Fluent 는 macOS 에서 쓰는 전역 AI 비서다. 네이티브 Swift 로 만들어졌고 설치 파일은 73 MB 에 불과하며, 어느 앱에서든 단축키 하나로 부른다. 또 하나의 채팅 앱이 아니다. 목표는 AI 를 시스템 위에 얹는 겹으로 만드는 것이다. 메일을 쓰고 원고를 고치고 PDF 를 보는 중에 키를 누르면, 지금 선택한 글과 클립보드 내용, 눈앞의 창이 그대로 모델로 간다. 답은 편집하던 자리로 돌아온다.

앱이 아니라 시스템에 붙는 겹

대부분의 AI 도구는 창을 바꾸는 방식으로 동작한다. 무언가를 복사하고, 브라우저나 앱으로 옮기고, 붙여 넣고, 묻고, 답을 복사해 돌아온다. 하루 두 번이면 아무것도 아니다. 마흔 번이면 몸에 남는다.

Fluent 는 그 사슬을 두 동작으로 접는다. 키를 누르면 패널이 열려 있는 앱 위로 떠오르고, 커서가 있는 문단과 방금 복사한 조각, 읽고 있는 탭이 이미 질문에 붙어 있다. 패널은 모든 일의 하나의 입구다. 고른 문장을 다시 쓰고, 답장 초안을 만들고, 자료를 요약하고, 표의 한 열이 무엇을 뜻하는지 설명한다.

반복하는 일은 모아 둘 수 있다. 자주 하는 절차는 단축키가 붙은 동작으로 저장하고, 계속 고치는 표현은 변수를 넣을 수 있는 틀로 남긴다. 이득은 명령을 외우지 않아도 된다는 것이고, 값은 자기 흐름을 먼저 정리하는 삼십 분이다.

문맥이 어디서 오는지가 답의 쓸모를 정한다

문맥은 층으로 모인다. 가장 얕은 층은 선택한 글과 클립보드이고, 이 둘은 거의 모두에게 필요하다. 그 위에 지금 창과 브라우저 탭이 있어서, 이 페이지가 무엇을 말하는지, 이 메일에 어떻게 답할지를 묻는 데 손으로 복사할 필요가 없다. 더 위에는 파일과 폴더가 있다. 대화에 폴더 하나를 넘기면 그 안의 문서를 읽고 검색하고 파일과 관련된 몇 가지 동작을 해낸다.

Mac 에서는 이것을 시스템이 제공하는 인터페이스로 처리하므로 특정 앱에 기대지 않는다. 글을 고를 수 있으면 보낼 수 있다. 값은 스스로 그리는 화면을 가진 앱에서는 글을 얻지 못할 때가 있고, 그때는 화면 그림에 대해 묻는 방식으로 물러난다는 점이다.

폴더를 통째로 AI 에 넘기기 전에 생각할 것이 하나 있다. 밖으로 나가면 안 되는 것이 안에 있는가. 로컬 모델은 올리지 않는다. 클라우드 모델은 올린다. 어느 길을 고르는지는 자신의 판단이고, 소프트웨어의 기본값이 아니다.

모델은 어디서 오는가, 로컬과 시스템과 구독과 열쇠

Fluent 는 모델을 만들지 않는다. 잇는 층이고, 길은 네 갈래다.

첫째는 앱 안에서 로컬 모델을 돌린다. Apple Silicon 을 위한 MLX 틀을 쓰고, 모델은 이 기계로 내려오며 계산도 이 기계에서 하고, 네트워크 없이도 되고, 기록은 암호화해 디스크에 둔다. 둘째는 시스템에 들어 있는 Apple 지능을 쓴다. macOS 26 이고 기능이 켜져 있어야 하며 자리도 돈도 들지 않는다.

셋째는 이미 내고 있는 구독에 로그인한다. 요청은 그 요금제 한도로 세어져 두 번째 청구서가 생기지 않는다. 넷째는 가장 전통적인 API 열쇠로, 열 곳 남짓의 제공자가 올라 있고 쓴 만큼 낸다.

네 갈래는 함께 쓰이고 동작마다 따로 고를 수 있다. 번역과 오타 고치기처럼 자주 도는 작은 일은 값싼 작은 모델로, 긴 문서 분석은 큰 모델로 보낸다. 바꾸는 값은 목록에서 한 번 누르는 것뿐이다.

놓치기 쉬운 것이 받아쓰기다. 어느 앱에서든 그 자리에서 받아쓰고, 마흔 가지가 넘는 언어를 다루며, 인식은 이 기계에서 끝나고, 말한 문장에는 문장 부호가 붙는다. 쓰는 일로 먹고사는 사람에게 이 기능은 문답보다 값어치가 클 때가 많다.

Council, 모델끼리 서로의 틀린 곳을 찾게 하기

한 모델의 답은 읽어 넘기면 매끄럽고, 들여다보면 틀린 경우가 있다. Fluent 에는 Council 이라는 방식이 있어 같은 질문을 여러 모델에 동시에 넘기고, 서로의 답을 가린 채 평가하게 한 뒤 하나의 결론으로 모은다.

답이 틀리면 손실이 큰 질문에 맞는다. 계약 조항이 무슨 뜻인지 확인하거나, 어떤 기술안에 함정이 있는지 판단하는 일이다. 날씨를 묻는 데는 맞지 않고, 급할 때도 맞지 않는다. 비용과 시간이 몇 배로 늘기 때문이다.

Fluent 2 가 더한 세 가지, AI 동료와 바탕 화면 친구와 예약 동작

2.x 의 무게 중심은 문답에서 일로 옮겨 갔다. AI 동료가 가장 큰 몫이다. 동료는 자기 포인터를 가지고 사람처럼 앱을 열고 입력 칸을 채우고 설정 화면을 넘기고 화면에 보이는 것을 읽어 낸다. 각 단계는 기본으로 확인을 요구하고, 쓰는 동작에서는 반드시 멈추고 묻는다. 공식 설명으로는 이 동료를 로컬 모델에서도 돌릴 수 있어 한도도 네트워크도 필요 없다.

바탕 화면 친구는 농담처럼 들리지만 아래의 논리는 단단하다. 지금 하는 일을 지켜보다가 적당한 때에 한마디를 얹는다. 메일을 쓸 때 말투를 바꿔 보라고 제안하고, 상품 화면에서 가격이 높은지 아닌지를 짚는다. 모습은 열 가지가 넘게 바꿀 수 있어서, 생산성과 가장 멀고 가장 기억에 남는 항목이 됐다.

셋째는 동작에 시간을 정할 수 있다는 점이다. 시간과 내용을 정해 두면 그때 스스로 깨어나 실행한다. 매일 아침의 요약이든 매주 한 번의 자료 모음이든 되고, 잠든 기계도 깨울 수 있다. 대화 안에서 바로 그림을 만드는 기능과 시스템 설정에 맞춰 다시 만든 환경 설정 화면이 이 판을 마무리한다.

가격과 라이선스와 경계

라이선스는 한 번 사는 방식이고 Basic, Standard, Team 세 단계가 있다. 차이는 주로 라이선스가 덮는 Mac 대수와 평생 업데이트가 붙는지다. 구매에는 일정 기간의 업데이트가 포함되고, 그 뒤에도 산 시점의 판은 계속 쓸 수 있으며 새 판으로 넘어갈 때 차액을 낸다. 공식 사이트는 칠 일 체험과 십사 일 환불을 제공하고, 학생과 교사에게는 따로 할인한다.

경계도 같은 만큼 분명히 적어 둔다. macOS 만 지원하므로 Windows 사용자는 쓸 수 없다. 시스템의 Apple 지능을 쓰려면 macOS 26 으로 올려야 한다. 로컬 모델은 메모리 요구가 실제로 무거워서 8 GB 기계로는 큰 모델을 감당하지 못한다. 계정 체계도 가입도 없고 영수증의 라이선스 열쇠로 켜며, 공개된 설명에 따르면 제삼자 통계나 광고 SDK 를 넣지 않고 라이선스 확인 때만 네트워크를 쓴다.

이런 도구의 진짜 문턱은 기능 목록이 아니라 습관이다. 단축키 하나에 두고 매일 수십 번 하는 고쳐 쓰기와 요약과 답장에 참여시켜야 성립한다. 가끔 열어 한 번 묻는 정도라면 그것은 손이 한 번 더 가는 웹페이지와 다르지 않다.