애틀라시안 로보 vs 코즈
두 AI 도구의 기능, 가격, 특징을 상세하게 비교합니다.
| 특성 | 애틀라시안 로보 | 코즈 |
|---|---|---|
| 가격 유형 | 유료 | 무료 + 유료 ($30/월부터) |
| 한국어 지원 | 미지원 | 미지원 |
| 플랫폼 | web, desktop, api | Web, Desktop |
| 오픈소스 | No | Yes |
| API 제공 | 제공 | 제공 |
| SDK | 제공 | 제공 |
| LLM 기반 | Yes | Yes |
| 멀티모달 | Yes | Yes |
| AI 모델 | OpenAI GPT, Anthropic Claude, Llama, Mixtral, Microsoft Phi | |
| GitHub Stars | - | 34.6K |
| 개발사 | Atlassian Rovo | Khoj AI, Inc. |
| 카테고리 | 분석 | 생성형 AI |
| 상세보기 | 보기 | 보기 |
애틀라시안 로보 장단점
- Jira·Confluence 안에 바로 붙어 있어 별도 창 전환 없이 검색과 자동화를 쓸 수 있습니다
- 코딩 없이 노코드 빌더(Rovo Studio)로 팀원 누구나 직접 에이전트를 만들 수 있습니다
- 역할·승인·버전 관리·감사 로그와 권한 제어가 들어 있어 엔터프라이즈 데이터 연동에 적합합니다
- 검색으로 끝나지 않고 Jira 티켓 요약·문서 초안 작성 같은 실제 작업(Action)까지 한 흐름에서 처리합니다
- 사용자당 추가 비용 발생 및 복잡한 크레딧 기반 요금 체계
- 외부 도구 연동 및 데이터 인덱싱을 위한 초기 설정 필요
- 개발자 전용 기능(Rovo Dev) 사용 시 별도의 비용 추가
코즈 장단점
- 오픈 소스라 내부 동작을 확인하고 직접 고쳐 쓸 수 있습니다
- 데이터가 로컬에 머물러 외부로 새지 않으므로 민감한 자료를 다루기에 적합합니다
- 클라우드와 자체 호스팅(Self-hosting) 중 환경에 맞게 선택할 수 있습니다
- 시맨틱 검색을 지원해 키워드가 정확히 일치하지 않아도 방대한 자료에서 관련 내용을 찾아냅니다
- 로컬 설치 및 모델 설정 과정이 초보자에게는 다소 복잡함
- 로컬 LLM 구동 시 원활한 성능을 위해 높은 하드웨어 사양 요구
애틀라시안 로보 주요 기능
- Atlassian 및 외부 SaaS 앱(Google Drive, Slack 등) 통합 검색
- Teamwork Graph 기반의 고도화된 업무 맥락 분석 (150B+ 연결)
- 사내 전문 용어 및 프로젝트 정보를 제공하는 지식 카드
- 워크플로우 자동화를 위한 맞춤형 Rovo 에이전트 구축(Rovo Studio GA)
- 복잡한 요청을 다단계로 계획·실행하는 Max 추론 모드(2026.05)
- MCP(Model Context Protocol)를 통한 서드파티 앱 연결
코즈 주요 기능
- 검증 가능한 인용 기반의 연구 논문 관리(Open Paper)
- 로컬 실행 및 프라이버시 중심의 안전한 데이터 처리
- 개인화된 AI 에이전트 구축 및 연구 자동화
- Obsidian, Emacs, Notion 등 다양한 도구와 연동
- PDF, 마크다운, GitHub 저장소 등 폭넓은 데이터 소스 지원