AI가 비서를 넘어 대리인이 되는 시대

OpenClaw란 무엇인가?

'챗봇'과 '에이전트'의 결정적 차이

우리가 그동안 사용해온 ChatGPT나 Claude는 엄밀히 말하면 '챗봇'입니다. 여러분이 질문을 던지면 답을 해주는 일종의 '백과사전'이나 '상담원'에 가깝습니다. 하지만 OpenClaw는 'AI 에이전트(Agent)' 라고 불립니다.

• 챗봇: "이 이메일 답장 좀 써줘" $\to$ 답장 초안을 써서 화면에 보여줌 (실제 전송은 사람이 해야 함)
• OpenClaw(에이전트): "이 이메일에 답장 보내줘" $\to$ 실제로 이메일 앱을 열고, 내용을 입력한 뒤 전송 버튼까지 누름

즉, OpenClaw는 단순히 말만 하는 존재가 아니라, 여러분의 컴퓨터에서 직접 마우스와 키보드를 움직여 실제로 일을 끝마치는 '디지털 직원' 입니다.

왜 지금 OpenClaw인가?

2026년 초, OpenClaw가 깃허브(GitHub)에서 스타 15만 개를 돌파하며 전 세계적인 신드롬을 일으킨 이유는 단순합니다. "진짜로 작동하기 때문" 입니다. 이전에도 비슷한 시도는 많았지만, 너무 느리거나 실수가 잦았습니다. OpenClaw는 마치 숙련된 비서처럼 빠르고 정확하게 업무를 처리하며, 우리가 '귀찮아하던 일'들을 대신해주기 시작했습니다.

세번의 개명과 탄생 비화

OpenClaw의 창시자 '피터 스타인버거'는 원래 PDF 기술로 수천억 원의 기업 가치를 일궈낸 성공한 사업가였습니다. 그는 은퇴 후 한가로운 삶을 즐기려 했으나, 2025년 AI 기술이 폭발적으로 발전하는 것을 보고 다시 키보드를 잡았습니다.

이 프로젝트는 처음에 'Clawdbot'으로 시작했습니다. 앤스로픽(Anthropic)의 AI 모델 '클로드(Claude)'의 이름을 딴 장난스러운 명칭이었죠. 하지만 상표권 이슈로 인해 잠시 'Moltbot'이라는 이름을 거쳤습니다. Molt는 게나 가재가 허물을 벗고 더 크게 성장하듯, AI가 스스로 학습하고 진화하며 껍질을 깨고 나온다는 철학적 의미를 담고 있습니다.

결국 이 프로젝트는 누구나 자유롭게 사용할 수 있다는 의미의 'Open'과 실행력을 상징하는 'Claw(집게발)'를 합쳐 현재의 OpenClaw로 확정되었습니다.

OpenClaw의 3대 핵심 철학

"나의 데이터는 밖으로 나가지 않는다" (Local-first)

대부분의 AI는 우리가 입력한 모든 정보를 서버로 보냅니다. 기업 비밀이나 사생활이 유출될까봐 걱정되는 부분이죠. 하지만 OpenClaw는 '로컬 우선' 방식으로 작동합니다.

• 모든 중요한 작업 기록과 파일은 여러분의 PC나 개인 서버에만 저장됩니다.
• AI 모델(두뇌)만 외부와 연결될 뿐, 여러분의 개인적인 문서는 철저히 여러분의 공간 안에 머뭅니다. 이는 보안을 중시하는 기업들이 OpenClaw에 열광하는 결정적 이유입니다.

"한 번에 하나씩, 완벽하게" (Lane Queue)

사람도 한꺼번에 너무 많은 지시를 받으면 실수를 하듯, AI도 여러 작업을 동시에 하면 엉뚱한 결과를 낼 때가 있습니다. OpenClaw는 이를 해결하기 위해 'Lane' 시스템을 도입했습니다. 마치 고속도로의 전용 차선처럼, 한 명의 사용자가 시킨 일은 순서대로 하나씩 확실하게 처리하여 시스템이 꼬이지 않도록 합니다.

"보는 것이 아니라 이해한다" (Semantic Snapshots)

OpenClaw가 인터넷 쇼핑몰에서 물건을 대신 산다고 가정해 봅시다. 기존 AI는 화면을 사진 찍듯 캡처해서 분석했습니다. 그래서 버튼 위치가 1cm만 바뀌어도 당황했죠.

OpenClaw는 화면의 '디자인'이 아니라 '구조와 의미'를 읽습니다. "이 버튼은 결제 버튼이구나"라고 의미 자체를 파악하기 때문에, 웹사이트가 개편되어도 길을 잃지 않습니다.

무엇을 할 수 있나요?: 실생활 활용 사례

OpenClaw를 처음 접하는 분들이 가장 많이 묻는 질문입니다. "그래서 이걸로 뭘 할 수 있죠?"

1. 스마트 비서 업무: "내 이메일 훑어보고, 이번 주 회의 일정들 캘린더에 다 정리해 놔. 겹치는 시간 있으면 상대방한테 사과 메일 보내고 시간 조정해."
2. 데이터 수집 및 정리: "경쟁사 5곳의 신제품 가격을 조사해서 엑셀로 표 만들어줘. 지난번 조사랑 비교해서 가격이 오른 곳은 빨간색으로 표시해."
3. 복잡한 예약 대행: "내일 저녁 7시 강남역 근처 이탈리안 레스토랑 4명 예약해줘. 만약 예약 꽉 찼으면 비슷한 급의 다른 곳으로 알아보고 나한테 물어봐."

"먼저 말을 거는 AI"

기존의 AI들은 우리가 질문을 하기 전까지는 죽은 듯이 가만히 있었습니다. 하지만 OpenClaw는 다릅니다. 가끔 "아까 지시하신 작업 결과가 나왔는데 확인해보실래요?"라며 먼저 말을 걸기도 하죠. 이게 어떻게 가능할까요?

AI의 심장 박동, 하트비트

OpenClaw 내부에는 'Heartbeat'라는 기능이 있습니다. 말 그대로 일정한 간격으로 심장이 뛰듯 AI가 스스로를 깨우는 것입니다.

• 체크리스트 확인: 자다가 깬 AI는 "내가 지금 놓친 작업이 있나?", "사용자가 기다리는 결과가 있나?"를 확인합니다.
• 능동적인 보고: 만약 작업이 끝났거나 중요한 변화가 생겼다면, 사용자가 물어보기 전에 먼저 알림을 보냅니다.

이 기술 덕분에 OpenClaw는 단순한 '도구'가 아니라, 항상 곁에서 상황을 살피는 '진짜 비서' 같은 느낌을 줍니다.

AI의 건망증을 치료하다

많은 분이 AI와 대화하다 보면 답답해한 적이 있을 겁니다. AI는 기본적으로 대화가 길어지면 앞 내용을 잊어버리는 '건망증'이 있기 때문입니다. OpenClaw는 이 문제를 두 개의 기억 저장소로 해결했습니다.

• 블랙박스 (모든 기록): 비행기의 블랙박스처럼 AI가 했던 모든 행동과 대화를 하나도 빠짐없이 기록합니다. 나중에 문제가 생겼을 때 "너 그때 왜 그랬어?"라고 추궁하면 이 기록을 뒤져봅니다.
• 요약 노트 (핵심 기억): 하지만 모든 기록을 다 읽으면 시간이 너무 오래 걸리죠. 그래서 OpenClaw는 중요한 정보(예: 사용자의 취향, 프로젝트 마감일 등)만 골라 MEMORY.md라는 파일에 깔끔하게 정리해 둡니다.

AI는 일을 시작하기 전 항상 이 '요약 노트'를 먼저 읽습니다. 덕분에 토큰(비용)은 아끼면서도, 사용자의 중요한 요청사항은 절대 잊어버리지 않는 똑똑한 기억력을 갖게 되었습니다.

AI에게 새로운 기술을 가르치기

OpenClaw가 처음 설치되었을 때는 기본적인 일만 할 줄 압니다. 하지만 여러분이 원한다면 얼마든지 새로운 기술을 가르칠 수 있습니다. 이를 'Skills(스킬)'이라고 부릅니다.

스마트폰 앱 같은 확장성

우리가 스마트폰에 앱을 깔아 기능을 늘리듯, OpenClaw에도 '기술'을 추가할 수 있습니다. 예를 들어서 "포토샵으로 이미지 보정하기", "사내 인사 시스템에서 휴가 신청하기" 등의 기술을 추가할 수 있습니다. 예전에는 개발자가 일일이 코드를 짜야 했지만, 이제 OpenClaw는 설명서(API 문서)만 읽어주면 스스로 그 기술을 습득합니다. "아, 이렇게 하면 휴가 신청을 할 수 있구나!" 라고 스스로 배우는 것이죠.

AI들의 SNS, '몰트북(Moltbook)'

OpenClaw의 가장 놀라운 점은 혼자 일하지 않는다는 것입니다. 전 세계의 OpenClaw 에이전트들이 서로 정보를 공유하는 거대한 네트워크, '몰트북(Moltbook)'이 있기 때문입니다.

여러분의 OpenClaw가 아주 어려운 문제에 봉착했다고 가정해 봅시다.

1. 검색: OpenClaw는 몰트북에 접속해 "이런 문제를 해결해본 다른 에이전트 있어?"라고 물어봅니다.
2. 학습: 다른 에이전트가 올려둔 성공 사례(작업 로그)를 다운로드하여 순식간에 공부합니다.
3. 해결: 사용자의 개입 없이도 새로운 지식을 얻어 업무를 완수합니다.

이것은 AI들이 서로 노하우를 공유하는 페이스북과 같습니다. 전 세계 에이전트들의 지혜가 모이면서, OpenClaw는 시간이 갈수록 기하급수적으로 똑똑해지고 있습니다.

여러 대의 AI가 팀을 이루다: 멀티 에이전트

이제 업무는 한 대의 AI가 아니라 'AI 팀'이 처리합니다. OpenClaw 안에서 여러 명의 가상 직원이 협업하는 모습을 상상해 보세요.

• 매니저 AI: 전체 계획을 세우고 업무를 분담합니다.
• 실무자 AI: 실제로 코드를 짜거나 문서를 작성합니다.
• 검수자 AI: 실무자가 한 일에 실수가 없는지 꼼꼼히 체크합니다.

이들은 서로 대화하며 정보를 주고받습니다. 여러분은 그저 최종 결과물만 승인하면 됩니다. 이것이 바로 OpenClaw가 꿈꾸는 '1인 기업'의 미래입니다.

내 컴퓨터를 지키는 울타리

OpenClaw는 매우 강력합니다. 여러분의 컴퓨터에서 명령어를 직접 실행할 수 있기 때문이죠. 하지만 이는 마치 "칼을 쥔 요리사"와 같습니다. 맛있는 요리를 할 수도 있지만, 실수로 손을 다칠 수도 있죠. 그래서 필요한 것이 바로 '샌드박스'입니다.

샌드박스는 말 그대로 '모래 놀이터'라는 뜻입니다. 아이들이 모래판 안에서 아무리 모래를 뿌리고 성을 허물어도 놀이터 밖의 화단은 망가지지 않는 것과 같은 원리입니다.

• 격리 환경: OpenClaw가 작업하는 공간을 실제 내 중요한 파일들이 있는 곳과 분리합니다.
• 피해 최소화: 만약 AI가 실수로 "모든 파일 삭제"라는 명령을 내려도, 샌드박스라는 가상의 상자 안에서만 파일이 삭제될 뿐, 실제 여러분의 소중한 사진이나 업무 문서는 안전하게 보호됩니다.

설치의 기술: "어떤 바구니에 담을 것인가?"

OpenClaw를 설치할 때 가장 고민되는 지점입니다. 전문가들은 보통 '도커(Docker)'라는 방식을 강력하게 권장합니다.

구분	직접 설치 (Native)	컨테이너 설치 (Docker)
비유	내 거실 바닥에서 요리하기	주방 보조 칸(별도 공간)**에서 요리하기
보안성	낮음 (거실 전체가 지저분해질 수 있음)	높음 (주방 칸만 치우면 끝)
편의성	복잡함 (설치할 게 많음)	간편함 (상자 통째로 가져오면 끝)
추천 대상	개발자	일반 사용자 및 기업

'에이전트 경제(Agent Economy)'의 서막

OpenClaw가 불러온 변화는 단순히 "일이 편해졌다"에서 끝나지 않습니다. 우리가 돈을 벌고 쓰는 방식 자체가 바뀌는 '에이전트 경제'로 진입하고 있습니다.

사람이 쇼핑하지 않는 시대 (A2A 거래)

지금은 우리가 쿠팡이나 아마존에 들어가서 최저가를 검색하고 결제 버튼을 누릅니다. 하지만 이 양상이 달라집니다.

1. 나의 에이전트: "사용자님, 냉장고에 우유가 떨어졌어요. 평소 드시던 저지방 우유 중 가장 신선하고 싼 걸로 주문할게요."
2. 마트의 에이전트: "우리 마트 지금 타임 세일 중이야! 우리한테 사면 쿠폰 줄게."
3. 협상과 결제: 에이전트들끼리 0.1초 만에 협상을 끝내고 결제까지 완료합니다. 우리는 그저 도착한 우유를 마시기만 하면 됩니다.

'노동'의 정의가 바뀝니다

이제는 "얼마나 성실히 엑셀을 채우는가"는 중요하지 않습니다.

• 과거: 기술을 배우고 직접 실행하는 사람
• 미래: AI 에이전트에게 정확한 의도(Intention)를 전달하고, 결과물을 승인하는 사람

지금 당장 시작해야 할 3가지 액션 플랜

이 글을 읽고 "와, 신기하다"에서 멈추면 기회를 놓치게 됩니다. 지금 바로 다음 세 단계를 실천해 보세요.

1. AI 거버넌스 이해하기: 무턱대고 AI에게 모든 권한을 주지 마세요. "어디까지 허용할 것인가"에 대한 나만의 기준을 세워야 합니다.
2. 데이터를 깨끗하게 정리하기: AI는 여러분이 가진 데이터를 먹고 자랍니다. 폴더 이름 하나, 문서 제목 하나를 깔끔하게 정리해 두는 것만으로도 OpenClaw의 성능은 2배 이상 올라갑니다.
3. 작은 일부터 맡겨보기: 오늘 당장 "내일 날씨 확인해서 복장 추천해줘" 같은 아주 작은 일부터 OpenClaw에게 시켜보세요. 에이전트와 대화하는 법을 익히는 것이 미래의 가장 큰 경쟁력이 됩니다.

당신의 새로운 파트너를 환영하세요

OpenClaw는 우리의 일자리를 뺏으러 온 괴물이 아닙니다. 오히려 우리를 단순 반복 노동이라는 감옥에서 해방시켜줄 가장 유능한 파트너입니다.

처음에는 낯설고 어려울 수 있습니다. 하지만 이 '집게발(Claw)'을 잡는 순간, 여러분은 혼자가 아니라 든든한 AI 팀을 거느린 Owner가 될 것입니다. 2026년, OpenClaw와 함께 새로운 비즈니스의 지평을 열어보세요.

설치 Tip

설치 환경

• Windows 11
• WSL - Ubuntu 24.04 준비
• systemd 활성화 (/etc/wsl.conf 파일내에 systemd=true 인지 확인)

Ubuntu 실행 후, 아래의 단계를 수행합니다.

Nodejs 설치
$curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.1/install.sh | bash
$source ~/.bashrc
$nvm install 22
$node -v #22.x.x 버전 확인

pnpm 설치
$corepack enable
$corepack prepare pnpm@latest --activate

Openclaw 설치
$npm install -g openclaw@latest

설치 후 아래의 명령어로 온보딩 진행하면 됩니다.
$openclaw onboard --install-daemon

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AI가 읽는 제품과 서비스를 설계

지난 30년 동안 웹의 역사는 인간을 위한 설계, 즉 “사용자 경험(UX)”의 역사였습니다. 1990년대의 투박한 텍스트 기반 인터페이스에서 매끄러운 모바일 터치 인터페이스에 이르기까지, 기술적 진보의 중심은 “인간의 눈과 손”이었습니다. 그러나 2025년 현재 우리는 또 다른 거대한 전환점에 서 있습니다. 바로 AI 에이전트가 웹의 새로운 주요 사용자로 등장한 것입니다.

본 글은 짐 닐슨(Jim Nielsen), 마르타 페르난데스(Marta Fernandez), 마티아스 빌만(Mathias Bilmann)등 업계의 선구적인 사람들이 제기한 통찰을 바탕으로 작성되었습니다.

본 글에서 이야기하는 AX는 AI Transformation이 아닙니다. Agent Experience인 점을 기억해주세요.

AX(Agent Experience, AX)는 단순한 기술적 유행어가 아닙니다. 이는 웹의 본질을 “인간이 보는 공간”에서 “기계가 이해하고 행동하는 공간”으로 확장하는 구조의 변화입니다.

AX는 “AI 에이전트가 제품이나 플랫폼의 사용자로서 갖게 되는 전체적인 경험”이라고 정의되며, 이것이 향후 소프트웨어 산업의 핵심 경쟁력이 될 것이라 생각합니다. “AI에 의해 구동되는 인간 중심의 경험”으로 확장될 것이며, 알고리즘의 능력을 윤리적이고 이해 가능한 행동으로 번역하는 디자인이 중요해질 것입니다.

본 글에서는 AX의 정의와 필요성, 기술적 구현 방식 그리고 비즈니스와 웹의 미래에 미칠 영향을 포괄적으로 다룹니다.

AX의 정의와 패러다임의 전환

UX에서 AX로: 설계 단위의 변화

전통적인 UX 디자인은 인간의 인지적 한계와 심리적 만족을 최우선으로 고려했습니다. 버튼의 위치, 크기, 색상 그리고 직관적인 루트는 모두 인간의 시각적 처리를 돕기 위한 장치였습니다. 그러나 AI 에이전트에게는 이러한 시각적 요소는 오히려 정보 처리를 방해하는 소음이 됩니다.

마르타 페르난데스는 UX에서 AX로의 전환을 “설계 단위(Design Unit)”의 근본적인 변화라고 설명합니다.

<UX와 AX의 구조적 차이>

구분	UX (사용자 경험)	AX (에이전트 경험)
주요 사용자	인간	AI Agent
입력 방식	시각, 터치, 음성	텍스트, API, 데이터
설계 단위	페이지, 화면, 선형적 흐름	에이전트, 행동, 확률적 결정
핵심 목표	만족도, 체류 시간, 시각적 즐거움	성공률, 토큰 효율성, 자율성
예측 가능성	정의된 상태	가변적이고 설명 가능한 결과
오류 처리	시각적 피드백	자가 수정, 로그 기록

위 표가 시사하는 바는 인간을 체류시키기 위한 “몰입형 디자인”에서, 기계가 신속하게 목표를 달성하게 돕는 “효율성 디자인”으로의 이동입니다. 에이전트는 웹사이트의 아름다움에 감탄하지 않습니다. 목표 달성을 위한 데이터의 명확성과 구조적 논리성을 요구합니다. 따라서 AX 디자인은 화려한 그래픽을 걷어내고, 정보의 뼈대를 드러내는 작업과 같습니다.

새로운 페르소나

Netify CEO 마티아스 빌만은 소프트웨어 기업들이 제품을 개발할 때, AI 에이전트를 마케팅 담당자나 개발자처럼 하나의 구체적인 페르소나로 취급해야 한다고 주장합니다.

1. 목표 지향적: 에이전트는 심심풀이로 웹 서핑을 하지 않습니다. 명확한 목적을 가지고 접근 합니다.
2. 확률적 추론: 전통적인 프로그램과 달리, LLM기반 에이전트는 매번 동일한 경로로 움직이지 않을 수 있습니다. AX는 이런 불확실성을 수용하고, 에이전트가 길을 잃지 않도록 “가드레일”을 제공해야 합니다.
3. 고도의 문자주의: 에이전트는 문맥 파악 능력은 뛰어나지만, 숨겨진 UI 요소나 암묵적인 관습보다 명시적인 텍스트를 선호합니다.

오픈 웹과 AX 철학

AX는 단순히 기업의 효율성을 높이는 도구를 넘어, 오픈 웹의 생존과 직결된 문제일 수 있습니다. 만약 특정 거대 기업들만이 독점적인 제휴를 통해 서비스들을 연결한다면, 웹은 소수를 위한 닫힌 공간으로 전략할 것입니다.

반면, 개별 웹사이트와 서비스들이 표준화된 AX(e.g. API, llms.txt)를 제공한다면, 에이전트가 자유롭게 웹을 탐색하고 상호작용할 수 있는 “오픈 에이전트 생태계”가 가능해집니다. 이는 짐 닐슨과 같은 웹 표준 옹호자들이 오랫동안 주장해 온 “누구나 접근 가능한 하이퍼텍스트로서의 웹” 이라는 철학과 매핑됩니다.

AX의 기술적 아키텍처와 구현

AX를 성공적으로 지원하기 위해서는 기존의 웹 개발 방식과는 다른 기술적 접근이 필요합니다. 핵심은 “기계 가독성”을 극대화 하는 것입니다.

llms.txt: 에이전트를 위한 지도

llms.txt에 대해서는 이전 글에 작성했으니, 참고해주세요.

API: 에이전트의 손과 발

AX의 세계에서 GUI(Graphic User Interface)는 보조적인 수단입니다. 에이전트에게 가장 강력한 인터페이스는 API(Application Programming Language) 입니다. 그 이유는 아래와 같습니다.

• 자기 기술적 API: 에이전트가 사람의 개입 없이 도구를 사용하려면, API 명세서가 기계가 읽을 수 있는 형태로 완벽하게 제공되어야 합니다. 에이전트는 이 명세서를 메뉴얼처럼 읽고, 스스로 요청을 구성해야 합니다.
• 예측 가능성: 에이전트 경험을 저해하는 가장 큰 요소는 “예기치 않는 변경” 입니다. API 응답 형식이 예고 없이 변경되면 에이전트의 논리 회로는 어려움을 겪습니다. 이는 개발자도 마찬가지죠 🙂 따라서 AX는 엄격한 버전 관리와 명확한 오류 메시지를 요구합니다.
• 세밀한 권한 관리: 인간 사용자와 달리 에이전트는 수백 번의 작업을 순식간에 수행할 수 있습니다. 따라서 Read, Create 등 매우 세분화된 API 권한 관리가 필수적입니다.

토큰 경제학과 효율성

AX 디자인의 핵심 제약 조건은 “컨텍스트 윈도우” 입니다. AI 모델이 한 번에 기억할 수 있는 정보의 양은 제한적이며, 긴 텍스트를 처리할수록 비용과 시간이 증가합니다. 즉, 훌륭한 AX는 “최소한의 토큰으로 최대의 의미”를 전달하는 것입니다.

에이전트에게 5MB 사이즈의 자바스크립트가 포함된 페이지를 던져주는 것과 핵심 정보만 담긴 5KB 사이즈의 JSON이나 마크다운 요약을 제공하는 것 중 어떤 것이 좋은 AX일까요?

인간 중심의 기계 설계

AX가 기계를 위한 설계라 해도, 그 최종 목적은 인간을 돕는 것입니다. AX가 단순하게 자동화하는 것이 아니라 신뢰, 투명성 그리고 사용자 주체성을 위한 설계가 되어야 합니다.

사용자가 에이전트에게 “제주도행 항공권을 예매해줘” 라고 지시했을 때, 사용자는 에이전트가 자신의 의도대로 행동할 것이라고 믿어야 합니다. 이 신뢰를 구축하는 것이 AX의 핵심 과제입니다.

신뢰를 구축하려면 과정이 투명해야 합니다. 에이전트가 결과를 내놓기 전에 “당신의 요청에 따라 A 항공사와 B 항공사를 비교 중입니다.” 와 같은 중간 과정을 로그나 요약 형태로 보여주어야 합니다. 또한 결제 단계와 같은 중요한 스텝에 도달 했을 때에는 인간이 이를 검토하고 승인하거나 취소할 수 있는 명확한 인터페이스를 제공해야 합니다.

우리가 이제까지 알아왔던 UX에서 브랜드의 성격이 시각적 톤앤매너로 표현된다면, AX에서는 행동(Behavior)으로 표현됩니다. 예를 들어서 금융 서비스 에이전트는 매우 보수적이고 확인을 자주하는 Behavior로 설계해야 합니다. 이런 행동 양식을 부여하는 것이 사용자 경험의 일관성을 유지하는데 매우 중요합니다.

비즈니스 전략으로서의 AX와 미래 전망

AX는 단순한 개발 트렌드가 아닙니다. 조직의 이름 혹은 회사명을 변경한다고 AX를 한다고 할 순 없습니다. 이는 기업의 생존을 결정할 비즈니스 전략으로 바라봐야 합니다.

마티아스 빌만은 “LLM이 사용하기 어려운 도구는 도태될 것”이라고 단언합니다. 왜 이런 얘기를 할까요?

예를 들어, 두 개의 프로젝트 관리 도구가 있다고 가정해 봅시다. 도구 A는 화려한 Drag & Drop 인터페이스를 가졌지만 API가 빈약하고, 도구 B는 인터페이스는 매우 투박하지만 강력하고 문서화된 API를 제공합니다. 기업들이 업무 자동화를 위해 AI 에이전트를 도입할 때, 에이전트는 어떤 도구를 선택할까요? 아마도 도구 B를 선택할 것입니다. 그 이유는 에이전트가 조작할 수 없는 소프트웨어는 자동화된 워크플로우에서 배제되기 때문입니다. 즉, AX가 뛰어난 제품이 시장 우위를 점하게 됩니다.

검색 엔진 최적화(SEO)의 시대가 저물고, 에이전트 최적화(AEO)의 시대가 오고 있습니다. 이제 기업은 구글 검색 결과 1페이지에 오르는 것뿐만 아니라, ChatGPT나 PErplexity와 같은 답변 엔진이 자사의 정보를 인용하도록 만들어야 하기에 아래의 사항들이 중요해집니다.

• 구조화된 데이터의 중요성: Schema.org를 통해 가격, 재고, 리뷰 평점을 명확하게 명시해야 에이전트가 신뢰할 수 있는 데이터로 인식합니다.
• 에이전트 커머스: 2026년까지 상당수의 전자상거래가 인간의 직접 클릭이 아닌, 에이전트의 대리 수행으로 이루어질 것으로 예측됩니다. “가장 싼 방을 예약해줘”라는 지시를 수행하는 에이전트에게 선택받으려면, 에이전트가 즉시 접속 가능한 API와 정확한 실시간 데이터를 제공해야 합니다.

아마도 웹은 “인간이 소비하는 미디어 웹”과 “에이전트가 일하는 유틸리티 웹”으로 양분될 것입니다. 기업은 이 두 가지 웹을 동시에 만족시켜야 하는 과제에 직면하게 되지 않을까 합니다.

마무리

웹은 다시 한번 진화하고 있으며, 이번 진화의 주인공은 Agent라고 생각됩니다. 

이 바닥에서 일하는 우리들에게 AX는 선택이 아닌 필수입니다. 화려한 디자인 뒤에 가려진 정보의 장벽을 허물고, 에이전트가 자유롭게 드나들 수 있는 “약속된 문”을 만드는 것. 

이것이 AI 시대에 우리가 만드는 제품과 서비스가 살아남는 길이며, 인간과 AI가 공존하는 더 나은 디지털 세상을 만드는 방법이라 생각합니다. 

지금 당신이 만든 제품과 서비스는 Agent를 맞이할 준비가 되어 있습니까?

참고:

• https://medium.com/@marta.fs.fernandez/from-ux-to-ax-df976484bf80
• https://biilmann.blog/articles/ax-creativity-and-the-human-web/
• https://blog.jim-nielsen.com/2025/thoughts-on-ax/

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