Amigo란 무엇인가요?
Amigo는 마케팅 운영을 위한 Croco.Team의 범용 텔레그램 봇입니다. 콘텐츠, 소셜 미디어, 분석을 위한 별도의 도구를 사용하는 대신, Amigo는 AI 기반이며 영구 메모리로 강화된, 현대적인 마케팅 팀에 필요한 모든 기능에 대한 통합 인터페이스를 제공합니다.
명령어 시스템
Amigo는 전체 마케팅 워크플로우를 아우르는 20개 이상의 명령어를 제공합니다:
/trends는 소스 출처 및 참여 지표와 함께 귀하의 업계와 관련된 현재 트렌드 주제를 제시합니다. /content는 트렌드 신호와 캠페인 요구 사항을 기반으로 콘텐츠 아이디어, 개요 및 전체 초안을 생성합니다. /script는 비디오 스크립트, 팟캐스트 개요 및 프레젠테이션 내러티브를 작성합니다. /reels는 TikTok, Instagram Reels, YouTube Shorts에 최적화된 숏폼 비디오 컨셉을 생성합니다.
/image는 소셜 포스트, 광고 및 마케팅 자료를 위한 AI 이미지 생성을 요청합니다. /plan은 타임라인, 리소스 요구 사항 및 성공 지표가 포함된 상세 마케팅 계획을 수립합니다. /analyze는 오디언스 인사이트, 경쟁사 분석 및 성과 진단을 제공합니다.
/search는 여러 소스에서 동시에 심층 조사를 수행합니다. /translate는 단순한 직역이 아닌 문화적 적응을 거친 콘텐츠 번역을 처리합니다. /marketing은 각 플랫폼의 요구 사항에 맞게 조정된 멀티 채널 캠페인 카피를 생성합니다. /twitter는 최적화된 트윗, 스레드 및 답글을 작성합니다. /linkedin은 전문적인 포스트, 기사 및 참여 전략을 생성합니다.
추가 명령어는 블로그 콘텐츠, 노트 작성, 메모리 관리 및 Notion, Google Workspace와 같은 외부 서비스와의 연동을 지원합니다.
멀티 소스 집계
이 봇은 여러 소스에서 콘텐츠와 데이터를 집계합니다:
SociaVault는 참여 분석 및 트렌드 감지 기능이 포함된 Twitter, Reddit, TikTok 콘텐츠 스트림을 제공합니다. HikerAPI는 경쟁사 모니터링 및 콘텐츠 영감을 위해 Instagram에 연결합니다. YouTube API는 비디오 조사, 트랜스크립트 추출 및 트렌딩 비디오 분석을 가능하게 합니다. Firecrawl은 웹 조사 및 경쟁사 콘텐츠 모니터링을 처리합니다. OpenRouter는 단일 API를 통해 여러 모델에 액세스할 수 있는 기본 LLM 인터페이스 역할을 합니다.
각 소스는 30분 만료 캐시 결과를 유지하여, 불필요한 API 호출을 피하는 동시에 시간 민감한 작업에 필요한 최신성을 보장합니다.
지식 그래프 메모리
Amigo는 시맨틱 검색을 위한 pgvector 기반의 PostgreSQL을 사용하는 영구 지식 그래프를 유지합니다. 엔티티 추출을 통해 대화에서 언급된 인물, 회사, 제품 및 개념을 식별합니다. 관계 추적을 통해 시간이 지남에 따라 엔티티 간의 연결 고리를 구축합니다.
이 메모리 시스템을 통해 Amigo는 이전 대화를 참조하고, 사용자 기본 설정을 기억하며, 구축된 컨텍스트를 기반으로 작업을 수행할 수 있습니다. 매 상호작용을 처음부터 시작하는 대신, 봇은 모든 팀원에게 도움이 되는 조직적 지식을 축적합니다.
Outline 연동은 추가적인 메모리를 제공합니다. 노트, 저널 및 폴더가 Outline 위키 서버와 양방향으로 동기화됩니다. Outline에서 생성된 새 페이지는 Amigo에서 검색 가능하며, Amigo에서의 대화는 Outline 페이지를 생성하거나 업데이트할 수 있습니다.
모델 아키텍처
Amigo는 특정 모델을 하드코딩하는 대신 10가지의 서로 다른 모델 역할을 사용합니다:
Chat은 따뜻함과 컨텍스트 인지 능력을 갖춘 대화형 상호작용을 처리합니다. Structured는 JSON 출력 작업, 양식 작성 및 데이터 추출을 수행합니다. Writer는 마케팅 카피, 블로그 포스트 및 소셜 콘텐츠를 작성합니다. Plan은 프로젝트 계획, 전략 및 로드맵을 생성합니다. Translate는 문화적 적응을 통한 다국어 콘텐츠를 관리합니다.
Marketing은 캠페인을 최적화하고, 퍼널을 분석하며, 전환 중심의 카피를 생성합니다. Embedding은 시맨틱 검색 및 유사도 감지를 위한 벡터 표현을 생성합니다. Image는 이미지 생성 프롬프트를 처리합니다. Voice는 오디오 전사 및 합성을 처리합니다. Video는 비디오 분석 및 클립 생성을 관리합니다.
워크플로우 파이프라인
모든 출력은 LLM 기반 변환을 적용하는 포맷 출력 필터를 거쳐 일관된 톤, 정확한 포맷 및 적절한 상세 수준을 보장합니다. 폴리시 출력 단계에서는 최종 정교화를 위해 정규식 변환과 추가적인 LLM 정리를 적용합니다.
이 파이프라인은 어떤 기본 모델이 초기 응답을 생성했는지에 관계없이 일관된 품질을 보장합니다.
중요 설정 참고 사항
OpenRouter를 통해 추론(reasoning) 모델을 사용할 때, @preset/manager의 Reasoning 설정을 OFF로 설정해야 합니다. 추론 모델은 때때로 null 콘텐츠를 반환하여 봇의 예상 동작을 깨뜨릴 수 있습니다. 추론 기능을 비활성화하면 모든 작업에서 안정적인 출력을 보장할 수 있습니다.
배포
Amigo는 Docker Compose에서 세 가지 서비스로 실행됩니다: 50501 포트의 봇 본체, 50504 포트의 pgvector 기반 PostgreSQL, 그리고 50505 포트의 Outline 위키 서버입니다. Mastra 워크플로우 오케스트레이션(v1.33.1 버전으로 고정)이 에이전트 시스템 전반의 다단계 작업을 조정합니다.