AI, AI Agent 구분하기.
오랜 독자를 아시겠지만, AI AI AI 인공지능 인공지능 할 때 나는 단순히 챗봇이라고 폄하했었다. 이해를 돕기 위함이었는데 나중에 피드백을 받고 인공지능이라고 격상했기 때문에 그 당시는 '폄하'라고 하겠다.
사실 지금 AI Agent를 강의해서 쉽게 이해시키려면 그 사이 내 태도의 변화로 "챗봇->인공지능"이라고 한 것처럼 다시 한번 AI를 챗봇이라고 불러야 가능하다.
그렇다면 AI와 AI Agent를 뭐가 다른 것인가?
AI는 챗봇이고
AI Agent는 파일시스템 조작이 가능한 챗봇이다.
파일시스템 조작이 가능한 챗봇
이것이 전부다. 그래서 굳이 이 아래 내용은 안 읽어도 된다.
기존 AI는 단순히 물어보고 답을 받거나, 그림 그려 달라고 해서 그림을 받는 식의 행동만 했다. 그러던 와중에 Anthropic의 Claude가 MCP를 개발했다. MCP는 node랑 연결해서 파일 시스템을 조작할 수 있게 해주는 프로토콜이라고 것이라고 보면 되겠다. Perplexcity가 Comet이라는 자체 브라우저를 내면서 구글 서비스에 로긴이 되다 보니 이제 메일도 인공지능 통해서 요약하고 검색할 수 있게 되었다. 클로드도 MCP를 쓰기 위해서는 자체 프로그램을 써야 하고, 퍼플렉시티도 자체 프로그램인 브라우저로 해당 작업 등이 가능한 이유 모두 파일시스템 조작 때문이라고 보면 되겠다. 운영체제를 만드는 내 기준에서는 데이터베이스(DB)도 파일 시스템일 뿐이다. 컴퓨터를 껐을 때 아무것도 남아있지 않는 RAM에서 동작하는 모든 프로토콜이나 기법(SSO, OAuth, HTTP나 S 관련 등)을 나에게 이야기해도 콧방귀만 뀔 것이다. ETRI 사람들과 함께라면 이야기하는 모든 것을 하드웨어로도 구현 가능하기 때문이다. 기술이 문제가 아니라 예산이 문제지만 말이다.
파일 시스템 조작이 가능하기 때문에 일을 시킬 수가 있다.
특히나 개발자가 많이 쓰는 이유가 이 기능 때문이다. 내가 짠 소스 코드를 알아서 고쳐준다. 그래서 프롬프트 엔지니어링을 욕하던 인간들이 갑자기 태도를 바꾸어서 다시 프롬프트 엔지니어링이 필요하다고 하는 바람에 유행이 다시 돌아오고 있다.
여기까지가 끝이고 나머지는 여담이다.
프롬프트 엔지니어링 하면 국내에 모 여성 박사님 한 분만 유명하다. 프롬프트 엔지니어링 초기에 시장을 개척하셨고 또 수많은 (속칭, 자칭, 워너비?) 개발자들에게 욕을 듣는 것을 SNS, 트위터, facebook, 댓글등을 통해 확인했었다. 나 역시 프롬프트 엔지니어링이 중요하다고 하며 기법을 공개하고 프로그램도 만들어서 배포할 당시 논총을 받기도 했었다. 하도 논문논문 그래서 논문 수백 편을 인쇄해서 봐도 실무 관점에서 보면 쓰레기 수준이었고, 또 대부분 인용 수 5, 10도 안 되는 수많은 쓰레기를 생산하는 사람들의 비난이기도 했다. 아무리 생각해도 실무적으로 소스를 분석하지 않으면 이론적으로 설명할 수 없는 영역임에도 불구하고 이론만 고집하는 사람들의 이유를 모르겠다. 모르페우스 있을 때는 세계수학올림피아드 금메달 따고 서울과학고에 서울대, 관련 분야 해외 최고 학위를 딴 사람도 함께 개발하고, 자기 랩실에 노벨상 수상자가 있는 일본 친구도 와서 실무가 중요하다고 같이 으쌰으쌰 했었는데 말이다. 그때 있던 동료 한 명은 카카오 브레인에 있었고 지금은 엔터프라이즈 팀으로 갔고, 한 학교 후배도 카카오 브레인 있다가 국내 모 기업에서 인공지능을 하고 있고, 시장에서의 승부는 학계보다 더 냉혹하다는 것에 공감한다. 그러나 나는 늘 학계를 가고 싶다. 또 다른 회사 CTO로 넘어가며 2주 넘게 걸리 연구계획서와 교수님 컨택까지 끝난 진학을 또 포기하게 되었다. 해당 기업의 시장에서의 상황이 좋지 않고 속도를 내야 하는 것에 동의했기 때문이다.
눈앞에 독사가 있으면 당장 피해야 하는 것이 market이라고 하면 학교는 사실 상아탑에 있다고 봐도 무방하다. 그러나 내가 늘 학계로 다시 돌아가고 싶은 것은. 오래 살아 보니, 학교 다니면서도 제대로 실무를 반영하지 못해 늘 뒤처져 있다고 하던 학계의 내용으로 사실상 먹고살고 있기 때문이다. 전쟁으로 폐허가 된 세상에 병원이나 기업보다 학교를 먼저 지어야 한다는 것도 같은 맥락일 것이다.
내가 할 수 있는 건 나의 오랜 경험에서 나오는 통찰로,
비록 나의 의견에 공감하지는 못해도 결국 다 베껴갈 인간들까지 포용하면서,
clear 하게 정의를 내려 주는 것뿐이다.
AI는 ASK를 위한 기능이고,
AI Agent는 ASK + Doing something을 위한 것이다.
여기에 pysical AI가 결합되면 결국 알리타 전 단계가 되고, AGI가 실현되고 Agentic AI 그다음 세대엔 진짜 알리타가 될 것이다. 아직 주된 논문에서 이어지는 모든 논문을 읽지는 못했지만 현재 학계의 논리로는 AGI 구현은 힘들어 보이고 그 사이 엉뚱하게 workflow를 자서 나름 시장에 잘 먹히게 보이는 놈들의 무모한 도전과 피지컬 AI의 결합으로 결국 인간은 종말을 맞이하게 될 것이라는 것이 내 생각이다. 물론, 아날로그를 사랑하는 사람이 세상에서 완전히 사라진 것을 전제하기 때문에 그리 높은 확률은 아니다. 여전히 종이와 연필을 사랑하는 사람이 많다면 세상은 안전할 것이다. 측정할 수 없는 것은 평가할 수도 없고 관리할 수도 없다.
개발자는 새로운 기술이 나오면 계속 써보니 딱히 새로울 게 없는데, 마치 뭔가 엄청나게 대단한 것이 나온 것처럼 이야기하는 사람이 너무도 많아져서 하나 써 보았다.
내 계정은 와이프도 똑같이 다 볼 수 있는데, 사실 내가 공개 안 하는 건 카카오톡 정도다. 물론, 카톡도 피앙세 본인이 보고 싶을 때 언제든 볼 수 있다. 그리고 통화 녹음이나 회의 녹음하는 것이 거의 기본인 MZ를 많이 만났다. CCTV가 대중화된 현 상황을 보며, 중요한 이야기는 사실 만나서만 하는, 현시대와 비교하면 아날로그적 생활 패턴이 더더욱 짙어지고 있다. AI Agent를 넘어 AI Agent를 관리하는 Agentic AI 도 대세가 되고 있는 지금 고객 요구사항과 행동 패턴에 따른 직관적 인터페이스 개발 능력은 개발자의 필수 덕목이 되어 가고 있다.
유저 행동 패턴을 정밀 분석해서 효율적인 서비스 파이프라인을 짜는 것도 당연하다. 이는 모두 AGI가 나오기 전까지는 잡스러운 기술로 이어 가겠지만 LLM의 한계와 생각을 뛰어넘는 초월적 운영 비용을 고려해 본다면 다른 선택지로 얼마든지 또, 발전시킬 수 있는 분야다.
처음엔 집에서 비대면으로 하면 다 되겠지라고 생각했는데, 1년 동안 안 나았던 오십견이 대중교통 타면서 나은 것을 계기로 웬만하면 더더욱 아날로그적이 되는 것이 맞다고 생각한다. AI, AI agent를 만들고 있는 사람 자체도 아날로그를 좋아하다 보니 관렪나 전략도 이런 실생활 기반에서 이룩해 봐야겠다.
