AI 에이전트, 이제는 챗봇보다 내 일을 대신해 주는 비서가 중요해지는 것 같습니다.

요즘 Claude Code, Codex 같은 코딩 에이전트부터 OpenAI Dots, Grok Bot 같은 퍼스널 에이전트까지 살펴보면서 느낀 점이 있습니다.

AI가 발전하는 방향이 단순히 답변을 더 잘하는 것에서 벗어나, 내 업무와 취향을 기억하고 필요한 일을 먼저 처리하는 쪽으로 바뀌고 있다는 것입니다.


제가 생각하는 AI 에이전트의 진화는 크게 3단계로 나눌 수 있습니다.


1세대. 챗봇

ChatGPT, Claude, Gemini처럼 질문하면 답변해 주는 방식입니다.

자료를 요약하거나 코드를 작성하고, 궁금한 내용을 검색하는 데는 편리합니다. 하지만 여러 프로젝트와 개인적인 맥락을 계속 연결해 활용하려면 별도의 관리가 필요합니다.


2세대. DIY 에이전트

Claude Code, Codex 등을 활용해 나만의 AI 업무 환경을 직접 구축하는 방식입니다.

핵심은 Markdown 파일과 지침을 활용해 기억을 관리하는 것입니다.

예를 들어 프로젝트별 기록, 업무 방식, 개인적인 선호 등을 파일로 정리해 두면 AI가 이를 참고하고 새로운 정보에 맞춰 갱신하도록 구성할 수 있습니다.

수십 개의 폴더와 100개 이상의 텍스트 파일을 활용해 개인의 업무와 생활 정보를 관리합니다.

저는 이런 구조가 꽤 흥미롭다고 생각합니다. 복잡한 서비스를 만들지 않더라도 파일과 지침을 잘 설계하면 나에게 맞는 AI 시스템을 구축할 수 있기 때문입니다.

다만 처음부터 폴더 구조와 규칙을 직접 설계해야 한다는 점은 진입장벽이 될 수 있습니다.


3세대. 퍼스널 에이전트

OpenAI Dots, Meta Muse, Grok Bot 등 자료에서 소개하는 유형입니다.

DIY 방식과 다른 점은 사용자가 모든 것을 직접 설정하고 요청하지 않아도 AI가 목표와 맥락을 바탕으로 먼저 움직이는 방향을 지향한다는 것입니다.

예를 들어 캘린더에서 중요한 일정이 다가오는 것을 확인하고 미리 준비할 내용을 제안하거나, 여러 앱의 정보를 연결해 업무 충돌을 알려주는 식입니다.

상시 구동 클라우드 환경을 지원하는 에이전트라면 내 컴퓨터가 꺼져 있어도 백그라운드에서 작업을 이어갈 수 있습니다. 물론 실제로 어디까지 가능한지는 서비스별 기능과 권한 설정에 따라 달라집니다.


그렇다면 어떤 방식이 좋을까요?

직접 시스템을 설계하고 세밀하게 통제하고 싶다면 DIY 에이전트가 매력적입니다. 반대로 복잡한 설정 없이 일상과 업무를 관리하는 비서를 원한다면 퍼스널 에이전트가 더 편리할 수 있습니다.

다만 퍼스널 에이전트는 개인 정보가 클라우드에 축적될 수 있고, 특정 플랫폼에 대한 의존도가 높아질 수 있다는 점도 고려해야 합니다.

개인적으로 앞으로는 어떤 모델이 더 똑똑한지를 넘어, AI에게 어떤 기억과 권한을 주고 어디까지 일을 맡길 것인지가 중요해질 것 같습니다.

단순히 질문하고 답변을 받는 수준에서 벗어나, 내 업무 방식을 이해하고 반복적인 일을 지속적으로 처리해 주는 AI를 만드는 것입니다.


여러분은 어떤 방식이 더 끌리시나요?

Claude Code나 Codex로 직접 나만의 에이전트를 구축하는 방식인가요, 아니면 설정을 최소화하고 바로 사용할 수 있는 퍼스널 에이전트인가요?


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