전용 AI 중대 구축, WorkBuddy B.AI 모델 전체 해설 튜토리얼 접속

오늘날의 빠른 개발 환경에서 WorkBuddy는 유연한 워크플로우 오케스트레이션과 강력한 시스템 수준 통합 능력 덕분에 많은 개발자들의 데스크탑에서 필수적인 "생산성 허브"가 되었습니다. 이는 단순히 분산된 개발 도구를 집합하는 것뿐만 아니라, 개발자가 문맥을 전환할 필요 없이 최첨단 AI 기능을 직접 호출할 수 있는 전용 스마트 플랫폼으로 작용하여 일상적인 작업 수행의 마찰을 크게 줄이고, 핵심 에너지를 고부가가치의 사고와 창조로 완전히 되돌릴 수 있게 합니다.

많은 개발자들이 B.AI의 고성능 모델 매트릭스를 시스템 수준의 인프라와 일상 개발 워크플로우에 보다 효율적으로 통합할 수 있도록, 본 문서는 WorkBuddy 데스크탑에서 B.AI 사용자 정의 모델을 추가하는 방법을 자세히 안내합니다. 구성 전에 WorkBuddy 계정, B.AI API 키, 현재 계정에서 실제로 사용할 수 있는 모델 ID를 준비해 주시기 바랍니다. 다음으로, 본 문서의 간단한 구성을 따르면 로컬에서 극도로 매끄러운 AI 협업 경험을 잠금 해제할 수 있습니다.

1. 시작하기 전에

첫 번째 단계: WorkBuddy 설치

WorkBuddy 공식 다운로드 페이지로 이동하여 시스템 환경에 맞는 설치 패키지를 선택합니다. 이미 WorkBuddy를 설치한 사용자는 이 단계를 건너뛸 수 있습니다. "모델" 또는 "모델 추가" 옵션을 찾을 수 없다면, 먼저 "업데이트 확인"을 선택하여 버전을 업그레이드하십시오.

Windows

공식 페이지에서는 현재 Windows x64(ARM64 호환) 설치 패키지를 제공하며, Windows 10 이상이 필요합니다. 설치 프로그램을 다운로드한 후, 더블 클릭하여 마법사에 따라 설치를 완료하고 WorkBuddy를 시작합니다.

주의: 시스템이 설치를 차단하는 경우, 설치 패키지가 공식 페이지에서 온 것인지 확인한 후, 팝업 창의 애플리케이션 이름과 게시자 정보를 점검하십시오. Windows 보안 보호를 끄고 검사를 우회하지 마십시오.

macOS

공식 페이지에서는 현재 Apple 칩 버전과 Intel 버전의 .dmg를 제공하며, macOS 12.0 이상이 필요합니다.

• M1, M2, M3, M4 등의 모델은 Apple 칩 버전을 선택합니다.

• Intel 프로세서 모델은 Intel 버전을 선택합니다.

.dmg를 열고 WorkBuddy를 "응용 프로그램"으로 드래그한 후, 응용 프로그램 폴더에서 시작합니다. 칩 유형이 확실하지 않은 경우 "이 Mac에 관하여"에서 "칩" 또는 "프로세서"를 확인할 수 있습니다.

기타 시스템 설명

현재 WorkBuddy 데스크탑은 Windows와 macOS만 지원하며, Linux는 지원하지 않습니다. 또한, 모바일 및 홍멍 플랫폼의 기능 범위가 다르므로, 본 튜토리얼의 모든 작업은 데스크탑을 기준으로 합니다.

두 번째 단계: WorkBuddy 로그인

처음 시작할 때 "로그인"을 클릭하고 클라이언트에 표시된 방식으로 인증을 완료합니다. 국제 버전 공식 문서에서는 Google 및 GitHub OAuth를 나열합니다. 현재 클라이언트에서 WeChat 스캔 또는 다른 진입점이 표시되면 클라이언트의 실제 옵션에 따라 진행하십시오.

세 번째 단계: B.AI API 키 가져오기

먼저 B.AI에 로그인한 후, 왼쪽 탐색 바에서 API 관리 또는 API 키 관리 페이지로 이동하여 "API 키 생성"을 클릭하고 식별하기 쉬운 이름(예: WorkBuddy)을 설정합니다. B.AI의 공식 메커니즘 제한으로 인해, 전체 키는 생성 성공 시 한 번만 표시되므로, 생성 후 즉시 복사하여 안전하게 보관해야 합니다.

구성 전에 중요한 확인 사항:

• 사전 점검: 구성 전에 계정에 사용 가능한 한도가 있으며, 해당 API 키가 목표 모델에 대한 호출 권한을 가지고 있는지 확인하십시오.

• 모델 ID 가져오기: 모델 ID는 B.AI GET /v1/models의 반환 결과 또는 현재 콘솔 목록을 기준으로 하며, 다른 튜토리얼의 예시 이름만 참고해서는 안 됩니다.

• 프로토콜 호환성: WorkBuddy 사용자 정의 모델은 OpenAI Chat Completions 프로토콜을 사용하므로, 목표 모델은 해당 엔드포인트에 대해 열려 있어야 합니다. Anthropic Messages 또는 OpenAI Responses만 지원하는 구성은 직접 입력할 수 없습니다.

주의: 기사, 스크린샷, 채팅 기록 또는 공개 저장소에서 전체 키를 노출하지 마십시오. 키가 유출된 것으로 의심되는 경우, 즉시 이전 키를 삭제하고 새 키를 생성한 후 WorkBuddy 구성을 업데이트하십시오.

2. 인터페이스를 통해 B.AI API 구성

첫 번째 단계: 사용자 정의 모델 구성 열기

WorkBuddy를 열고 왼쪽 하단의 계정 아바타를 클릭한 후 "설정"을 선택합니다.

왼쪽에서 "모델"을 선택하고 "모델 추가"를 클릭합니다.

현재 목록에 다른 사용자 정의 모델이 이미 있는 경우, "모델 추가"를 클릭하여 새 구성을 추가해야 하며, 관련 없는 모델의 매개변수를 직접 덮어쓰지 마십시오. 기존 B.AI 모델을 수정하려면 해당 모델 옆의 연필 아이콘을 클릭하면 됩니다. 수정하면서 이전 모델을 유지하려면 새 모델로 다시 추가해야 합니다.

두 번째 단계: 접속 매개변수 입력

"제공자" 드롭다운 목록에서 "사용자 정의"를 선택하고 팝업 페이지에 관련 정보를 입력합니다.

입력 설명은 다음과 같습니다:

URL과 "사용자 정의 프로토콜"은 반드시 쌍으로 설정해야 합니다:

WorkBuddy 공식 문서에 따르면, "사용자 정의 프로토콜"이 꺼져 있을 때 클라이언트는 입력한 URL 끝에 자동으로 /chat/completions 경로를 추가합니다. 이 스위치가 켜져 있을 때 클라이언트는 입력한 전체 URL로 직접 요청을 보냅니다. 두 가지 방식을 혼용하지 않도록 주의하십시오. /v1/chat/completions/chat/completions로 중복 연결하면 일반적으로 404가 반환됩니다.

세 번째 단계: 모델 능력 설정

"고급 설정"의 스위치는 모델 능력을 선언하는 데만 사용되며, 체크해도 원래 지원하지 않는 모델이 자동으로 능력을 얻지는 않습니다. 실제 상황에 따라 다음 원칙을 참고하여 구성하십시오:

입력 및 출력 한계를 확인할 수 없을 때는 "공급자 기본값 사용"을 유지하십시오. 문서나 실험으로 확인되지 않은 경우, 모든 능력을 기본적으로 활성화하지 마십시오.

네 번째 단계: 구성 저장

URL, API 키 및 모델 ID를 확인한 후 "저장"을 클릭합니다. 새 모델은 "저장된 모델" 목록에 나타나야 합니다.

표시되지 않는 경우, 저장 팝업이 여전히 열려 있는지, 필드에 오류가 있는지, 모델 선택기가 새로 고쳐졌는지, 클라이언트 버전이 확인하십시오. 필요시 WorkBuddy를 완전히 종료한 후 다시 시작하십시오. 모델이 목록에 나타난다는 것은 구성이 저장되었음을 의미할 뿐, B.AI 호출이 성공적으로 이루어졌음을 증명하지는 않으며, 후속 검증이 필요합니다.

3. 모델 선택 및 구성 검증

첫 번째 단계: B.AI 사용자 정의 모델 선택

"새 작업 만들기"로 돌아가 입력 상자 근처의 모델 선택기에서 방금 추가한 모델을 선택합니다. 테스트 기간 동안 "자동" 모드를 선택하지 마십시오. "자동" 모드는 다른 모델을 호출할 수 있어 B.AI를 사용한 요청을 증명할 수 없습니다.

두 번째 단계: 일반 대화 검증

도구에 의존하지 않는 간단한 질문을 보내십시오:

B.AI 일반 대화 테스트 성공이라고만 답변하십시오.

정상적인 응답을 받으면 WorkBuddy가 구성을 읽었으며, 키, URL 및 모델 ID가 최소한 한 번의 텍스트 호출을 완료할 수 있음을 나타냅니다. 실패한 경우 "현재 모델 → API 키 → URL 및 프로토콜 스위치 → 모델 ID → 한도 및 권한" 순서로 점검하십시오. 모델에게 "당신은 누구인가"라고 물어보아 라우팅이 성공했는지 판단하지 마십시오. 모델이 자신의 신원을 보고하는 것은 접속 증거로 사용할 수 없습니다.

세 번째 단계: 도구 호출 검증

먼저 테스트 전용 폴더를 새로 만들고, 개인 정보가 포함되지 않은 텍스트 파일 하나 또는 두 개를 넣은 다음, WorkBuddy에서 해당 폴더를 작업 공간으로 선택하고 파일 읽기 작업에 필요한 권한만 부여한 후, 다음 명령을 보내십시오:

현재 작업 공간의 텍스트 파일을 읽고, 파일 이름을 나열하고 각 파일의 내용을 한 문장으로 요약하십시오. 어떤 파일도 수정, 이동 또는 삭제하지 마십시오.

WorkBuddy가 파일 읽기 도구 호출을 표시하고 파일 요약을 올바르게 반환해야 도구 호출 체인이 유효하다는 것을 의미합니다. 채팅은 가능하지만 파일을 읽지 못할 경우, 도구 호출, 모델 도구 호출 능력, B.AI 엔드포인트 지원 및 작업 공간 권한을 점검하십시오.

네 번째 단계: B.AI 호출 기록 확인

B.AI 콘솔에서 사용량 또는 호출 기록을 제공하는 경우, 최근 요청 시간, 모델 ID, 요청 횟수 및 토큰 소비량을 확인하여 데이터가 방금 테스트와 일치하는지 확인하십시오.

전체 접속 프로세스가 완전하고 사용 가능하도록 하기 위해, 다음 세 가지 단계의 성공 상태를 하나씩 점검하십시오:

네, 자주 묻는 질문

1. 사용자 정의 모델 진입점을 찾을 수 없으면 어떻게 해야 하나요?

로그인하지 않았거나 클라이언트 버전이 오래되었거나 데스크톱 모델 설정이 아닌 경우일 수 있습니다. 먼저 로그인한 후 「설정」→「모델」로 들어가세요. 여전히 진입점을 찾을 수 없다면 「업데이트 확인」을 선택하여 클라이언트를 업데이트하고 재시작하세요. 문제가 지속되면 「도움 및 피드백」을 통해 버전 번호와 스크린샷을 제출하세요.

2. Windows 또는 macOS에서 설치하거나 열 수 없으면 어떻게 해야 하나요?

먼저 시스템 버전이 요구 사항을 충족하는지 확인하고, 설치 패키지가 공식 페이지에서 온 것인지 확인하며, 다운로드한 아키텍처가 올바른지 확인하세요. 시스템에서 제공하는 보안 설정 프로세스를 따라 차단을 처리하고, 보안 보호를 끄지 말고 불명확한 이미지를 사용하지 마세요.

3. 저장한 후 모델이 표시되지 않는 이유는 무엇인가요?

먼저 「저장된 모델」에 해당 항목이 있는지 확인한 후 설정을 닫고 모델 선택기를 다시 열어보세요. 여전히 표시되지 않으면 완전히 종료하고 WorkBuddy를 재시작하며 클라이언트 업데이트를 확인하세요.

4. 401, 403, 404, 429가 발생하는 이유와 해결 방법은 무엇인가요?

매번 하나의 항목만 수정한 후 일반 대화로 재테스트하여 원인을 파악하세요.

5. "model not found" 메시지가 나타나면 어떻게 해결하나요?

GET /v1/models를 다시 호출하거나 현재 콘솔 목록을 확인하여 정확한 id를 복사하세요. 표시 이름, 별명 또는 다른 튜토리얼의 버전 번호를 입력하지 마세요. 또한 해당 모델이 Chat Completions 엔드포인트에 열려 있는지 확인하세요.

6. 계속 로딩되거나 타임아웃 또는 연결 실패가 발생하면 어떻게 해야 하나요?

먼저 네트워크가 https://api.b.ai에 접근할 수 있는지 확인한 후 간단한 질문으로 테스트하세요. 이후 URL, 프록시 또는 기업 네트워크 정책, B.AI 서비스 상태, 입력 파일 크기를 확인하세요. 문제가 지속되면 발생 시간, WorkBuddy 버전, 전체 오류 정보 및 요청 ID를 기록한 후 공식 지원에 연락하세요.

7. 채팅은 가능하지만 파일을 읽을 수 없으면 어떻게 해야 하나요?

「모델 능력 → Tool Calling 스위치 → 작업 공간 → 파일 권한」의 순서로 확인하세요. 먼저 일반 텍스트 파일로 테스트하고 시스템 디렉토리, 보호된 디렉토리 또는 민감한 파일을 직접 선택하지 마세요.

8. 왜 시스템이 여전히 내장 모델을 호출하나요?

모델 선택기를 확인하여 "자동" 상태가 아니고 명확하게 구성된 B.AI 사용자 정의 모델이 선택되었는지 확인하세요. 간단한 질문을 보내고 B.AI 콘솔에서 호출 시간과 사용량 데이터를 확인하세요. 여전히 의문이 있다면 새로운 대화 작업을 생성하여 다시 테스트하는 것이 좋습니다.

9. 소프트웨어를 종료한 후 다음에 어떻게 시작하나요?

Windows는 시작 메뉴나 바탕화면 바로 가기를 통해 시작할 수 있고, macOS는 애플리케이션이나 런치패드를 통해 시작할 수 있습니다. 재시작 후 사용자 정의 모델이 보이지 않으면 현재 계정이 로그인 상태인지 확인한 후 「설정」→「모델」로 가서 저장된 모델 목록을 확인하세요.

10. 컴퓨터를 바꾸면 다시 구성해야 하나요?

다시 구성하는 것이 좋습니다. WorkBuddy 인터페이스에서 사용자 정의 모델이 로컬 .workbuddy/models.json에 기록된다고 안내하므로, 동일한 계정으로 로그인한다고 해서 API 키와 모델 구성이 동기화된다고 가정할 수 없습니다. 새 컴퓨터에서 모델을 다시 추가하고 두 가지 검증을 완료해야 하며, 키를 채팅, 공개 클라우드 또는 암호화되지 않은 문서를 통해 전송하지 마세요.

참고 자료:

• WorkBuddy 공식 다운로드 페이지

• WorkBuddy 공식 모델 구성 문서

• WorkBuddy Windows 설치 가이드

• WorkBuddy macOS 설치 가이드

• B.AI API 참고

• B.AI API 키 받기 가이드