핵심 요약

  • 로건 킬패트릭은 AI 모델을 가중치만이 아니라 도구 사용과 실행 환경을 포함한 시스템으로 봐야 한다고 설명했다.
  • 그는 현재 에이전트 하네스의 일부 기능이 모델에 흡수될 것으로 예상하면서도, 용도에 맞춘 외부 도구와 하네스의 가치는 남는다고 봤다.
  • 구글은 Antigravity의 공통 하네스를 코딩뿐 아니라 여러 제품의 에이전트 기능에도 활용하고 있으며, 제품에 따라 이를 특화하고 있다.
  • 킬패트릭은 코딩 에이전트의 성과를 높이 평가했지만, 다른 복잡한 업무에서는 모델 품질과 검증 가능성이 여전히 제약이라고 말했다.
  • 그는 모델의 기능이 넓어져도 특정 분야의 고객과 업무를 깊이 아는 스타트업에는 기회가 있다고 봤다.

구글 제품을 잇는 에이전트 하네스

구글 AI 스튜디오와 Gemini API를 이끄는 로건 킬패트릭은 구글 제품에 Gemini가 공통 기반이 된 데 이어, 에이전트 하네스가 또 하나의 연결 고리가 되고 있다고 설명했다. 에이전트 하네스는 모델이 도구를 쓰고 작업을 이어가며 행동을 실행하도록 돕는 실행 체계다.

그가 설명한 Antigravity는 개발 환경뿐 아니라 웹의 에이전트 경험, 명령줄 도구, SDK를 포함한다. 같은 기반의 하네스가 검색과 Gemini 앱 등 다른 구글 제품의 에이전트 기능에도 쓰인다는 설명이다. 다만 모든 제품이 똑같이 쓰는 것은 아니다. 킬패트릭은 AI 스튜디오의 앱 제작 기능과 Gemini 앱의 상시 작동 에이전트가 각각 용도에 맞게 특화됐으며, 기반 기능의 상당 부분을 공유한다고 말했다.

현재 구글 제품 전반의 에이전트화 수준에 대해서는 초기 단계라는 평가를 내렸다. 일부 실험적 제품은 더 앞서 있지만, 폭넓은 이용자를 대상으로 하는 제품에서는 사용자가 직접 통제하기를 원할 수 있다는 것이다. 그는 에이전트가 늘어나면 기존 제품 이용 시간이 어떻게 바뀔지 장기적으로는 불분명하다고 인정하면서, 제품의 목표를 이용자의 화면 체류 시간보다 원하는 결과를 얻도록 돕는 데 두겠다고 말했다.

코딩 에이전트가 앞서가는 이유와 한계

킬패트릭은 기업이 복잡한 일을 에이전트에 맡기려 할 때, 해당 분야의 모델 품질이 충분하지 않으면 작업을 해결할 수 없다고 말했다. 코딩 밖의 에이전트가 얼마나 잘 작동하는지는 ‘작동한다’고 판단하는 기준에 따라서도 달라진다. 그는 에이전트가 한 번에 수행하는 작업의 길이가 늘어나는지 측정하면 발전 양상을 살펴볼 수 있겠다고 제안했다.

코딩은 구글 내부에서도 제품 개발에 영향을 주고 있다고 설명했다. 그의 팀은 Antigravity로 모바일 앱을 만들고 있으며, 다른 팀도 에이전트 코딩을 활용해 macOS용 Gemini 앱을 개발했다고 말했다. 반면 모델 연구에 에이전트를 적용할 때는 대규모 학습 실행에 필요한 자원이 크기 때문에 사람이 주요 결정을 내리고 있다고 선을 그었다. 코딩 에이전트가 연구를 자동으로 가속하는 정도와 제품 개발을 돕는 정도는 구분해야 한다는 뜻이다.

그는 좋은 코딩 모델을 만들려면 개발자가 실제로 장시간 작업하는 제품 환경도 필요하다고 봤다. 구글이 Antigravity를 구축하고 내부에서 사용하면서 얻는 피드백을 강조한 이유다. 동시에 구글 내부에서도 다른 회사의 모델과 제품을 써야 생태계의 변화를 이해할 수 있다고 말했다.

‘모델이 하네스를 먹는다’는 전망

킬패트릭에 따르면 과거에는 모델을 입력 토큰을 받아 출력 토큰을 내놓는 가중치 집합으로 생각하기 쉬웠다. 지금 사람들이 모델이라고 부르는 것은 검색, 코드 실행, 도구 호출, 컨테이너와 하네스까지 결합된 더 큰 시스템이다. 먼저 외부의 스캐폴딩, 즉 모델을 둘러싼 보조 구조로 구현한 기능이 나중에는 모델 시스템의 기본 기능이 되는 흐름을 그는 ‘모델이 하네스를 먹는다’고 표현했다.

그는 앞으로 약 12개월 동안 현재 형태의 에이전트 하네스 일부가 모델에 흡수될 수 있다고 예상했다. 이는 그의 전망이지 이미 일어난 변화는 아니다. 외부 구조가 모두 사라진다는 뜻도 아니다. 검색 공급자를 달리 써야 하거나 별도 코드 실행 환경이 필요한 경우처럼, 이용 목적에 따른 외부 도구의 가치는 남는다고 설명했다.

인터뷰 진행자는 특정 모델 공급자의 하네스에 종속되지 않으려는 기업들이 자체 하네스를 만드는 이유를 물었다. 킬패트릭은 범용 모델이라면 서로 다른 하네스에도 적응할 수 있어야 한다고 답했다. 그는 모델별 하네스 적응력을 비교하는 평가가 필요하다고 제안했다. 이 적응력이 이미 검증됐다고 주장한 것은 아니다.

게임과 세계 모델에서 드러나는 보조 구조의 역할

게임 제작은 모델 능력만으로 완성되지 않는 사례로 제시됐다. 킬패트릭은 코딩 에이전트가 게임을 만드는 데 도움이 되지만, 재사용하고 반복해서 즐길 수 있는 경험에는 스프라이트 생성, 도구의 조합, 안정성, 제작자의 감각이 더 필요하다고 말했다. 누구나 대형 게임을 만들 수 있는 단계라는 뜻은 아니라고 분명히 했다.

세계 모델을 둘러싼 용어도 달라지고 있다고 봤다. 그는 구글의 Omni를 하나의 모델이 여러 종류의 입력과 출력을 다루는 사례로 설명했다. 현재 제공되는 강점은 영상 편집이며, 다른 기능은 작동하더라도 품질이 충분하지 않아 출시하지 않았다고 말했다. 전통적인 세계 모델과 기술적 구성은 다르지만, 세계에 대한 이해를 바탕으로 일부 비슷한 활용이 가능하다는 것이 그의 설명이다. 다만 현재 실시간으로 작동하지는 않는다.

게임에 대해서는 단기적으로 세계 모델 단독보다 코딩 에이전트와 게임 엔진을 결합한 방식이 더 유망하다고 봤다. 세계 모델을 반복해서 쓸 수 있는 구체적 제품으로 만들려면 그에 맞는 보조 구조가 필요하다는 판단이다.

스타트업에 남는 공간

모델 회사가 더 많은 기능을 제공하면 독립적인 애플리케이션 기업의 영역이 줄어들 수 있다는 질문에, 킬패트릭은 두 흐름이 함께 나타난다고 답했다. 모델의 범위는 넓어지고 있지만, 특정 산업의 고객과 업무를 깊이 이해하는 기업이 풀 수 있는 문제도 있다는 것이다.

그는 큰 기업이 여러 제품과 이용자 집단을 동시에 다루는 반면, 스타트업은 한 분야에 집중할 수 있다고 설명했다. 코딩 도구가 소프트웨어 제작 속도를 높여 기존 코드 기반을 가진 대기업과의 격차를 줄이는 데 도움이 된다고도 봤다. 에이전트 제품에는 위험을 감수해야 하는 영역이 있으며, 기업과 이용자마다 허용하는 위험 수준이 다르다는 조건도 덧붙였다.

킬패트릭의 주장은 하네스를 둘러싼 경쟁의 중심이 계속 같은 곳에 머물지는 않을 수 있다는 전망으로 모인다. 모델이 공통 기능을 흡수하더라도, 실제 제품에서는 용도에 맞춘 도구 구성과 해당 분야에 대한 이해가 계속 중요하다는 설명이다.