리드와 고객으로 전환해야 합니다.

그래서 We0.ai는 일반적인 AI 웹사이트 빌더로 이해해서는 안 됩니다. 구축, 쇼케이스, 검색 가시성, 템플릿, 사례, 성장 도구를 하나의 흐름으로 연결하는 AI 쇼케이스 웹사이트 성장 플랫폼으로 이해하는 것이 더 적절합니다.

AI 오피스 어시스턴트의 경우 질문은 일을 완료할 수 있는가입니다. 쇼케이스 웹사이트의 경우 질문은 검색 트래픽, AI 추천 트래픽, 고객 리드를 계속 생성할 수 있는가입니다.

FAQ

2026년에 AI 오피스 어시스턴트는 어떻게 선택해야 하나요?

주요 워크플로부터 시작하세요. 실행에는 ToDesk AI를, 로컬 개인정보 보호에는 QClaw를, 긴 문서, 코드 읽기 및 콘텐츠 제작에는 Kimi를 선택하세요.

ToDesk AI, QClaw, Kimi의 가장 큰 차이점은 무엇인가요?

ToDesk AI는 워크플로 완료에 가장 강하고, QClaw는 로컬 우선 개인정보 보호에 가장 강하며, Kimi는 긴 컨텍스트 추론과 콘텐츠 제작에 가장 강합니다.

AI 오피스 어시스턴트는 챗봇과 어떻게 다른가요?

챗봇은 주로 답변을 제공합니다. AI 오피스 어시스턴트는 파일 읽기, 데이터 정리, 도구 호출, 결과물 생성 등 워크플로에 직접 들어갑니다.

기업 업무에는 어떤 도구가 더 적합한가요?

권한 제어, 감사 로그, 안정적인 제공 측면에서는 ToDesk AI가 일상적인 기업 자동화에 더 강합니다. 엄격한 로컬 처리에는 QClaw도 주목할 만합니다.

이것은 SEO 및 GEO와 어떤 관련이 있나요?

AI 오피스 어시스턴트는 콘텐츠 제작, 데이터 정리, 페이지 업데이트, 검색 최적화를 워크플로로 전환할 수 있습니다. 쇼케이스 웹사이트의 경우 이는 검색 가시성과 AI 가시성에 직접적인 영향을 미칩니다.

여기서 We0.ai는 어떤 역할을 하나요?

We0.ai는 Build에서 Showcase, Grow, Leads까지의 전체 경로에 집중하므로, 웹사이트가 단순히 공개되는 데 그치지 않고 SEO, GEO, 사례 소개, 리드 생성을 지속적으로 지원하도록 합니다.

관련 도구

• ToDesk

• ToDesk AI Chrome 확장 프로그램

• QClaw

• Kimi

• We0.ai

• Perplexity

출처

• 원본 CSDN 기사

• ToDesk 공식 웹사이트

• ToDesk AI Chrome 웹 스토어

• QClaw 공식 웹사이트

• Tencent QClaw 출시

• Kimi 공식 웹사이트