에이전트를 위한 웹 재구축 — 리아드 요세프, MCP 앱

AAI Engineer
Computing/SoftwareInternet Technology

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00:00:00여러분 안녕하세요. 자, 오늘은 에이전트 웹에 대해 조금 이야기해 보려고 합니다. 그리고 좀 더 구체적으로는
00:00:19그것이 의미하는 바가 무엇인지, 어떻게 웹을 에이전트 맞춤형으로 만들 수 있는지 다뤄보겠습니다. 먼저 안내 말씀드릴 것은, 이 발표를
00:00:26어제 만들었기 때문에 내용이 다소 outdated 되었을 수 있다는 점입니다. 이 분야는 정말 너무나 빠르게 변하고 있으니까요.
00:00:32그리고 맥락을 조금 짚기 위해 제 소개를 먼저 해야 할 것 같습니다. 저는 MCP Apps라는 스펙의
00:00:38공동 크리에이터이자 메인터이너입니다. MCP Apps는 ChatGPT Apps, CloudApps, Copilot, GitHub 등의
00:00:45기저에 있는 기반 스펙입니다. 여러분이 보시는 모든 챗 기반 앱은 MCP 위원회의 MCP Apps 스펙을 바탕으로 만들어져 있습니다.
00:00:53저는 또한 Aura라는 회사의 공동 창립자이기도 한데, 이곳에서는 에이전트와 인간의 상호작용을 연구합니다.
00:00:58또한 쇼피파이(Shopify)에서 에이전틱 스토어프론트를 구축하고 이끌었습니다. 그래서 에이전틱 웹이라는 주제는 제게 정말 각별합니다.
00:01:06아직 익숙하지 않으신 분들을 위해 MCP Apps에 대한 간단한 기초 설명을 드리자면, MCP Apps는 실제로
00:01:12에이전틱 웹으로 가는 길을 닦아준 스펙입니다. MCP Apps는 몇 달 전에 스펙이자 표준으로 발표되었으며,
00:01:18첫 번째 클라이언트인 Claude의 지원을 시작으로 모든 클라이언트가 그 뒤를 따랐습니다.
00:01:25만약 여러분이 어떤 챗 기반 앱이든 사용해 보면서 MCP 서버로부터 시각화나 인터랙션 UI 레이어를 불러온 적이 있다면,
00:01:32여러분도 아마 MCP Apps를 사용해 보신 것일 겁니다.
00:01:39그리고 MCP Apps의 좋은 점은 모두가 이득을 본다는 것입니다. 서버나 제공업체가 채팅 안으로 UI 청크를 보낼 수 있다면,
00:01:48앱들은 자신들의 브랜드와 정체성을 얻게 됩니다. 단순한 데이터베이스나 텍스트 기반 정보로 전락하지 않고 자신들의 UI를 유지할 수 있죠.
00:01:58사용자들은 신뢰와 익숙함을 얻게 됩니다. 예를 들어 ChatGPT에게 호텔을 좀 예약해 달라고 했는데 booking.com 화면이 보인다면,
00:02:04그게 booking.com이라는 걸 알 수 있으니까요, 맞죠? 내가 누구와 상호작용하고 있는지 알 수 있습니다.
00:02:09그리고 호스트나 채팅 앱들은 온갖 기능의 세계로 접근할 수 있게 됩니다.
00:02:16몇 달 전까지만 해도 사람들이 이런 질문을 하곤 했습니다. OpenAI는 왜 모든 걸 처음부터 직접 만들지 않는 걸까 하고요.
00:02:22하지만 OpenAI가 호텔들과 일일이 계약을 협상하거나 공연장에서 좌석을 바꾸고 싶어 하는 사용자들을 지원할 수는 없습니다.
00:02:29우리에게는 그런 서비스들이 필요합니다. 그리고 MCP Apps는 실제로 이러한 상호작용의 라스트 마일을 해결해 줍니다.
00:02:35상호작용의 라스트 마일 말입니다.
00:02:41네. 이것이 바로 우리가 얻는 혜택입니다. 그리고 MCP Apps가 상호작용의 라스트 마일을 해결해 주었죠. 그렇다면
00:02:51라스트 마일이란 무엇을 의미할까요? 라스트 마일이란 에이전트가 더 똑똑해지고, 모델이 더 발전함에 따라
00:02:57스스로 일을 처리할 수 있게 되더라도, 인간인 우리는 여전히 체인의 맨 마지막 단계에 남아있다는 점입니다. 우리는 여전히
00:03:05호텔을 선택하거나, 3D 모델을 보거나, 공연장의 좌석을 골라야 합니다. 그 모든 마지막 상호작용 단계들은
00:03:12달라질 수 있습니다. 그리고 이것은... 아, 죄송합니다. 네, 이것은 Claude의 MCP Apps 관련 PR 예시입니다.
00:03:20이런 식으로 생겼죠, 맞죠? 따라서 채팅 내부에 앱을 임베딩하면, 채팅이라는 동일한 맥락 안에서
00:03:28UI가 어떻게 느껴지는지에 대한 통합된 경험을 얻게 됩니다. 보시다시피 동일한 대화 속에서
00:03:36Booking 데이터를 가져오고, Alltrails 데이터를 가져오며, 상호작용하고 싶은 모든 데이터를
00:03:41가져올 수 있습니다, 맞죠? 그러므로 이건 이미 일어나고 있는 일입니다. MCP Apps는 이미 Gemini를 제외한
00:03:49모든 챗 에이전트 전반에서 널리 지원되고 있으며 (Gemini도 곧 지원될 예정입니다), 이미 현실화되고 있습니다.
00:03:57그리고 흥미로운 점은 이것이 우리를 이른바 '에이전틱 웹'으로 이끈다는 것입니다. 그렇다면 에이전틱 웹이란 무엇일까요?
00:04:05에이전틱 웹은 에이전트들의 웹이 아닙니다. 오늘날 우리가 아는 그런 웹도 아닙니다. 그것은 패러다임의 전환입니다.
00:04:11웹사이트를 바라보는 방식과 브라우저를 바라보는 방식의 변화입니다. 왜냐하면 지금까지 우리는
00:04:2120년, 즉 두 달 동안 이 경험을 완벽하게 다듬어왔기 때문입니다. 즉, 내가 어떤 프로젝트를 진행하거나
00:04:29작업을 완수하거나 기념일을 계획하고 싶다면, 브라우저에서 탭들을 열고 그 탭들을 일일이 돌아다녀야 하며,
00:04:36그 서비스들 각각에 내 의도를 다르게 전달해야 한다는 뜻입니다, 맞죠? 즉, 만약 기념일을 계획하고 싶다면
00:04:43Google의 UI를 배워야 하고, Amazon의 UI, Booking의 UI, 또 다른 Booking의 UI와
00:04:51다른 Amazon의 UI까지 익혀야 합니다. 이 모든 인터페이스에 똑같은 의도를 전달하기 위해서 말이죠. 그리고 모든 기업이
00:04:58이러한 사용자 플로우를 발전시켜 왔습니다. 하지만 이제 우리는 그럴 필요가 없습니다, 맞죠? 우리는 단지 이 인터페이스들을
00:05:04원자 단위로 쪼갤 수 있습니다. Booking 대시보드의 99%는 내게 필요 없으니까요. Airbnb 대시보드의
00:05:1299%도 필요 없습니다. Jira의 대시보드는 확실히 필요 없죠. 하지만 나는 그 서비스들에 내 의도를 전달하고 싶습니다.
00:05:19그렇다면 내 개인 비서가 그것을 사용하도록 하면 안 될까요? 내게 개인 비서가 있다면,
00:05:27이 원자 단위들을 가져다가 조합할 수 있습니다. 비서는 이렇게 말하죠. '당신 기념일이 다가오는군요.
00:05:31기념일이 다가온다는 Google의 뷰는 이렇습니다.' 그래서 예약을 하고, 물건을 사고, 호텔을 예약해 줄 수 있습니다.
00:05:36이제 Claude는 저를 잘 압니다. 그래서 제가 자연 속의 호텔을 선호한다는 걸 알고 있죠.
00:05:43그래서 Booking에서 지도를 알아서 가져올 줄 압니다. 제가 직접 생각할 필요가 없죠.
00:05:49그리고 Booking과 Amazon, Google이 이로부터 얻는 이점은, 자신들이 직접 개발할 필요가 없는
00:05:56이 통합 레이어를 갖게 된다는 것입니다. Claude가 제 맥락을 가지고 있으니까요, 맞죠? 따라서 Booking은
00:06:01제 캘린더와의 연동을 개발할 필요가 없습니다. Amazon은 Booking과의 연동을 개발할 필요가 없죠.
00:06:06그러므로 모두에게 이득인 윈-윈-윈 구조입니다. 이것이 우리가 지향하는 비전입니다.
00:06:13그리고 이것은 현재 세상이 흘러가는 방향과는 매우 다릅니다. 현재 방향은 기본적으로 다양한 서비스에 직접 브라우징해 들어가서
00:06:21거기서 무엇을 하고 싶은지 묻는 텍스트 박스들을 멍하니 바라보는 식이죠. 하지만 아무도 그렇게 하지 않을 겁니다.
00:06:271년 안에, 그 누구도 Amazon의 에이전트, Etsy의 에이전트, Expedia의 에이전트를 각각 찾아가지 않을 것입니다.
00:06:34저는 그러고 싶지 않습니다. 저에게는 제 개인 비서가 있으니까요. 당신네 에이전트를 쓰고 싶지 않고, 내 에이전트를 쓰고 싶습니다.
00:06:41좋습니다. 자, 생각해보면 이것은 진실의 원천(source of truth)으로서의 웹사이트들이
00:06:49사라지게 될 것임을 의미합니다. 왜냐하면 웹사이트가 왜 필요하겠습니까? 왜 탭을 열어야 하겠습니까?
00:06:55웹사이트가 저에게 전달하기 위해 그토록 애쓰는 정보가 왜 필요하겠습니까?
00:06:59이에 대한 즉각적인 반응은 '그래, 우리에게는 브라우저 에이전트가 있잖아. 컴퓨터 유즈 에이전트가 있어.
00:07:04우리를 위해 웹을 브라우징해 줄 수 있는 아주 똑똑한 에이전트나 비서들이 있어'라는 것일 겁니다. 하지만 그건 말이 되지 않습니다.
00:07:10왜냐하면 그것은 '더 빠른 말(faster horse)' 솔루션에 불과하니까요. 왜 인간의 지각적 한계에 대해
00:07:17아무것도 모르는 에이전트가 필터, 페이지네이션, 정렬 및 우리가 수십 년 동안 공들여 다듬은 각종 UI를 가지고
00:07:24작업을 수행하게 내버려두겠습니까? 그래서 Google은 스펙트럼의 반대편, 즉 코브라우징과 웹사이트에 매우 적극적입니다.
00:07:33그리고 그들에게는 WebMCP라는 프로토콜 혹은 표준이 있습니다. WebMCP는 이렇게 말합니다.
00:07:37'에이전트가 웹사이트의 스크린샷을 찍고 무슨 일이 일어나는지 파악하려고 애쓰는 대신,
00:07:44웹사이트가 웹사이트 내부에 몇 가지 도구, 즉 자바스크립트 도구를 노출하게 하자. 그러면 에이전트가 그것을 가지고 일할 것이다.'
00:07:49그리고 여기 크롬 안의 Gemini가 제가 웹을 브라우징할 때 물건을 사주거나 거래를 찾아주는 예시를 볼 수 있습니다.
00:07:55아주 멋지지만, 이것은 매우 단순합니다.
00:08:02Salesforce 대시보드를 크롬의 Gemini에 밀어 넣으면 어떻게 될까요? 왜 제가 그런 걸 원하겠습니까?
00:08:09제가 사용하고 싶지도 않은 대시보드 속 버튼들을 클릭해 달라고 Gemini와 함께 Salesforce 대시보드를 브라우징하고 싶어 하겠습니까?
00:08:15제 말은, 이건 분명 우리가 원하는 바가 아니라는 겁니다. 패러다임의 변화는 비서들이 우리의
00:08:24웹 진입점이 되고 있다는 점입니다, 맞죠? 우리는 이를 어디서나 보고 있습니다. 모든 주요 AI 연구소는 자신들의 앱이 '모든 것의 앱(everything app)'이 되기를 원합니다.
00:08:31그리고 이러한 변화가 일어나고 있습니다. 제 친구들 중 Jira의 MCP를 자신들의 IDE에 연결한 사람들은 더 이상 Jira 웹사이트에 가지 않습니다, 맞죠?
00:08:39지라 웹사이트에 직접 들어가지 않겠죠? 그리고 저희 어머니도 모든 일에 챗GPT를 쓰세요. 만약 챗GPT로 병원
00:08:44예약을 할 수 있다면, 더 이상 그 병원 웹사이트에 가지 않으실 거예요. 그리고 앞으로는 수많은
00:08:49수많은 웹사이트들이 생길 것입니다. 내 개인 비서를 사용해 연결하는 편이 훨씬 더 쉽기 때문입니다.
00:08:54따라서 웹사이트들은 구식이 되고, 브라우저들도 구식이 되며, 개인 비서가 웹으로 통하는 우리의 유일한 관문이 될 것입니다.
00:08:59이게 무슨 소리로 들릴지 저도 압니다. 마치 늙은이들이 하늘에 대고 소리치는 것처럼 들리겠죠, 맞죠?
00:09:04제 말은, 웹사이트가 완전히 구식이 되지는 않겠지만,
00:09:11우리는 오늘날 더 젊은 세대에게서 그것을 보고 있습니다. 제 아홉 살 난 아이는 ChatGPT에 갑니다.
00:09:17무언가를 검색하고 싶을 때 Google에 가지 않죠. 제가 동유럽의 조지아(그루지야)로 여행을 갔을 때의 일입니다.
00:09:24거기에 나이 드신 분이 계셨는데, 제게 사진을 찍어달라고 부탁하셨습니다. 연세가 70세 정도 되셨죠.
00:09:28그분의 폰에는 딱 세 개의 앱이 있었습니다: WhatsApp, 카메라, 그리고 ChatGPT. 그게 전부였습니다. 변화가 일어나고 있습니다.
00:09:36그리고 Sentry의 David Kremer 같은 아주 똑똑한 사람들이 1년 전에 이렇게 말했습니다. “나는 25년 안에 웹사이트가 구식이 될 것이라고 생각하는 사람 누구와도 내기를 걸겠다.”
00:09:44그게 1년 전이었습니다. 며칠 전, David Kremer는 '에이전트를 위한 디자인(Designing for Agents)'을 발표했습니다.
00:09:49거기서 그는 이렇게 말합니다. “우리는 Sentry의 제품과의 상호작용이
00:09:54더 이상 독점적으로 웹 애플리케이션을 통해서만 이루어지지 않을 것임을 인정해야 한다.
00:10:00그리고 우리는 인터페이스로서 API 우선(API first)을 설계해야 한다.” 즉 모든 것이 헤드리스(headless)로 가고 있습니다.
00:10:06Salesforce도 최근에 헤드리스로 전환했습니다. 이것은 매우 중요합니다. Salesforce가 경쟁사들과 차별화되는 주된 요소는 UX였으니까요.
00:10:12사용자에게 모든 것을 전달하는 방식 말입니다. 하지만 그들도 헤드리스로 전환했습니다. Cloudflow도 헤드리스로 갔고, Sentry도 헤드리스로 갔습니다.
00:10:17이것은 Cloudflow CEO가 웹에서 에이전트 트래픽이 인간 트래픽을 넘어섰다고 말한 트윗입니다.
00:10:25그리고 우리에게는 상호작용의 스펙트럼이 존재합니다. 왜냐하면 제 에이전트가 자율적이라면, 이 라스트 마일 UI는 필요 없으니까요, 맞죠?
00:10:30만약 open claw가 있다면, 저는 그냥 보내고 이렇게 말합니다. “내 이메일들을 정리해 줘.” 그러면 돌아와서
00:10:35“완료되었습니다, 좋습니다”라고 말하죠. 하지만 신혼여행을 위해 호텔을 예약하고 싶다면,
00:10:40우리는 아마도 이 상호작용의 라스트 마일이 필요할 것입니다. 그래서 우리는 이를 '거의 헤드리스인 웹(nearly headless web)'이라고 부릅니다, 맞죠? 완전히 헤드리스인 것은 아닙니다.
00:10:47에이전트가 여러분의 웹사이트와 헤드리스 방식으로 상호작용한 다음, 사용자에게 이러한 UI 리소스를 다시 가져다줄 것입니다.
00:10:55따라서 우리가 알던 사용자 경험은 쪼개지고 있습니다. 이제 그것은 웹사이트의 에이전트 경험, 그리고
00:11:02사용자가 여러분의 웹사이트를 경험하는 에이전트를 어떻게 경험하느냐의 결합입니다. 하지만 90%는 에이전트 경험에 의존하게 될 것입니다.
00:11:09이는 곧 여러분의 웹사이트가 모든 면에서 에이전트 맞춤형(agent ready)이어야 함을 의미합니다. 에이전트가 이용할 수 있도록 준비되어야 합니다.
00:11:16예약 기능을 만든다면, 예약 에이전트를 위해 준비된 예약을 만들어야 합니다. 고객의 ChatGPT나
00:11:21고객의 open claw가 사용할 수 있도록 준비해 두어야 합니다. 그리고 에이전트는 없지만 여전히 booking.com을 브라우징하고 싶어 하는
00:11:28에이전트가 없지만 여전히 booking.com을 둘러보고 싶은 인간 고객도 준비해야 하죠.
00:11:33그래서 에이전트 준비가 되었다는 것은 여러 의미를 내포한다는 걸 알게 되었습니다. 많은 이야기를 들었죠.
00:11:39AEO, SEO, GEO, 어떻게 발견될 것인가에 대해서요. 하지만 발견은 첫 단계일 뿐입니다. 에이전트가 여러분을 알게 된 후에도
00:11:47여전히 여러분이 무엇인지, 어떻게 상호작용하는지, 어떻게 인증하는지,
00:11:51그리고 어떻게 헤드리스 방식으로 대금을 지불하는지 알아야 하니까요. 일종의 일화인데, 저희가 제품의
00:11:56분석 기능을 만들 때 클라우드코드에 최고의 분석 서비스가 무엇인지 물어본 적이 있습니다.
00:12:02그랬더니 분석 서비스인 PostHog을 추천하더군요. 저희는 믹스패널을 더 선호한다고 했습니다. 믹스패널을 잘 알고 있고
00:12:0710년 동안 함께 일해왔으며 다루는 법을 잘 아니까요. 하지만 클라우드코드는
00:12:11PostHog을 강력히 고집했습니다. PostHog이 더 나은 MCP와 API를 제공하고 연동이 더 잘 된다는 이유였죠. 그래서 저희에게는
00:12:17브랜드 충성도 같은 건 없었습니다. 클라우드코드가 추천하는 대로 PostHog을 선택했죠.
00:12:21하지만 이 일은 믹스패널에 대해 다시 생각하게 만들었습니다. 믹스패널은 10년 동안 UX와 개발자 경험을 완벽히 다듬어 왔는데
00:12:26단지 클라우드코드가 PostHog을 선호한다는 이유로 버려진 것입니다. 그리고 이런 일은 앞으로 계속 일어날 겁니다. 예를 들어 헤르메스는
00:12:31여러분의 제품을 사용하기 위해 브라우저를 띄워야 한다면 그 기억을 저장해 둡니다. 그래서
00:12:35다음에는 더 이상 여러분의 제품을 찾지 않겠죠. 그렇기 때문에 에이전틱 웹 리서치 랩인 오라(Aura)에서는
00:12:43연구를 시작했습니다. 투자를 유치했죠. 그리고 웹이 에이전트를 맞이할 준비가 된다는 게
00:12:49그리고 흥미로운 준비 상태 벤치마크를 만들었습니다. 이 기능을 이용하면
00:12:57무료로 Aura.ai에 접속해 어떤 웹사이트든 실행할 수 있습니다. 다양한 프로토콜과 모범 사례에 따라
00:13:02다양한 프로토콜과 모범 사례를 바탕으로 점수를 매깁니다. 또한 에이전트 피드백도 제공되므로 에이전트가 실제로
00:13:09웹사이트에 대한 피드백을 돌려주는 식이죠. 이 벤치마크에 따라 기업과 제품의 순위가 매겨지는 리더보드도 운영하고 있습니다.
00:13:16저희는 웹을 매핑하기 시작했고 모든 것이 순조로워 보였습니다.
00:13:24하지만 하나의 통찰, 즉 예상치 못한 결과를 마주하게 되었습니다. 혹시 여기서 LMS.txt에 대해 들어보신 분 계신가요?
00:13:36LMS.txt는 에이전트 준비 상태를 위한 사실상의 표준 같은 것입니다. 웹사이트가 LMS.txt를 게시하면
00:13:42에이전트가 상호작용하는 법을 알게 된다고 하죠. auth.md, pricing.md, X402 등 많은 표준이 존재합니다. 하지만 저희가 테스트한 웹사이트의 거의 50%가
00:13:52LMS.txt를 게시하고 있음에도 불구하고, 해당 웹사이트에서 실행한 에이전트 중 실제로 LMS.txt를 사용한 에이전트는 하나도 없다는 사실을 발견했습니다.
00:14:02사실 거의 모든 에이전트가 문서 페이지로 바로 직행한 뒤 홈페이지로 갔습니다. LMS.txt를 사용한 40%의 에이전트조차도 문서 페이지에
00:14:12사용해야 할 LMS.txt라는 파일이 있다고 명시되어 있었기 때문에 사용한 것뿐이었습니다. 그때 깨달았습니다.
00:14:19인간인 우리 입장에서 에이전트에게 필요한 것을 정의해 주는 것은 그리 합리적이지 않다는 것을요. 아무도 그렇게 하고 있지 않습니다.
00:14:26OpenAI조차도 더 이상 도구에 대한 모범 사례를 게시하지 않습니다. 왜냐하면 모범 사례를 게시할 때마다
00:14:31모델이 더 발전하여 이러한 관행들이 금방 구식이 되어버리기 때문입니다. 6개월 전만 해도 MCP 서버의 모범 사례는
00:14:36에이전트가 상호작용하는 법을 알 수 있도록 세 단락짜리 설명을 작성하는 것이었습니다.
00:14:41하지만 지금은 세 줄이면 충분합니다. 모범 사례는 계속 변하는 것이죠. 우리는 에이전트가 무엇이 필요한지
00:14:47스스로 정의하도록 해야 합니다. 웹사이트에 대한 에이전트의 피드백이 필요해요. 그래서 저희는 오라스 저니(Aura's Journey)를 만들었습니다.
00:14:54오라스 저니는 정말 멋진 기능입니다. 이것 역시 무료이며 journey.aura.ai에 접속해
00:15:00어떤 웹사이트에서든, 어떤 의도를 가지고든, 어떤 에이전트로든 실행하여 웹사이트와 상호작용하려는 에이전트의 경로를 확인할 수 있습니다.
00:15:08예를 들어 atia.com에서 Cloud Code를 선택하고 웹사이트에서 실행해 보는 거죠. 그러면 에이전트가
00:15:17실시간으로 어떻게 움직이는지 확인할 수 있습니다. 저희는 에이전트가 웹사이트와 상호작용하려 할 때
00:15:25실제로 무엇을 찾는지 이해하기 위해 이 작업을 수만 번이나 수행했습니다.
00:15:30그리고 멋진 점은 테스트 도구를 하나만 실행하는 게 아니라는 겁니다. 여러 테스트 도구를 동시에 실행하죠. 여기 보시면
00:15:39Cloud Code와 Vercel의 테스트 도구인 Eve, 그리고 ChatGPT가 동일한 웹사이트에서 같은 의도로 실행되고 있습니다.
00:15:45좋습니다, 자 이건 Cloud Code이고요. 이건 Haiku, 이건 Eve입니다. 에이전트의 움직임이 얼마나 다른지 확인해 보세요.
00:15:52그리고 이건 ChatGPT입니다. ChatGPT가 더 나은 결과를 찾아낼 수도 있죠. 이렇게 웹사이트 전반에 걸친 에이전트의 여정을 살펴보실 수 있습니다.
00:16:01우리는 그 이유를 이해해야 합니다. 왜 이런 일이 발생하는지 이해해야 해요. 왜 웹사이트들은
00:16:08auth.md 파일을 게시하면서 정작 에이전트들은 auth.md 파일을 찾지 않는지, 그리고 그들이 찾는 것은 무엇인지 말이죠.
00:16:13따라서 오라에서는 어떤 비즈니스 질문이든 직접 다뤄볼 수 있습니다. 모든 도메인에 대해 비즈니스 목표나
00:16:21질문 같은 것이 마련되어 있어 에이전트가 취하고 있는 경로를 확인할 수 있습니다. 그리고 여기서 흥미로운 점은
00:16:28이제 에이전트가 웹사이트와 상호작용하는 방식을 알게 되었으니, 에이전틱 웹을 위한 다음 큰 이정표는 무엇일까 하는 것입니다.
00:16:33앞선 발표를 들으신 분들이라면 아시겠지만
00:16:40바로 발견(discovery)입니다. 하지만 우리가 생각하는 그런 발견은 아닙니다. CO도 아니고, GEO도 아니고,
00:16:45AEO도 아닙니다. 모든 혁명에는 저마다의 발견 레이어가 함께 찾아왔다는 점을 기억해야 하니까요.
00:16:52웹 혁명은 검색과 함께 찾아왔고, 모바일은 앱 스토어, 소셜은 피드와 함께 찾아왔습니다.
00:16:59그렇다면 에이전틱 리소스를 위한 발견 레이어는 무엇일까요? MCP를 위한 발견 레이어는 무엇일까요?
00:17:03OpenAPI.JSON을 위한 발견 레이어는 또 무엇일까요? 우리는 도무지 무엇을 찾아야 하는 걸까요? 에어비앤비가 Booking.com보다
00:17:09더 나은 MCP를 가지고 있을지 모릅니다. 하지만 Booking.com은 에어비앤비보다 더 나은 API를 가지고 있죠. 이걸 어떻게 해결해야 할까요?
00:17:16웹 검색. 고전적인 웹 검색만으로는 충분하지 않습니다. 인간 중심의
00:17:22SEO와 인간의 페이지 랭크를 기반으로 하고 있으며 충분히 유연하지 않기 때문입니다. 에이전트별 또는 채팅별
00:17:29맞춤형 레지스트리 역시 폐쇄적이고 모든 앱이 해당 레지스트리에 직접 등록해야 하므로 충분하지 않습니다.
00:17:36MCP 레지스트리와 같은 중앙 집중형 레지스트리도 부족합니다. 누가 큐레이션을 담당할 것인가요? 거버넌스 모델은 무엇인가요?
00:17:42어떤 리소스를 해당 레지스트리에 올릴 것인지 어떻게 결정할 것인가요?
00:17:48이와 관련해 새롭게 부상하는 표준들이 있습니다. 앤스로픽, OpenAI, Google 등이 참여한 표준인
00:17:53AI Catalog.JSON과 MCP, 그리고 웹사이트가 에이전트에 자신을 노출하는 방식을 표준화하는 A2A가 있습니다.
00:18:00그리고 이들 기업을 비롯한 여러 곳에서 만든 에이전틱 리소스 발견 표준(agentic resource discovery standard)이 있습니다.
00:18:05이는 발견 레이어 또는 디렉터리가 에이전트에 노출되는 방식을 표준화한 것입니다. 그래서 저희는
00:18:14저희만의 디렉터리를 만들었습니다. 에이전틱 웹을 위한 연구 랩이니까요. 그렇게 이 디렉터리를 구축했습니다.
00:18:18오라 디렉터리에서는 저희가 스캔했거나 직접 스캔한 모든 도메인을 가져와서
00:18:24에이전트가 실제로 조회할 수 있는 디렉터리에 넣습니다. AI Catalog.JSON 파일을 공개하여
00:18:31예를 들어 monday.com의 경우 에이전트에게 monday용 MCP 서버가 무엇이고 monday.com용 API 서버가 무엇인지
00:18:38알려주는 JSON 파일을 생성한다는 것을 여기서 확인하실 수 있습니다. 에이전트는 이를 그냥
00:18:42조회할 수 있는 거죠. 따라서 모든 도메인에 대해
00:18:47AI Catalog.JSON으로 이동할 수 있습니다. 그리고 레지스트리와 디렉터리 자체를 외부에 공개합니다. 디렉터리의 모든 항목에 대해
00:18:55예를 들어 Vercel의 경우 어떤 에이전틱 리소스가 있고
00:19:02어떻게 접근하는지 에이전트에게 알려줄 수 있습니다. 당연히 이 디렉터리는 ARD 즉 에이전틱 리소스 발견
00:19:08표준을 완벽히 준수하므로 어떤 에이전트든 원하는 쿼리로 해당 디렉터리를 조회할 수 있습니다.
00:19:13한 번 확인해보고 싶으시다면 이곳이 바로 Aura.directory입니다. 이 모든 것이 오라 멀티버스,
00:19:21저니, 디렉터리, 랭커의 일환입니다. 그리고 아주 흥미로운 다른 인사이트들도 몇 가지 발견했습니다. 예를 들어
00:19:26에이전트 준비 상태를 갖추는 것과 인간이 접근하기 쉽게 만드는 것은 매우 유사합니다. LLM이 웹사이트에 방문할 때
00:19:33그들은 마치 사용자나 시각 장애를 가진 사람들과 같기 때문입니다. 웹사이트를 눈으로 보지 못하므로
00:19:39웹사이트와 상호작용하는 방식을 이해하기 위해 다른 시그널들이 필요합니다. 웹사이트를 인간이 접근하기 쉽게 만드는 것은
00:19:44에이전트의 접근성도 높여주며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 정리를 하자면, 이것들이 바로 MCP 앱입니다. 제가 지난 몇 달간
00:19:51작업해 온 내용이죠. 그리고 이것이 에이전틱 웹의 마지막 조각이었습니다. 마침내 이것이
00:19:57에이전틱 웹을 완성했습니다. 이제 에이전트들이 웹을 누비기 시작합니다. 그리고 에이전트에게는 다양한 것들이 필요합니다. 다양한 경로가 필요하고
00:20:03다양한 인프라가 필요하죠. 하지만 에이전트를 위해 웹을 다시 구축하고 싶지는 않습니다. 우리는 웹을
00:20:09에이전트가 접근할 수 있는 곳으로 만들고자 합니다. 그러니 에이전트가 도래할 때를 대비해 웹이 준비되도록 확실히 해두 죠.
00:20:18대단히 감사합니다.
00:20:39감사합니다

Key Takeaway

의지력에만 의존하는 대신 알림 끄기, 화면 흑백 설정, 물리적 거리 두기 같은 환경 설정을 통해 스마트폰 사용을 통제해야 한다.

Highlights

  • 스마트폰의 지속적인 알림은 뇌의 도파민 보상 회로를 망가뜨려 깊은 집중을 불가능하게 만든다.

  • 스마트폰 화면을 흑백으로 설정하면 시각적 자극이 줄어들어 사용 매력이 반감된다.

  • 의지력에만 의존하지 않고 스마트폰을 다른 방에 두는 등의 물리적 환경을 바꾸는 것이 효과적이다.

  • 하루 1퍼센트씩 나아지는 작은 습관들이 모여 시간이 지난 뒤 눈에 띄는 큰 차이를 만든다.

  • 로컬 LLM을 원활하게 돌리기 위해 하드웨어 사양을 높이고 워크스테이션 조립을 고민한다.

Timeline

스마트폰 과다 사용과 도파민 회로의 파괴

  • 스마트폰을 손에서 떼지 못하는 현상은 뇌의 도파민 보상 회로를 망가뜨린다.
  • 알림이 울릴 때마다 즉각적인 보상을 기대하게 되며 결국 깊은 집중이 불가능해진다.
  • 의지력만으로는 유혹을 이겨내기 어려우며 시스템과 환경을 바꾸는 것이 필수적이다.

일상에서 스마트폰 화면만 바라보는 시간이 늘어나면서 뇌의 신경전달물질 체계에 악영향을 미친다. 알림에 즉각 반응하는 습관이 반복되면 깊은 몰입이 어려워진다. 이를 해결하기 위해 디지털 단식을 직접 실험하고 환경 설계의 필요성을 깨달았다.

스마트폰 중독을 막는 세 가지 실천 팁

  • 당장 확인하지 않아도 되는 모든 알림을 끄는 것이 악순환의 출발점이다.
  • 스마트폰 화면을 흑백으로 설정하면 알록달록한 아이콘의 시각적 자극이 사라져 지루해진다.
  • 집 안에서도 스마트폰을 항상 들고 다니지 않고 특정한 장소에 고정해 두어야 한다.

스마트폰 사용을 줄이기 위한 구체적인 행동 양식을 적용한다. 알림을 차단하고 화면 색상을 없애며 물리적인 거리를 두는 방식은 무의식적인 사용을 막는 방패 역할을 한다. 작은 습관의 변화가 모여 큰 차이를 만든다.

지속적인 성장과 하드웨어 환경 구축

  • 남들과 비교하지 않고 어제의 나와 비교하며 하루에 1퍼센트씩 나아지는 것이 중요하다.
  • 환경 설정이 의지력보다 중요하며 유혹이 1차적으로 차단되는 공간을 만들어야 한다.
  • 로컬 LLM을 원활하게 구동하기 위해 워크스테이션 조립과 하드웨어 사양 향상을 고민한다.

복리의 마법처럼 포기하지 않고 지속하는 과정 자체가 성장하고 있다는 증거이다. 환경 조성을 통해 접근성을 낮추면 일상에 실질적인 변화가 생긴다. 또한 작업 효율을 극대화하기 위해 새로운 장비와 워크스테이션 구성을 탐색한다.

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