AI 어시스턴트
AI 어시스턴트를 쓰면 하고 싶은 작업을 평범한 말로 설명하는 것만으로 TikMatrix가 큐에 넣 어줍니다. 기기, 계정, 작업 이력을 읽고 무엇을 만들지 그대로 보여준 뒤, 여러분이 승인하기 전까지는 아무것도 기록하지 않습니다.
어시스턴트는 Pro 플랜 이상에서 사용할 수 있습니다. 로컬 자동화 API와 동일한 조건입니다.
무엇인가 (그리고 무엇이 아닌가)
어시스턴트는 기기를 직접 조작하지 않습니다. 여러분과 같은 방식으로 일합니다. 가진 것을 살펴본 다음 작업을 큐에 넣고, 실행은 평소의 작업 실행기가 합니다. 어시스턴트가 만든 것은 다른 작업과 똑같이 작업 목록에 나타나며 출처가 assistant로 표시됩니다.
또한 스스로 무언가를 기록할 수도 없습니다. 상태를 바꾸는 모든 동작은 대화를 멈추고 먼저 여러분에게 묻습니다 — 승인 없이는 아무것도 실행되지 않습니다 참고.
설정하기
모델은 여러분이 준비합니다. TikMatrix는 모델을 함께 제공하지 않고 요청을 중계하지도 않습니다. 앱은 여러분이 설정한 엔드포인트에 여러분의 컴퓨터에서 직접 접속합니다.
- 왼쪽 내비게이션 레일에서 어시스턴트 클릭.
- 모델 설정 클릭.
- 입력:
| 항목 | 넣을 내용 |
|---|---|
| 엔드포인트 | 전체 chat-completions URL. 예: https://api.openai.com/v1/chat/completions |
| 모델 | 모델 ID. 예: gpt-4o 또는 claude-sonnet-4-5 |
| API 키 | 해당 제공업체의 키 |
| API 형식 | 자동 판별이 틀리지 않는 한 엔드포인트로 판별 그대로 |
| 확인 1회당 작업 상한 | 승인 한 번으로 만들 수 있는 최대 작업 수 (기본 200) |
- 저장 클릭.
설정이 받아들여지면 패널 상단 상태 줄에 사용 중인 모델이 표시되므로, 이 대화가 어느 엔드포인트로 가는지 한눈에 알 수 있습니다.
어떤 엔드포인트가 되나
두 가지 통신 형식을 지원합 니다.
- OpenAI 호환 —
POST /v1/chat/completions를 말하는 모든 엔드포인트. OpenAI 자체는 물론 vLLM, LocalAI, Ollama의 OpenAI 호환 계층, DeepSeek, OpenRouter 등 대부분의 자체 호스팅 서버가 해당됩니다. - Anthropic —
POST /v1/messages를 말하는 엔드포인트.
API 형식은 보통 엔드포인트로 판별 상태로 둡니다. URL에 api.anthropic.com 또는 /v1/messages가 들어 있으면 Anthropic으로, 나머지는 OpenAI 호환으로 처리됩니다. URL만으로 방언을 알 수 없는 프록시를 쓸 때만 직접 지정하세요.
어시스턴트는 전적으로 도구 호출로 동작합니다. 도구 지원이 불안정한 모델은 대화는 해도 계획까지는 가지 못합니다.
모델 고르기
| 원하는 것 | 선택 |
|---|---|
| 가장 안정적인 계획, 최소한의 손질 | OpenAI 또는 Anthropic의 최신 최상위 모델 |
| "이걸 랙 전체에 걸어줘" 같은 일상 작업을 저렴하게 | 같은 제공업체의 중간 등급 모델 |
| 아무것도 컴퓨터 밖으로 내보내지 않기 | 도구 호출이 견고한 모델을 올린 로컬 서버(Ollama, vLLM, LocalAI) |
"대화는 하는데 계획을 못 세운다"의 흔한 원인은 작은 로컬 모델입니다. 어시스턴트가 고장 났다고 결론짓기 전에 같은 요청을 호스팅 모델로 한 번 해보세요. 거기서 되면 문제는 설정이 아니라 모델입니다.
설정이 저장되는 곳
엔드포인트와 키는 앱 데이터 디렉터리의 assistant_settings.json에 기록되고, 요청을 보낼 때 백엔드가 읽습니다. 여러분이 설정한 엔드포인트 외의 어디로도 전송되지 않습니다.
이 파일에만 존재하는 설정이 하나 있습니다. 모델에 전달되는 응답 예산인 max_tokens입니다. 기본값은 8192이고 1024–64000 범위로 제한됩니다. 긴 답변이 잘린다면 직접 올리세요.
작업 요청하기
평범한 말로 원하는 것을 적으세요. 예시:
- 모든 계정을 20분씩 워밍업해줘
- 지난 작업들이 왜 실패했지?
- 내일 09:00에 모든 기기에서 게시해줘
- Marketing 그룹 기기들로 이 다섯 계정을 팔로우해줘
요청은 보통 세 단계를 거칩니다.
- 조회. 어떤 기기가 온라인인지, 어떤 계정이 로그인되어 있는지, 스크립트가 어떤 파라미터를 받는지.
- 계획. 이 요청이 정확히 몇 개의 작업이 되는지 계산하고 합계를 보여줍니다 — 작업 수, 대상 기기 수, 대상 계정 수.
- 여러분의 확인. 그때서야 작업이 기록됩니다.
요청의 모호함이 만들어질 작업 수를 바꾸는 경우, 어시스턴트는 추측하지 않고 물어봅니다.
요청 전체 흐름
여러분: 로그인된 계정 전부 20분씩 워밍업, 내일 아침 9시 시작
어시스턴트: (
get_script_schema,list_devices,list_accounts를 호출한 뒤plan_tasks) 기기 12대, 계정 34개에 워밍업 작업 34건, 각 20분, 2026-08-27 09:00 시작. 계정 2개는 로그인되어 있지 않아 제외했습니다.
이어서 확인 카드가 나타나 만들 행을 하나하나 보여줍니다 — 기기, 계정, 스크립트가 대상을 받는다면 대상까지 — 그리고 실제로 기록될 script_config도 함께 표시합니다. 확인을 누르면 34개의 작업이 작업 목록에 나타납니다.
시작 시각 지 정
작업은 나중에 실행되도록 넣을 수 있습니다. 시각을 언급하면 어시스턴트가 그것을 계획의 작업 시작 시각으로 넣고, 승인 전 카드에도 표시합니다. 요청 규모가 클 때도 이것이 정답입니다 — 랙 하나 분량의 팔로우를 하루에 흩뿌리는 편이 한꺼번에 쏘는 것보다 훨씬 덜 자동화처럼 보이며, 위험해 보이는 요청에는 어시스턴트가 먼저 그렇게 제안합니다.
두 앱을 모두 다루는 빌드에서는
TikTok과 Instagram을 모두 지원하도록 구성된 TikMatrix 빌드는 어느 쪽인지 추측하지 않습니다. 플랫폼이 없는 요청은 되물음으로 돌아옵니다. "Marketing 그룹에 게시해줘" 대신 "Marketing 그룹에서 TikTok에 게시해줘"라고 하면 바로 계획으로 넘어갑니다. 단일 플랫폼 빌드는 이걸 묻지 않습니다.
승인 없이는 아무것도 실행되지 않습니다
이것은 모델에게 정중히 부탁하는 것이 아니라 코드로 강제됩니다.
어시스턴트가 상태를 바꾸는 무언가에 손을 뻗으면 대화가 멈추고, 무슨 일이 벌어질지 보여주는 확인 카드가 나타납니다. 호출은 여러분이 확인 버튼을 누른 뒤에만 실행됩니다.
이렇게 보호되는 동작은 넷입니다.
| 동작 | 하는 일 |
|---|---|
create_tasks | 계획된 작업을 큐에 넣음 |
stop_task | 실행 중인 작업 중지 |
retry_task | 실패한 작업 재투입 |
create_custom_script | 새 스크립트 파일을 기록하고 등록 |
작업 생성에는 그 위에 잠금이 하나 더 있습니다. 확인 버튼은 여러분이 본 그 계획만 실행할 수 있습니다. 어시스턴트는 미리보기와 승인 사이에 파라미터를 고칠 수 없습니다. 계획은 일회용이며 15분 후 만료되므로, 자리를 비운 사이 방치된 미리보기를 기기 목록이 바뀐 뒤에 승인할 수는 없습니다.
이 카드는 모델이 쓴 요약도 아닙니다. 계획의 실제 행과 실제 script_config를 그대로 그리므로, 승인한 것이 곧 기록되는 것입니다.
거절도 오류가 아니라 정상적인 답입니다. 모델은 거절 사실을 전달받아 같은 호출을 반복하는 대신 다른 안을 제시할 수 있습니다.
작업 수 상한
한 번의 확인으로 만들 수 있는 작업은 기본 최대 200개입니다. 잘못 읽은 요청에 대한 브레이크로, "계정들 워밍업해줘"가 아침에야 발견 하는 천 개의 작업이 되는 일을 막습니다. 더 큰 실행도 가능합니다. 어시스턴트가 하나씩 확인할 수 있는 배치로 나눕니다.
상한은 모델 설정 → 확인 1회당 작업 상한 에서 바꿀 수 있습니다. 2000을 넘는 값은 2000으로 잘립니다.
어시스턴트가 볼 수 있는 것
다음은 묻지 않고 자유롭게 사용합니다.
| 도구 | 읽는 것 |
|---|---|
list_devices | 연결된 기기, 온라인/사용 중 여부, 그룹 소속 |
list_accounts | 계정, 각 계정이 있는 기기, 로그인 여부 |
list_groups | 기기 그룹과 규모 |
get_script_schema | 이 빌드가 실행할 수 있는 모든 스크립트와 정확한 파라미터 |
list_tasks | 작업 목록(상태·기기·스크립트로 필터링) |
get_task_log | 개별 작업의 로그 — 실패 이유는 대개 여기 있습니다 |
get_activity_log | 최근 계정 활동 |
device_screenshot | 지금 기기 화면에 무엇이 있는지 |
list_custom_scripts | 등록된 사용자 스크립트 |
get_custom_script_guide | 사용자 스크립트 작성 방법 |
plan_tasks | 요청이 무엇을 만들지 계산만 하고 만들지는 않음 |
device_screenshot은 기기 화면 이미지를 여러분이 설정한 엔드포인트로 보냅니다. 제3자 제공업체에 보내고 싶지 않은 것이 화면에 나올 수 있다면, 스크린샷을 요청하지 말거나 직접 호스팅하는 모델로 어시스턴트를 돌리세요.
컴퓨터 밖으로 나가는 것
어시스턴트가 읽은 모든 것은 대화의 일부로 모델 엔드포인트에 전송됩니다 — 모델이 그것을 보는 방식이 그렇기 때문입니다. 실제로는 기기 시리얼과 그룹 이름, 계정 사용자명과 로그인 상태, 작업 행과 작업 로그, 그리고 요청한 스크린샷이 여기에 해당합니다. API 키, 프록시 자격 증명, 계정 비밀번호는 읽을 수 있는 대상이 아니므로 페이로드에 들어가지 않습니다.
이 목록이 제3자 제공업체에 넘기기엔 과하다고 느껴진다면 엔드포인트를 직접 운영하는 모델로 돌리세요. 기능의 나머지는 전혀 달라지지 않습니다.