핵심 요약

  • 마이크로소프트의 코어 AI 제품 부문 부사장 마르코 카살라이나는 Warp, Microsoft 365 Copilot, ChatGPT를 활용해 필요한 순간에 가벼운 마이크로 에이전트를 만든다고 설명했다.
  • 그는 스캐너용 명령줄 도구 NAPS2를 Warp에서 사용해 문서를 스캔하고 PDF를 합치는 과정을 보여줬다.
  • 1.7GB 영상 파일은 AI가 비트레이트와 해상도를 원인으로 짚은 뒤 FFmpeg로 다시 인코딩해 13MB로 줄였다고 소개했다.
  • 카살라이나는 명령줄 도구에 접근하는 AI가 Azure 권한처럼 복잡한 작업의 사용 방식을 단순하게 만들 수 있다고 봤다.

필요할 때 만드는 임시 에이전트

카살라이나가 말하는 마이크로 에이전트는 특정 일을 처리하려고 그때그때 만드는 이름 없는 에이전트다. 계속 유지할 복잡한 자동화 절차를 미리 구축하기보다, 필요한 작업을 맡기고 끝나면 사라지게 하는 방식이다. 그는 이런 흐름이 범용 AI 도구에서 나타나면서 에이전트를 사용하는 일과 만드는 일의 경계가 흐려지고 있다고 설명했다.

그가 강조한 이점은 작업을 맡긴 동안 다른 일에 집중할 수 있다는 점이다. 딸의 숙제를 스캔할 때는 스캐너 소프트웨어를 조작하는 대신 딸의 수학 문제를 도울 수 있었다고 말했다.

스캐너 조작을 명령줄로 연결하다

시연에서 카살라이나는 Warp를 통해 스캐너용 명령줄 도구인 NAPS2를 사용했다. 명령줄 도구는 화면의 버튼 대신 명령어로 프로그램을 조작하는 도구다. 그는 스캐너 소프트웨어를 직접 만지지 않고 문서를 스캔하고, 페이지를 뒤집어 양면을 처리하며, 결과를 하나의 PDF로 합쳤다.

이 사례는 AI가 글이나 코드뿐 아니라 명령줄 도구로 연결된 하드웨어 작업에도 쓰일 수 있음을 보여준다. 다만 소개된 과정에는 페이지를 뒤집는 단계가 포함돼 있다.

큰 영상 파일의 원인을 찾고 압축하다

카살라이나는 1.7GB 영상 파일이 왜 큰지 Warp에 분석을 요청했다. AI는 높은 비트레이트와 해상도를 원인으로 지목했고, 영상 처리 도구 FFmpeg로 파일을 다시 인코딩했다. 그는 결과 파일이 13MB로 줄었으며 품질은 유지됐다고 설명했다. 이 사례에서 AI는 단순히 압축 명령을 실행한 것이 아니라 파일 크기의 원인을 먼저 살폈다.

복잡한 관리 화면을 대신하는 명령

카살라이나는 Azure의 권한처럼 복잡한 체계를 그래픽 화면으로 설계하기 어렵다고 지적했다. 명령줄 도구에 접근할 수 있는 AI라면 사용자의 요청을 필요한 명령으로 연결해 이런 인터페이스의 복잡성을 덜 수 있다는 설명이다. 그는 Azure 관리도 임시 에이전트가 맡을 수 있는 작업으로 제시했다.

카살라이나의 사례는 반복해서 쓸 절차를 모두 미리 만드는 대신, 구체적인 작업이 생길 때 AI와 기존 도구를 연결하는 활용 방식을 보여준다.