솔직히 말씀드리면, 저는 AI를 꽤 오래 써왔으면서도 결국 "더 똑똑한 챗봇" 수준으로만 이해하고 있었습니다. 그런데 AI 에이전트(AI Agent)라는 개념을 제대로 마주하게 된 순간, 그 생각이 완전히 바뀌었습니다. 앞으로 우리가 지금처럼 앱을 열고 버튼을 누르는 방식이, 생각보다 훨씬 빠르게 사라질 수 있다는 이야기를 처음 들었을 때는 솔직히 과장처럼 느껴졌습니다. 하지만 그 근거를 하나씩 들어보니 고개가 끄덕여졌습니다.
자율실행, AI가 스스로 판단하고 실행한다는 것의 의미
여러분은 AI에게 뭔가를 시켰을 때, AI가 "그 방법을 당신이 알려주지 않았는데도" 스스로 찾아서 해결해 버린 경험이 있으신가요? 저는 그런 순간을 처음 목격했을 때 솔직히 좀 소름이 돋았습니다.
오픈클로(Open Clo)의 개발자 피터 스테인버거가 공개한 사례가 바로 그런 상황이었습니다. AI에게 음성 파일을 보냈는데, 해당 AI는 파일 형식 자체를 먼저 분석하고, 필요한 변환 도구를 스스로 찾았으며, 심지어 컴퓨터에 필요한 프로그램이 없자 주변 환경에서 API 키를 발견해 인터넷으로 직접 요청을 보내 문제를 해결했습니다. 이 모든 과정을 개발자가 설계한 게 아니었다는 점이 핵심입니다.
여기서 API(Application Programming Interface)란 소프트웨어끼리 서로 데이터를 주고받을 수 있게 연결해 주는 통신 규약입니다. 쉽게 말해, AI가 외부 서비스의 문을 두드려서 필요한 기능을 빌려 쓴 것입니다.
제가 합기도를 오래 했는데, 이 상황이 생각나는 장면이 있습니다. 처음 배울 때는 기술 하나하나를 순서대로 외웁니다. 하지만 어느 수준이 되면 상황에 따라 기술을 스스로 조합해서 씁니다. AI가 지금 그 단계에 들어서고 있다는 느낌이었습니다. 단순히 명령을 수행하는 게 아니라, 목적에 맞게 방법을 스스로 선택하는 것이죠.
이 흐름을 가능하게 만드는 핵심 개념이 바로 자율실행(Autonomous Execution)입니다. 자율실행이란 AI가 인간의 개입 없이 목표를 파악하고, 필요한 도구를 선택하며, 스스로 단계를 밟아 결과를 만들어내는 능력을 뜻합니다.
현재 이 분야에서 AI가 도달한 수준은 어느 정도일까요? 스탠퍼드 대학교 인간중심AI연구소(HAI)의 2024년 AI 인덱스 보고서에 따르면, 에이전틱 AI(Agentic AI) 시스템의 성능은 2022년 대비 2배 이상 향상되었으며, 단일 작업 완수율이 크게 개선되었습니다(출처: Stanford HAI). 에이전틱 AI란 단순 응답이 아니라 여러 단계의 작업을 스스로 계획하고 실행할 수 있는 AI 시스템을 말합니다.
저는 콘텐츠 제작을 혼자 해오면서 항상 시간과 에너지의 한계를 느꼈습니다. 영상 하나를 만들기 위해 기획, 스크립트, 이미지, 음악, 썸네일까지 혼자 처리하다 보면 체력이 먼저 바닥납니다. 그래서 "내가 자는 동안 누군가 대신 움직여주면 얼마나 좋을까"라는 생각을 입에 달고 살았는데, 자율실행 AI가 그 상상에 실제로 답을 주고 있다는 느낌이었습니다.
오픈클로가 현재 주목받는 이유는 클라우드가 아닌 사용자의 로컬 컴퓨터에서 작동하기 때문입니다. 로컬 실행 방식은 AI가 키보드, 마우스, 파일 시스템을 직접 제어할 수 있다는 점에서 기존 클라우드 기반 AI와 본질적으로 다릅니다.
분산협력 구조와 기억주권, 앱 소멸 이후의 세계
그렇다면 앱은 정말 사라질까요? 저도 처음엔 "80%는 너무 과한 수치 아닌가" 싶었습니다. 그런데 생각해 보면 우리가 지금 쓰는 앱의 기능을 실제로 분해해 봤을 때, 대부분은 데이터를 입력하고, 저장하고, 보여주는 역할에 그칩니다.
예를 들어 식단 관리 앱을 사용한다고 해보겠습니다. 우리는 밥을 먹고 나서 앱을 열고, 음식 이름을 검색하고, 그램 수를 입력합니다. 하지만 AI 에이전트가 제 콘텍스트(Context, 상황 맥락 전체)를 이해하고 있다면, 사진 한 장만으로도 기록이 완성될 수 있습니다. 콘텍스트란 단순히 지금 이 순간의 명령이 아니라, 사용자의 습관과 선호, 이전 행동 흐름 전체를 포괄하는 개념입니다.
아이들을 가르치면서 항상 느끼는 게 있습니다. 진짜 실력이 있는 아이는 문제 유형을 외우는 아이가 아니라, 상황을 파악하고 스스로 접근법을 찾는 아이입니다. AI 에이전트도 지금 그 방향으로 가고 있습니다. 단순 기능의 조합이 아니라, 맥락을 이해하고 판단하는 존재로 진화하고 있는 것이죠.
여기서 더 흥미로운 건 AI끼리의 분산협력(Distributed Multi-Agent Collaboration) 구조입니다. 분산협력이란 여러 AI 에이전트가 각자 역할을 나눠 서로 통신하면서 하나의 목적을 달성하는 구조입니다. 예컨대 제가 레스토랑 예약을 원한다면, 제 AI가 레스토랑의 시스템 AI와 직접 대화해서 가능한 시간대를 조율하고, 예약까지 마무리할 수 있습니다. 구형 시스템이라 AI 연결이 안 된다면? 그때는 제 AI가 사람에게 대신 전화를 부탁하는 방식도 가능해집니다.
군대에서 특수부대 환경을 경험했을 때 느낀 게 있습니다. 혼자서 모든 걸 버티는 능력보다, 역할 분담과 시스템이 훨씬 더 중요하다는 것이었습니다. AI의 분산협력 구조는 그 원리와 정확히 같습니다. 하나의 슈퍼 AI가 다 하는 세상이 아니라, 각자의 역할을 가진 여러 AI가 협력하는 세상이 현실적으로 훨씬 가능성이 높다고 봅니다.
그리고 이 흐름에서 제가 가장 크게 공감한 개념이 바로 기억주권(Memory Sovereignty)입니다. 기억주권이란 AI가 사용자에 대해 수집하고 학습한 정보를 사용자 본인이 소유하고 통제할 수 있는 권리를 말합니다. 오픈클로는 AI의 기억을 서버가 아닌 사용자의 컴퓨터 안에 파일 형태로 저장합니다. 사용자가 직접 확인하고, 수정하고, 삭제할 수 있는 구조입니다.
요즘 시대는 결국 데이터를 누가 가지고 있느냐의 싸움입니다. AI가 저를 얼마나 깊게 이해하는지가 중요한 것이 아니라, 그 이해가 누구의 소유인지가 더 중요합니다.
앱 소멸 이후 AI 에이전트 시대에서 주목해야 할 핵심 변화를 정리하면 다음과 같습니다.
- 클라우드 중심에서 로컬 실행 중심으로 AI 작동 방식이 전환됩니다.
- 단일 AI 모델 경쟁에서 다중 에이전트 협력 구조 경쟁으로 흐름이 바뀝니다.
- 앱 UI(사용자 인터페이스) 중심의 소프트웨어가 자연어 명령 중심으로 대체됩니다.
- 성능 경쟁보다 기억의 깊이와 소유권이 AI 서비스 경쟁력의 핵심이 됩니다.
이와 관련해 맥킨지 글로벌 연구소(MGI)의 2024년 보고서에 따르면, AI 에이전트 기술의 확산으로 지식 노동자의 반복 업무 중 최대 60~70%가 자동화될 가능성이 있다고 분석했습니다(출처: McKinsey Global Institute).
저는 이 수치를 보면서 "AI를 얼마나 잘 쓰느냐"가 개인의 경쟁력을 결정하는 시대가 이미 시작됐다는 생각이 강하게 들었습니다.
앞으로 AI 에이전트가 우리의 일상에 얼마나 깊이 들어올지는 아직 알 수 없습니다. 하지만 지금처럼 수십 개의 앱을 열고 닫으며 데이터를 직접 입력하는 방식이 머지않아 낡은 습관처럼 느껴지는 날이 올 수도 있겠다는 생각은 지워지지 않습니다. 저는 당장 모든 걸 바꾸려 하기보다, 지금 하고 있는 콘텐츠 작업에서 AI 에이전트를 조금씩 실험해보려 합니다. 여러분도 한 가지 반복 작업부터, AI에게 맡겨보시는 건 어떨까요?