NotebookLM은 노트 작성 및 지식 관리를 지원하도록 설계된 AI 에이전트입니다.
하위 카테고리 8개 · 에이전트 1,460개 · 2026년 9월 29일 업데이트
데이터 및 분석 그룹에는 데이터를 다뤄 질문에 답하고, 예측하고, 모니터링하는 AI 에이전트가 모여 있습니다. 데이터 분석 에이전트와 비즈니스 인텔리전스 에이전트는 스프레드시트, 데이터베이스, BI 플랫폼에 연결되어, 일상 언어로 질문하면 쿼리, 차트, 보고서를 돌려줍니다. 예측 분석 에이전트는 데이터를 정리하고, 예측 모델을 만들고, 시나리오를 돌려 보며, 의사 결정 지원 에이전트와 리서치 에이전트는 공개 자료, 문서, 자체 데이터에서 근거를 모아 의사 결정을 돕습니다. 추천 시스템은 행동과 카탈로그에서 학습해 사용자마다 다음에 무엇을 보여 줄지 정합니다. AI를 운영 환경에서 쓰는 팀을 위해서는 모델과 에이전트의 동작을 추적하는 관측 가능성 및 모니터링 도구와, 흩어진 콘텐츠를 모아 정리하는 정보 처리 에이전트도 있습니다.
핵심 질문은 에이전트가 알려 주는 내용을 믿고 검증할 수 있느냐입니다. 답변마다 그 뒤의 쿼리, 코드, 출처를 보여 주는 에이전트를 고르고, 답을 이미 알고 있는 질문으로 테스트하세요. 어떤 데이터 소스에 연결되는지, 데이터가 있는 곳에서 바로 조회하는지 다른 곳으로 복사하는지, 각자 허용된 범위만 보도록 접근 권한이 어떻게 적용되는지 확인하세요. 예측이라면 정확도를 어떻게 측정하고 장기간 모니터링하는지 물어보세요. 관측 가능성 도구라면 사용하는 프레임워크와 모델 제공업체를 지원하는지 확인하세요. 요금은 데이터량, 쿼리 수, 추적 이벤트 수에 따라 달라지는 경우가 많으므로 사용량을 일찍 추정해 두세요.
등록 1,834건 · 하위 카테고리를 열면 속한 에이전트를 모두 비교할 수 있습니다
에이전트 1,460개 중 24개를 엄선했으며 각 에이전트는 한 번만 표시됩니다. 에이전트 자체 웹사이트의 트래픽, GitHub 스타 수, 포함된 하위 카테고리 수, 사용자 저장 수를 종합해 순위를 매깁니다.
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Prolific는 연구자를 검증된 참가자와 연결하여 고품질 온라인 연구를 제공합니다.
개인 맞춤형 여행을 위한 AI 기반 여행 플래너입니다.
DBGPT는 SQL 쿼리를 생성하고 데이터베이스에서 실행하며 실시간으로 결과를 시각화하는 AI 에이전트입니다.
PostHog는 제품 팀이 사용자 행동을 추적하고 제품 성능을 최적화할 수 있도록 돕는 분석 플랫폼입니다.
Whoz는 고급 인재 관리 및 프로젝트 직원 배치 솔루션으로 전문 서비스를 강화합니다.
MiroFish는 보고서와 정책 초안을 에이전트 시뮬레이션, 그래프 보기, 예측 보고서로 바꿔 가능한 결과를 시험합니다.
CollegeVine은 AI를 사용하여 개인화된 대학 입학 가이드를 제공합니다.
Rags는 벡터 저장소와 LLM을 결합하여 지식 기반 QA가 가능한 검색 증강 챗봇을 가능하게 하는 Python 프레임워크입니다.
Pydantic은 Python 모델을 사용하여 데이터 구조를 검증하고 관리하는 AI 에이전트입니다.
OSS Insight는 방대한 GitHub 이벤트를 분석하여 포괄적인 통찰력을 제공합니다.
피칸 AI는 비즈니스를 위한 자동화된 인사이트와 예측을 통해 데이터 분석을 단순화합니다.
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12개의 연결된 공개 데이터 소스를 통해 경쟁사의 첫 언급, 성장 이정표, 전환 가능한 전술을 추적하세요.
Loopa는 리서치, 콘텐츠 제작, 분석, 워크플로 실행을 자동화하는 AI 에이전트 플랫폼입니다.
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BigPanda는 AI로 인시던트 관리를 자동화하여 IT 운영의 빠른 문제 해결을 최적화합니다.
더 스마트하고 빠른 결정을 위한 AI 기반 데이터 분석.
MetaPlane - 데이터 중심 팀을 위한 종합 데이터 가시성.
Kadoa는 개인화된 상호작용을 통해 고객 지원과 참여를 향상시키는 AI 에이전트입니다.
종합적인 재무 데이터 및 분석 플랫폼.
딥 강화 학습을 사용하는 AI 기반 거래 에이전트로, 실시간 시장에서 주식과 암호화폐 거래 전략을 최적화합니다.
메모리, 도구 통합 및 관측성을 갖춘 맞춤형 AI 에이전트를 구축하기 위한 오픈 소스 Python 프레임워크입니다.
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답을 어떻게 얻었는지 확인한 뒤에만 믿으세요. 에이전트는 열의 의미를 잘못 이해하거나, 잘못된 필터를 적용하거나, 테이블을 잘못 조인하고도 자신 있어 보이는 차트를 내놓을 수 있습니다. 실행한 SQL이나 코드를 보여 주는 데이터 분석 에이전트를 고르고, 답을 아는 질문으로 테스트하며, 모두가 같은 숫자를 얻도록 핵심 지표의 정의를 합의해 두세요. 의사 결정이나 보고서에 들어가는 수치는 책임지는 사람을 두세요.
비즈니스 인텔리전스 에이전트는 무슨 일이 있었는지 설명합니다. 과거 데이터를 조회하고, 대시보드를 만들고, 매출, 사용량, 비용에 관한 질문에 답합니다. 예측 분석 에이전트는 예측 모델, 시나리오 분석, 시뮬레이션을 활용해 다음에 무슨 일이 일어날지 추정합니다. 일관되지 않은 데이터로 만든 예측은 믿을 수 없기 때문에, 많은 팀이 먼저 비즈니스 인텔리전스로 깨끗하고 신뢰할 수 있는 데이터를 갖추는 것부터 시작합니다.
에이전트는 여러 단계를 거치고, 도구와 모델을 호출하며, 최종 결과만 봐서는 알기 어려운 방식으로 실패할 수 있습니다. 관측 가능성 및 모니터링 도구는 각 단계를 기록하고, 지연 시간, 비용, 오류율을 측정하며, 시간에 따른 답변 품질 평가를 돕습니다. 이를 통해 에이전트를 운영 환경에서 돌린 뒤에도 잘못된 결과를 디버깅하고, 모델 변경 후의 품질 저하를 감지하고, 지출을 관리할 수 있습니다.
각 에이전트는 하나의 점수를 받습니다. 가장 큰 부분은 인기도로, 자체 웹사이트의 월간 방문 수나 오픈소스 프로젝트의 GitHub 스타 수로 측정합니다. 작은 부분은 해당 에이전트가 포함하는 데이터 및 분석 하위 카테고리의 수와 Creati.ai 사용자가 저장하는 빈도를 반영합니다. 각 에이전트는 한 번만 나오고, 이 그룹을 주력 분야로 하는 에이전트만 자격이 있으므로 목록이 특정 하위 카테고리를 그대로 옮겨 놓은 것이 되지 않습니다. 여기에 연결된 월간 트래픽 순위는 트래픽만 보여 줍니다.
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