코어 vs OpenWork
두 AI 도구의 기능, 가격, 특징을 상세하게 비교합니다.
| 특성 | 코어 | OpenWork |
|---|---|---|
| 가격 유형 | 무료 + 유료 ($19/월부터) | 무료 + 유료 ($10/월부터) |
| 한국어 지원 | 미지원 | 미지원 |
| 플랫폼 | Web, Android, Desktop, WhatsApp | macOS, Windows, Linux, Web browser |
| 오픈소스 | Yes | No |
| API 제공 | 제공 | - |
| SDK | 제공 | - |
| LLM 기반 | Yes | - |
| 멀티모달 | Yes | - |
| AI 모델 | OpenAI models, Anthropic Claude models, Google Gemini models, Mistral, Local models | |
| GitHub Stars | 1.4K | - |
| 개발사 | CORE | Different AI, Inc. d/b/a OpenWork |
| 카테고리 | 워크플로우 자동화 | - |
| 상세보기 | 보기 | 보기 |
코어 장단점
- LoCoMo 벤치마크 기준 88.24%의 높은 회상 정확도를 보여주며, 단순 키워드 매칭이 아닌 관계 기반 검색으로 복잡한 질문에도 정확한 맥락을 짚어냅니다. 특히 MCP를 통한 원클릭 연동으로 Claude 사용자들에게 매우 직관적인 경험을 제공하며, 오픈소스 기반의 설계 덕분에 사용자가 자신의 데이터를 직접 제어하고 소유할 수 있다는 점이 보안을 중시하는 전문가들에게 높은 평가를 받습니다.
- 아직 서비스 초기 단계로 연동 가능한 외부 도구의 생태계가 엔터프라이즈 솔루션에 비해 좁은 편이며, MCP나 지식 그래프와 같은 기술적 개념이 익숙하지 않은 일반 사용자에게는 초기 설정 과정이 다소 복잡하게 느껴질 수 있습니다. 또한, 현재 GPT나 Claude 계열 모델에는 최적화되어 있으나 Llama 등 오픈소스 LLM에서는 상대적으로 응답 품질이 떨어진다는 사용자 피드백이 존재합니다.
OpenWork 장단점
- 오픈소스로 코드 검토·포크·자체 운영이 가능함
- 특정 LLM 공급업체에 종속되지 않음
- 로컬 우선 구조로 파일 통제력이 높음
- macOS, Windows, Linux를 모두 지원함
- LLM API 키와 사용료를 별도로 준비해야 함
- 파일 접근 및 셸 명령 실행에 따른 보안 위험이 있음
- 웹 버전은 알파 단계로 제공됨
코어 주요 기능
- 시계열 지식 그래프 기반 영구 메모리 저장 및 검색
- 단일 MCP 연결로 GitHub·Slack·Gmail·Linear 등 연동
- 자율적 다단계 워크플로우 실행(이슈 생성, 이메일 발송 등)
- 실시간 이벤트 트리거 기반 자동화
- 오픈소스 자가 호스팅 지원 (데이터 직접 제어)
- Claude Code MCP 통합 엔드포인트 제공
OpenWork 주요 기능
- 50개 이상 LLM 제공업체 및 로컬 모델 지원
- macOS·Windows·Linux용 로컬 우선 데스크톱 앱
- 파일과 도구를 대상으로 하는 자연어 AI 에이전트 작업
- 브라우저 자동화 및 업무 워크플로 실행
- 스킬·MCP 서버·플러그인·모델 설정 공유
- OpenWork Connect 조직용 MCP 게이트웨이