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AI 도구

Kopai 검토

Kopai는 사용자가 코딩 없이 전문 AI 에이전트를 생성, 게시 및 수익화할 수 있도록 지원하는 AI 도구이며, AI 코딩 에이전트를 위한 오픈 소스 관찰 가능성 백엔드를 제공합니다.

shipped 2026년 8월 1일agentsfree
Monthly visits7/mo
agents
Kopai — product screenshot

핵심 포인트

1Kopai는 2026년 7월 31일 Product Hunt에 출시되었습니다.
2창작자는 마켓플레이스에서 에이전트가 생성하는 수익의 70%를 유지합니다.
3이 플랫폼은 Apache-2.0 라이선스에 따라 오픈 소스입니다.
4에이전트 생성은 무료이며, 메시지당 크레딧 시스템을 기반으로 수익이 창출됩니다.

Kopai 소개

비즈니스 모델
Marketplace
플랫폼
Web
대상 사용자
Individuals with expertise looking to monetize their knowledge through AI agents.

사양

API 제공 여부

예, 공개 API

overview

Kopai란 무엇인가요?

Kopai는 전문가와 창작자가 자신의 지식을 마켓플레이스를 위한 맞춤형 AI 에이전트로 전환할 수 있도록 하고, AI 코딩 에이전트를 위한 OpenTelemetry-native 관찰 가능성 백엔드를 제공하는 Kopai가 개발한 이중 목적 AI 플랫폼입니다. 사용자는 코딩 없이 전문 AI 에이전트를 구축하고 게시하여 메시지당 수익을 창출할 수 있으며, 추적, 로그 및 메트릭을 통해 AI 코딩 에이전트에 대한 실시간 디버깅 기능을 제공합니다.

features

Kopai의 주요 기능

Kopai는 AI 에이전트 생성 및 AI 코딩 에이전트 관찰 가능성 모두를 위한 포괄적인 기능 세트를 제공하며, 사용 편의성과 수익 창출을 강조합니다.

  • 전문 지식 및 문서를 통한 노코드 AI 에이전트 생성.
  • 전문 AI 에이전트 게시 및 판매를 위한 통합 마켓플레이스.
  • 창작자가 메시지당 70%의 수익을 얻을 수 있는 수익 창출 모델.
  • AI 코딩 에이전트를 위한 OpenTelemetry-native 관찰 가능성 백엔드.
  • 실시간 추적, 로그 및 메트릭을 통한 제로 구성 로컬 또는 클라우드 디버깅.
  • 에이전트 품질 보증을 위한 내장 평가 테스트.
  • 안전한 데이터 처리를 위한 암호화된 지식 기반.
  • 다중 에이전트 오케스트레이션 기능.
  • 텔레메트리 데이터 쿼리를 위한 CLI 우선 상호 작용.
  • 생성된 AI 에이전트를 외부 웹사이트로 내보내는 기능.

use cases

Kopai는 누가 사용해야 하나요?

Kopai는 지식 전파, 수익 창출 및 AI 기반 애플리케이션의 고급 디버깅을 위해 AI를 활용하려는 개인 및 조직을 위해 설계되었습니다.

  • 전문가 및 창작자: 컨설턴트, 유튜버 또는 강좌 제작자로서 자신의 지식을 AI 에이전트로 패키징하고 메시지당 수익을 창출하기 위해.
  • 개발자 및 AI 엔지니어: AI 코딩 에이전트 디버깅을 위해 OpenTelemetry-native 관찰 가능성 백엔드를 활용하여 개발 워크플로우를 간소화하기 위해.
  • 기업 및 교육자: 고객 지원, 교육 튜터링 또는 규정 준수 지침을 위해 패키징된 전문 지식을 기반으로 즉각적이고 자동화된 답변을 제공하기 위해.
  • 기업가: 여행 계획, 이민 상담 또는 소셜 미디어 성장 분석과 같은 다양한 산업을 위한 전문 AI 에이전트를 구축하고 출시하기 위해.
  • 데이터 소유권이 필요한 조직: 오픈 소스 특성 및 로컬 배포 옵션으로 인해 데이터 및 개인 정보 보호에 대한 완전한 제어를 보장합니다.

how to use

Kopai 사용 방법

Kopai를 사용하려면 사용자는 플랫폼에 계정을 생성하여 에이전트 구축 인터페이스에 액세스하거나 오픈 소스 관찰 가능성 백엔드를 로컬로 배포할 수 있습니다.

  • 1usekopai.com에 계정을 등록합니다.
  • 2원하는 AI 에이전트의 기능을 일반 영어로 설명합니다.
  • 3에이전트의 지식 기반을 구축하기 위해 관련 문서(예: 가이드, FAQ, 매뉴얼)를 업로드합니다.
  • 4판매를 위한 경우 메시지당 가격을 포함하여 에이전트 설정을 구성합니다.
  • 5AI 에이전트를 Kopai 마켓플레이스에 게시합니다.
  • 6또는 관찰 가능성을 위해 npx @kopai/app start를 사용하여 오픈 소스 백엔드를 로컬로 배포합니다.

pricing

Kopai 가격 및 요금제

Kopai는 에이전트 생성을 위한 프리미엄 모델과 에이전트 소비를 위한 사용량 기반 모델로 운영됩니다. 에이전트 구축은 무료이며, 에이전트가 마켓플레이스에서 판매될 때 수익이 발생합니다.

  • 기본: AI 에이전트 생성 및 구축은 무료입니다.
  • 에이전트 판매: 창작자는 마켓플레이스에서 판매되는 에이전트의 수익 중 70%를 유지하며, 메시지당 가격이 책정됩니다.
  • 크레딧 시스템: 에이전트는 메시지당 크레딧을 소비하며(예: 'Sous'는 메시지당 약 0.57 크레딧, 'Trip Architect'는 메시지당 약 5.35 크레딧), 초기 무료 메시지가 종종 제공됩니다.

Pros

  • +Enables monetization of expertise through a per-message pricing model for AI agents.
  • +Offers a no-code platform for creating AI agents, making it accessible to non-developers.
  • +Provides an open-source, OpenTelemetry-native observability backend for AI coding agents.
  • +Features a built-in marketplace for agent discovery, billing, and trust management.
  • +Supports both local and cloud deployment with zero configuration for observability.

Cons

  • API availability is currently not supported, limiting external integrations.
  • Training on user data is always enabled, which may be a concern for some users.
  • Specific user reviews and long-term reception are still emerging due to its recent launch (July 31, 2026).
  • The platform's dual focus on agent creation and observability might lead to feature dilution or complexity for users primarily interested in one aspect.

유사한 도구

Kopai vs 경쟁사

Kopai는 오픈 소스 관찰 가능성 백엔드와 직접 수익 창출이 가능한 노코드 AI 에이전트 마켓플레이스라는 이중 초점을 통해 차별화됩니다.

1

Allows users to create personalized AI assistants with specific instructions, knowledge, and capabilities directly within the ChatGPT interface without coding.

While Custom GPTs offer no-code agent creation and sharing via the GPT Store, it's a feature within the larger OpenAI ecosystem, unlike Kopai which is a standalone platform. This means you are tied to OpenAI's infrastructure and terms.

2

Provides a platform to create and share custom AI bots using various underlying LLMs, allowing users to define their bot's personality and knowledge.

Poe offers a very simple way to create and share 'bots' (agents) with a community, similar to Kopai's publishing aspect. However, the customization options for agent behavior and integration with external tools are generally more limited compared to Kopai's focus on encapsulating 'expertise' into a more structured agent.

3

An open-source, low-code platform for building and deploying conversational AI assistants (chatbots) with a strong focus on extensibility and integrations.

Botpress is more focused on building conversational interfaces and chatbots rather than 'expertise agents' for a marketplace. While it's open-source and highly customizable, it requires more effort to set up and manage compared to Kopai's simpler agent creation and publishing flow.

4

A low-code, open-source UI for building customized LLM orchestration flows, allowing users to visually connect LLMs with tools and data sources.

FlowiseAI is more of a visual programming tool for LLM applications, offering greater flexibility and control over agent logic. However, it's more 'low-code' than 'no-code' for complex agents and lacks a built-in 'marketplace' for publishing; users would need to self-host or deploy their creations.

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