노트북LM vs 애틀라시안 로보
두 AI 도구의 기능, 가격, 특징을 상세하게 비교합니다.
| 특성 | 노트북LM | 애틀라시안 로보 |
|---|---|---|
| 가격 유형 | 무료 + 유료 | 유료 |
| 한국어 지원 | 공식 지원 | 미지원 |
| 플랫폼 | Web, iOS, Android | web, desktop, api |
| 오픈소스 | No | No |
| API 제공 | - | 제공 |
| SDK | - | 제공 |
| LLM 기반 | - | Yes |
| 멀티모달 | - | Yes |
| AI 모델 | Gemini | OpenAI GPT, Anthropic Claude, Llama, Mixtral, Microsoft Phi |
| GitHub Stars | - | - |
| 개발사 | Google DeepMind | Atlassian Rovo |
| 카테고리 | 생산성 | 분석 |
| 상세보기 | 보기 | 보기 |
노트북LM 장단점
- 업로드한 소스에만 근거해 답하고 인용 출처를 클릭 가능한 형태로 달아 환각 위험을 줄임
- Audio Overview가 80개 이상 언어로 팟캐스트 형식 요약 오디오를 생성
- 무료 플랜에서 노트북 100개·노트북당 소스 50개·하루 채팅 50회를 Google 계정만으로 사용
- 소스 범위 밖 질문에는 답을 거부하는 설계라 일반 지식 검색이나 소스 없는 창작에는 부적합
- 무료 플랜은 Audio Overview 하루 약 3회·업로드 용량 상한이 유료 대비 낮음
- 업로드한 소스 이후 시점의 최신 정보는 반영하지 못함
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
노트북LM 주요 기능
- 업로드 문서 기반 출처 인용 Q&A 및 요약
- 텍스트를 대화형 팟캐스트로 변환하는 오디오 개요(인터랙티브 모드 포함)
- Gemini 3 기반 Deep Research 자율 에이전트(2025-12)
- Data Tables: 텍스트 문서에서 비교 표 자동 생성
- Veo 3 기반 Cinematic Video Overview 생성(2026-03)
- 최대 50개 소스·노트북당 100만 토큰 처리
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