퍼플렉시티, '스페이스'를 '프로젝트'로 개편…영구 파일 시스템·자가학습 메모리 도입

AI를 활용해 실무를 처리할 때 가장 번거로운 순간은 새 대화를 시작할 때마다 이전 맥락을 일일이 다시 설명해야 할 때입니다. 파일을 업로드해 분석을 맡겨도 결과물을 매번 별도 텍스트로 뱉어내기 일쑤라, 사용자가 직접 기존 문서에 복사해 넣어야 하는 불편함이 따랐습니다.

퍼플렉시티는 7월 30일 기존 협업 기능인 스페이스를 대폭 업그레이드한 신규 기능 프로젝트를 공식 발표했습니다. 자사 컴퓨터 환경 안에서 사용자와 AI 에이전트가 영구적인 공유 파일 시스템과 자체 개선 메모리를 기반으로 함께 일할 수 있는 장기 협업 허브입니다.

기존에 생성된 모든 스페이스는 자동으로 프로젝트로 전환되며, 오늘부터 모든 컴퓨터 사용자에게 즉시 적용됩니다.

같은 파일을 직접 열고 수정하는 AI 팀원

이번 개편의 핵심은 계층형 영구 파일 시스템의 도입입니다. 매번 작업을 처음부터 다시 시작하는 기존 방식과 달리, AI가 실제 동료처럼 동일한 파일을 직접 열어보고 최신 내용을 반영해 수정한 뒤 그대로 저장합니다.

예를 들어 한 팀원이 전날 작업 세션에서 만든 모델링 파일을 다른 팀원이 다음 날 새 세션에서 바로 이어받아 작업할 수 있습니다. 정기적으로 실행되는 예약 작업을 걸어두면 아무도 신경 쓰지 않아도 진행 상황 문서가 저절로 최신화됩니다.

맥과 윈도우용 데스크톱 앱 사용자는 로컬 PC에 저장된 문서나 스프레드시트도 프로젝트에 연결할 수 있습니다. 이때 로컬 파일은 업로드한 본인에게만 보이며 프로젝트의 다른 멤버에게는 공유되지 않아 개인 작업 환경의 보안을 유지합니다.

구글 드라이브, 노션, 리니어, 스노우플레이크, 깃허브 등 400개 이상의 외부 업무 도구 연동도 지원합니다. 슬랙이나 마이크로소프트 팀즈 채널에 프로젝트를 바인딩하면, 채널에서 나눈 대화가 그대로 프로젝트 문맥으로 반영되며 채널 안에서 작업을 시작할 수도 있습니다.

작업 사이에 스스로 학습하는 메모리 엔진

프로젝트에는 브레인이라는 자체 개선형 영구 메모리 시스템이 탑재되었습니다.

브레인은 작업이 끝난 뒤 다음 작업이 시작되기 전까지 프로젝트 내 공유 세션과 파일 변동 사항을 스스로 검토합니다. 이전 작업에서 축적된 지식을 다음 작업에 자동으로 전달하기 때문에, 사용자가 매번 번거롭게 배경 맥락을 처음부터 끌어모을 필요가 없습니다.

협업 시 데이터 보안 경계도 명확히 나눴습니다. 팀원 간에 프로젝트 문맥과 파일은 공유되지만, 개인의 메모리와 외부 계정 연동 정보는 철저히 각자의 계정에 귀속됩니다. 외부 도구를 호출할 때도 개별 사용자의 자체 권한과 자격 증명을 기반으로만 실행되며 조직이 허용한 접근 권한 범위를 넘어설 수 없습니다.

왜 중요한가

제품 기획서 작성이나 데이터 파이프라인 분석처럼 호흡이 긴 업무를 여러 팀원이 함께 수행하는 환경이라면, 프로젝트 기능은 즉각적인 업무 효율 개선을 가져올 수 있습니다. 매번 맥락을 복사해 붙여넣고 AI가 출력한 결과물을 수작업으로 정리하던 시간을 확실하게 줄여주기 때문입니다.

다만 현 시점에서 모든 핵심 문서를 전적으로 맡기기에는 다소 주의가 필요해 보입니다. AI가 소스 파일 원본을 직접 덮어쓰며 수정하는 구조인 만큼, 잘못된 판단으로 기존 데이터가 손상될 위험에 대비해야 합니다. 최종 배포 전 반드시 사람의 승인을 거치도록 지침을 지정하는 등 안전장치를 마련해 두고 써야 안전합니다.

업계 전반으로 보면 퍼플렉시티의 이번 행보는 단순한 검색 엔진 대체재를 넘어 본격적인 엔터프라이즈 협업 플랫폼으로의 영역 확장을 의미합니다. 챗GPT의 프로젝트 기능은 물론, 노션 AI나 리니어 같은 생산성 툴의 핵심 영역까지 정조준하고 있습니다.

우리는 이러한 전략이 매우 영리한 선택이라고 봅니다. 검색이나 단발성 질의응답은 거대 모델 제조사들의 성능 개선에 따라 언제든 쉽게 대체될 수 있지만, 팀의 파일 구조와 업무 히스토리, 일상적인 커뮤니케이션 맥락이 특정 플랫폼에 깊게 얽히기 시작하면 다른 서비스로 갈아타는 비용이 매우 커지기 때문입니다.