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    Freepik, Magnific으로 확장되다
    Magnific Agents

    에이전트를 설계해서 작업을 리드하세요.

    바로 사용할 수 있는 에이전트로 시작하거나 직접 만들어 보세요. 레퍼런스를 기억하고, 프로젝트 맥락을 이어가며, 팀이 이미 사용하는 Spaces 안에서 함께 작업해요.

    사용자가 직접 설계하는 크리에이티브 에이전트는 Magnific뿐이에요. 여러분만의 에이전트를 만들 수 있도록 설계했어요.

    올봄 수많은 에이전트가 등장했지만, 자신만의 에이전트로 완성할 수 있는 건 오직 하나뿐이에요.

    기준은 여러분이 정해요. 에이전트는 그 기준에 맞춰요.

    에이전트를 여러분의 방식에 맞추는 세 가지 요소. 무엇을 알고, 무엇을 기억하고, 무엇을 만들어내는가.

    1. 지식 기반

    PDF, 이미지, 동영상, 텍스트 파일, 문서를 업로드해 보세요. 에이전트가 모든 대화에서 이를 활용하므로 매번 처음부터 시작할 필요가 없어요.

    2. 두 메모리 레이어

    선호하는 방식과 프로젝트 규칙을 기억해요. 다음 세션은 중단한 지점에서 바로 이어지고, 다음 팀원도 작업을 그대로 이어갈 수 있어요.

    3. 편집 가능한 워크플로

    에이전트가 Spaces 안에서 워크플로를 만들어요. 팀은 이를 열고, 수정하고, 함께 발전시켜 나갈 수 있어요.

    맞춤형 에이전트. 직접 설계하세요.

    바로 사용할 수 있는 에이전트 3개와 직접 만드는 맞춤형 에이전트까지.

    Magnific Agent

    일상의 Creative Partner예요. 프로젝트를 계획하고, Spaces에서 워크플로를 실행하고, 세션이 바뀌어도 작업 맥락을 이어가요. 대화 사이에서 놓치는 내용 없이 작업을 계속할 수 있어요.

    Ad Creator

    전략에 맞춰 캠페인 콘셉트, 훅 아이디어, 프로덕션 에셋을 구체화해요. 팀이 명확한 방향을 가지고 제작을 시작할 수 있어요.

    나만의 에이전트 만들기

    프롬프트와 툴, 파일을 추가하세요. 팀과 공유한 뒤 모든 프로젝트에서 활용할 수 있어요.

    Spaces 내부

    Spaces에서 에이전트를 활용해 보세요.

    작업 흐름 안에서 자연스럽게 이어져요.

    • 원하는 내용을 평소 말하듯 설명해 보세요. 에이전트가 노드를 연결하고, 모델을 선택하고, 워크플로를 실행해요.

    에이전트는 이미 여러분의 것이에요.

    하나의 프로젝트에서 시작해, 다음 프로젝트는 더 발전해 보세요.

    Agents × Flows

    한 번 설계하면, 팀이 이어서 작업해요.

    에이전트가 여러분의 기준에 맞는 워크플로를 갖추었다면 flow로 게시하세요. 빌더가 설정한 레퍼런스, 모델, 규칙은 그대로 유지되므로 팀은 처음부터 충분한 맥락을 바탕으로 작업할 수 있어요. 팀은 에셋을 추가하고 결과를 다듬으면서도, 처음 설정한 품질 기준을 유지할 수 있어요.

    노드 지식은 필요 없어요

    팀은 복잡한 설정을 건너뛰고 바로 창작에 집중할 수 있어요.

    설계부터 브랜드 정체성을 확립하세요

    Flow에 설정한 규칙은 일관되게 유지돼요.

    워크플로와 연결해 보세요

    어떤 flow든 작업 공간에 추가하고 다음 단계와 연결하세요.

    자주 묻는 말(FAQ)

    • Magnific 안의 Spaces에서 함께 작업하는 맞춤형 AI 에이전트예요. 세션이 바뀌어도 맥락을 기억하고, 다른 에이전트와 툴을 조율하며, 모든 작업을 하나의 대화 안에서 이어가요.
    • 레퍼런스를 지식 기반으로 업로드하고, Spaces에서 생성되는 워크플로를 편집해 보세요. 메모리는 세션 전반에 걸쳐 여러분의 선호도와 프로젝트 컨벤션을 유지해요. 덕분에 모든 대화는 이전 대화가 중단된 지점부터 이어지죠.
    • 네. 프롬프트, 지식 베이스, 워크플로를 연결해 보세요. 저장하고, 팀과 공유하고, 모든 프로젝트에서 활용할 수 있어요.
    • Magnific 안의 Spaces. 이미 사용 중인 작업 공간에서 시작돼요.
    • 여러분의 인풋, 아웃풋, 메모리, 지식 기반은 여러분의 자산으로 남아요. 가져온 어떤 데이터도 모델 학습에 사용되지 않아요.