로보비서(Robosecretary)란 무엇인가? 다수의 자율형 컴퓨터를 운용하는 컴퓨터 사용 에이전트
캘리포니아주 팔로알토 • 2026년 9월
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Simular의 Sai는 세계 최초의 로보세크리터리입니다. 단순히 한 대의 기기가 아닌, 전체 컴퓨터 군단을 자율적으로 운영하는 컴퓨터 사용 에이전트입니다. 사람이 하는 것처럼 버튼을 클릭하고, 양식을 작성하고, 화면을 읽고, 애플리케이션 간을 이동하며 컴퓨터를 사용합니다. Sai는 지시를 받으면 이미 사용 중인 소프트웨어 내에서 작업을 수행하고, 지침이 아닌 완료된 결과물을 돌려줍니다.
이 카테고리를 정의하는 두 가지 핵심 역량이 있습니다. 대부분의 AI 에이전트와 달리 로보세크리터리는 사람이 실행할 텍스트 지침을 생성하는 대신, 이미 사용 중인 소프트웨어와 직접 상호작용합니다. 또한 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 달리 사전 녹화된 스크립트나 사람의 유지보수가 필요 없습니다. 화면을 인식하고 다음 행동을 결정하며, 인터페이스가 변경되어도 스스로 복구합니다.
'Secretary'의 진화
'Secretary'는 한때 비밀을 지키는 사람을 뜻했습니다. 수백 년에 걸쳐 측근, 내각 관료, 타이피스트, 보조원 등으로 의미가 변화해 왔습니다. 이제 AI 시대에 맞춰 그 새로운 의미를 정의하고자 합니다.
- 1300년대~1400년대 (비밀 관리자): 왕, 교황, 귀족들의 사적인 비밀을 맡길 수 있는 충직한 측근을 의미했습니다.
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- Most reliable in every setting
On complex scientific workflows on ScienceBoard, pass^3 (success in all three repeated runs) improved by 13 percentage points over Claude Opus 5 and by 12.4 points over GPT-5.6 Terra, nearly doubling the base agent's reliability.
On computer desktop automation on OSWorld, pass^3 improved by nearly 16 percentage points over GPT-5.6 Terra. Under Claude Opus 5, whose base agent is already strong at 68.4%, we still see a measurable gain of 3.6 points (to 72.0%). - 3-5x faster
Removing continuous model re-prompting allows tasks to run at traditional software speed. On GPT-5.6-Terra, base agent latency is 4.6x/5.1x over our neuro-symbolic method, and using Opus 5, base agent latency is 3.9x/3.4x over ours.
“Most office work does not consist of one-off novel interactions; it involves recurring, multi-step procedures such as invoice processing in QuickBooks, CRM updates, and data reconciliation," said Ang Li, co-founder and CEO at Simular.
"Running continuous frontier models across every keystroke and mouse click is fundamentally unsustainable: it's too slow, burns thousands of dollars in unnecessary tokens, and introduces stochastic failures into deterministic business operations.”
"Model providers secretly want you to call expensive models for every step of a workflow, regardless of how repetitive it is. Sai frees you from this cost trap by learning repeatable procedures that reduce cost by up to 200x with more reliable success,” added Jiachen Yang, co-founder and CTO at Simular.
About Simular
Simular is a research-driven company building accessible intelligence to free humans from digital labor. Our flagship agent Sai automates workflows by controlling local and cloud computers. Agent S, our open-source agentic framework, was the first to achieve human-level performance on the OSWorld computer-use benchmark. Founded in 2023 by former Google DeepMind researchers, Simular is backed by investors including Felicis, NVentures (Nvidia), South Park Commons, Basic Set, and Lenny Rachitsky.
