소소한 배움 #7

Little Learning 에 오신 것을 환영합니다! Little Learning은 제가 매주 금요일마다 하나의 주제를 선정하여 최대한 쉽고 간결하게 설명하는 교육용 게시물 시리즈입니다.

이 게시물은 매직 에덴의 후원을 받았습니다.

매직 에덴은 오늘 암호화폐 카지노 및 스포츠 베팅 분야의 자사 제품인 다이 시HQ(DiceyHQ) 에 집중할 계획을 발표하며 중요한 발표를 했습니다.

안타깝게도 이는 기존 제품 중 일부가 단종된다는 것을 의미합니다. 이더리움 가상 머신(EVM) 마켓플레이스, 비트코인 ​​마켓플레이스, 비트코인 ​​API, 매직 에덴 월렛은 모두 향후 몇 달에 걸쳐 서비스가 종료될 예정입니다.

개인적으로는 이번 결정이 사업적으로 현명한 선택이라고 생각합니다. 제가 그들에게 조언을 해주고 내부 지표를 볼 수 있었다면 저도 아마 같은 의견을 제시했을 겁니다. 우리 업계가 거래/도박/예측 시장 앱으로 변모하는 추세라는 점은 안타깝지만, 어쩔 수 없는 현실이죠. 완전히 문을 닫는 것보다는 수익을 창출할 수 있는 방향으로 전환하는 것이 훨씬 낫습니다.

자세한 내용은 다음 링크에서 확인하세요: https://x.com/0xLeoInRio/status/2027427791533146367

인공지능 에이전트란 ​​실제로 무엇일까요?

저는 지난 한 달 정도 AI 에이전트를 이것저것 만져보고 있었습니다. 제대로 된 방식으로요. OpenClaw에 컴퓨터에 대한 모든 접근 권한을 주고(네, 저도 맥 미니 열풍에 휩쓸렸어요) 제가 다른 일을 하는 동안 AI 에이전트가 작업을 처리하도록 시켰습니다.

대부분의 사람들은 여전히 ​​인공지능을 "질문을 입력하는 도구"라고 생각합니다. 1~2년 전에는 그 생각이 맞았을지 모르지만, 지금 벌어지고 있는 상황을 제대로 반영하지 못합니다. 그래서 에이전트가 무엇이고 어떻게 작동하는지 설명해 보려고 합니다.

AI 에이전트를 가장 간단하게 설명하자면, 단순히 말만 하는 것이 아니라 행동도 하는 AI라고 할 수 있습니다.

ChatGPT나 Claude 같은 도구를 사용할 때는 마치 대화를 하는 것과 같습니다. 질문을 하면 도구가 답해줍니다. 이미지를 생성하거나 파일을 분석하는 것조차도 사용자가 직접 요청하거나 지시한 결과입니다.

에이전트는 다릅니다. 기본적으로 최종 목표만 알려주면 에이전트가 필요한 단계를 알아서 처리합니다. 웹사이트를 탐색하고, 코드를 작성하고, 파일을 생성하고, 메시지를 보내고, API를 호출하고, 이 모든 작업을 사용자가 직접 지시하거나 매 단계마다 지시(또는 권한)를 구할 필요 없이 자동으로 연결하여 수행합니다. 나중에 다시 확인해 보면 작업이 완료되어 있을 겁니다. 마치 마법처럼 느껴질 때가 많습니다.

"말하는 AI"와 "나를 위해 일하는 AI" 사이의 격차는 엄청납니다. 마치 레시피를 구글에서 검색하는 것과 누군가가 저녁을 요리해주는 것의 차이와 같죠. (아직 그 단계는 아니지만, 에이전트형 AI에 로봇 기술을 접목하면 정말 놀라운 일들이 벌어질 겁니다.)

이처럼 에이전트 기반 자동화 움직임이 폭발적으로 증가하는 이유는 바로 신뢰성 때문입니다. 이전 모델들은 몇 단계만 거쳐도 제대로 작동하지 않았습니다. 맥락을 놓치거나, 이상한 오류를 범하거나, 엉뚱한 방향으로 가거나, 심지어는 도중에 멈춰버리기도 했습니다. 하지만 Anthropic, OpenAI 등에서 개발한 최신 모델들은 복잡하고 여러 단계를 거치는 작업을 안정적으로 처리할 수 있는 스레스홀드(Threshold) 에 도달했습니다. 완벽하지는 않지만, 충분히 유용하게 활용될 수 있을 정도입니다.

MCP라는 새로운 표준이 조용히 주목받고 있습니다. MCP는 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)의 약자로, 인공지능을 위한 USB라고 생각하면 이해하기 쉽습니다. USB가 등장하기 전에는 모든 장치가 작동하려면 각각 고유한 케이블과 드라이버가 필요했습니다. MCP는 인공지능 도구에 대해 이와 같은 역할을 합니다. 에이전트가 어떤 기기에든 연결할 수 있는 범용적인 방법을 제공하는 것이죠. 캘린더, 코드베이스, 데이터베이스, 이메일 등 무엇이든 연결할 수 있습니다.

아직 초기 단계입니다. 정말 초기 단계죠. 상담원은 작동은 하고, 지금 당장 유용하게 쓸 수 있을 만큼 잘 작동합니다. 하지만 도구는 미흡하고, 설정도 간단하지 않으며, 상담원을 사용하는 대부분의 사람들은 아직 이를 일상 업무에 어떻게 통합해야 할지 파악하지 못했습니다.

이 차트는 인공지능이라는 거대한 계획의 초기 단계에 우리가 얼마나 서 있는지를 보여줍니다.

제 생각에는 1~2년 안에 (아직 일자리가 있는) 대부분의 지식 노동자들은 백그라운드에서 실행되는 AI 에이전트를 통해 업무의 일부를 처리하게 될 것입니다. 지금 AI를 실험하는 사람들은 상당한 우위를 점하게 될 것입니다. 에이전트 사용이 어려워서가 아니라, 자율적인 AI와 효과적으로 협업하는 방법을 배우는 데 시간이 걸리기 때문입니다. AI가 무엇을 처리할 수 있는지에 대한 신뢰를 구축하고, 무엇을 처리할 수 없는지에 대한 감각을 키워야 합니다.

4~5년 후에는 상황이 어떻게 변해 있을지 아무도 모릅니다.

이런 쪽에 관심 있는 사람이라면 누구나 직접 실험해보고 시도해 보는 게 좋을 것 같아요. 작은 것부터 시작해 보세요. 평소에 30분 정도 시간을 투자하는 작업을 하나 골라서 인공지능이 그 작업을 수행할 수 있는지 확인해 보세요. 관련 기사를 수백 개 읽는 것보다 직접 해보는 게 훨씬 더 많은 것을 배울 수 있을 겁니다.

관심 있는 분들이 계시다면, AI 에이전트 사용 방법에 대한 단계별 가이드를 담은 후속 게시물을 올리겠습니다.

지금까지 읽어주셔서 감사합니다. 다음 주에 또 다른 유익한 내용으로 찾아뵙겠습니다!

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