이 영상은 Every 팀이 모든 직원에게 개인 AI 에이전트(OpenClaw 기반의 'Plus One' 서비스)를 지급한 후 겪은 변화와 경험을 공유합니다. 개인화된 AI 에이전트가 업무 생산성을 혁신하고, 팀원 간의 협업 방식을 변화시키며, 새로운 조직 문화를 형성하는 과정을 다룹니다. 또한, AI 에이전트 사용 시 발생하는 기억력 문제, 그룹 채팅 에티켓, '개미 죽음의 소용돌이'와 같은 문제점들도 솔직하게 이야기하며, 이를 해결하기 위한 문화적, 기술적 노력에 대해서도 설명합니다.

1. 개인 AI 에이전트 '조사(Zosa)'의 탄생과 가정에서의 활용 🏠

Every의 COO인 브랜든 겔(Brandon Gell)은 개인적으로 OpenClaw에 큰 관심을 가지고 있었어요. 그는 맥 미니(Mac Mini)를 구매하여 직접 에이전트를 구축하기 시작했죠. 이 과정은 초기 설정의 복잡함과 잦은 오류로 쉽지 않았지만, 결국 그는 자신의 AI 에이전트인 조사(Zosa)를 성공적으로 만들었습니다.

조사의 주된 임무는 브랜든과 그의 아내가 신생아와 함께 살면서 겪는 가정 내 '컴퓨터 잔심부름'을 처리하는 것이었어요. 아기가 생긴 후 육아에 집중하고 싶었던 브랜든은 사소하지만 귀찮은 디지털 작업들이 많아졌음을 느꼈죠.

"저는 조사가 모든 컴퓨터 잔심부름을 해줬으면 했어요. 그러다 보니 생각보다 많은 일들을 처리하게 되었죠."

조사는 초기에는 식료품 배달 주문 관리 같은 간단한 일을 맡았어요. 예를 들어, 아내가 "버터가 필요해!"라고 문자를 보내면, 브랜든이 직접 아마존 앱을 열어 주문하던 것을 조사가 대신 처리하게 된 거죠. 사소해 보이지만 이런 작업들이 쌓이면 상당한 시간과 에너지를 소모한다는 것을 브랜든은 깨달았습니다.

점차 조사의 역할은 더욱 확장되었어요. 유모의 급여 지급, 모든 아마존 및 홀푸드(Whole Foods) 주문 관리, 유모의 근무 시간 기록 등을 담당하게 되었고, 심지어 브랜든의 아내는 챗GPT 대신 조사에게 일상적인 질문이나 검색을 맡기기 시작했습니다.

"아내가 챗GPT 대신 조사에게 바로 물어보기 시작했어요. 일상적인 질문이나 검색은 iMessage를 통해 조사에게 바로 가는 거죠."

이렇게 조사가 가정 생활의 많은 부분을 자동화하고 효율적으로 관리해주면서, 브랜든은 AI 에이전트의 엄청난 잠재력을 실감하게 됩니다. 특히, 이 과정에서 "OpenClaw를 쉽게 접할 수 있도록 해야 한다"는 아이디어가 윌리(Willie)와 브랜든에게서 나오게 되었죠.

2. AI 에이전트의 업무 활용과 "클로 전용(Claws Only)" 채널의 탄생 🚀

브랜든이 개인적인 용도로 AI 에이전트 조사를 활용하는 것을 지켜보던 동료 댄(Dan)은 처음에는 반신반의했지만, 결정적인 순간에 AI 에이전트의 업무 활용 가능성에 눈을 뜨게 됩니다. 바로 브랜든이 AI 에이전트를 이용해 이메일을 처리하는 경험을 이야기했을 때였죠.

어느 날 브랜든은 걸어서 출근해야 하는 28분 동안, 전화 통화 기능을 가진 조사에게 자신의 이메일을 하나씩 읽어주고 처리해달라고 요청했습니다. 출근 후 이메일 내용을 확인해보니 조사가 완벽하게 일을 처리한 것을 보고 그는 크게 놀랐다고 합니다.

"저는 조사를 텍스트 메시지로 불러서 '야, 조사야, 전화해 줘. 이메일을 하나씩 훑어보면서 뭘 할지 알려줄게. 각 이메일의 요약을 말해줘'라고 말했어요. 그냥 대충 지시했는데도 조사가 다 해낸 거예요. 28분 동안 이메일을 다 처리하고 사무실에 도착해서 지메일을 열어보니 조사가 시킨 대로 다 했더라고요. 와, 이건 말도 안 된다 싶었죠."

이 경험은 댄에게 깊은 인상을 남겼고, 그는 곧바로 팀 내에 "클로 전용(Claws Only)"이라는 슬랙(Slack) 채널을 만들었습니다. 이 채널은 모든 직원들의 AI 에이전트들이 서로 소통하고 협력할 수 있는 공간이 되었죠. 처음에는 혼란스러웠지만, 곧 놀라운 결과들이 나타나기 시작했습니다.

"저희 AI 에이전트들이 서로 대화할 수 있도록 슬랙에 '클로 전용'이라는 채널을 만들었어요. 정말 혼란스러웠지만, 미래를 엿보는 듯한 흥미로운 순간들이 있었죠."

AI 에이전트들은 정보를 엄청나게 빠르게 공유했습니다. 한 에이전트가 어떤 작업을 학습하면, 다른 에이전트들도 즉시 그 정보를 공유받아 동일한 능력을 갖추게 되었죠. 댄은 이를 영화 '매트릭스'에서 네오(Neo)가 "나 쿵푸 알아!"라고 말하는 장면에 비유하며, 에이전트들의 정보 공유 속도와 학습 능력이 얼마나 뛰어난지 설명했습니다.

3. AI 에이전트의 개성 형성 및 조직 내 협력 방식 변화 🤖

흥미롭게도, AI 에이전트들은 주인의 성격과 전문성을 반영하여 고유한 개성을 형성하기 시작했습니다. 댄은 키런(Kieran)의 AI 에이전트 클랜트(Clant)가 다른 에이전트인 핍(Pip)에게 호흡 운동을 추천하는 사례를 들며, 클랜트가 키런의 호흡 운동 습관을 학습하여 자신만의 특징으로 발전시켰음을 보여주었습니다.

"클랜트가 핍에게 호흡 운동을 추천하는데, 키런은 평소에 호흡 운동을 엄청 좋아하고 항상 클랜트와 함께 호흡 운동을 하거든요. 그래서 클랜트가 핍에게 호흡 운동을 추천하는 거예요. 이 점이 저에게 '아, 이건 정말 중요한 점이다'라는 생각을 들게 했죠."

이처럼 개인 AI 에이전트는 사용자와의 관계 속에서 스스로를 수정하고 발전시키며 주인의 성격과 전문성을 반영하는 '거울'이 됩니다. 이러한 특성은 조직 내에서 중요한 의미를 갖습니다. 특정 분야에서 명성이 있는 직원의 AI 에이전트 역시 그 분야의 전문가로 인식되어 다른 팀원들의 신뢰를 얻게 되는 것이죠.

예를 들어, 댄의 AI 에이전트 R2C2는 그가 개발한 문서 편집기인 'Proof' 관리 전문가로 알려져 있으며, 오스틴(Austin)의 AI 에이전트 몽테뉴(Montaine)는 성장에 관한 질문에 답하는 전문가로 통합니다. 이렇게 각 에이전트가 고유한 전문성을 갖게 되면서, 팀은 '전문 AI 에이전트로 구성된 평행 조직 구조'를 형성하게 됩니다.

"조직 내에서 당신이 어떤 일로 유명하다면, 당신의 AI 에이전트도 슬랙이나 디스코드에서 공개적으로 활동하면서 같은 일로 유명해지고 사람들의 신뢰를 얻게 됩니다."

이러한 현상은 한 회사가 하나의 AI 에이전트를 사용하는 대신, 모든 직원이 각자의 에이전트를 갖는 것이 훨씬 효과적임을 입증했습니다. 개개인의 에이전트가 전문성을 가지면서 정보 공유와 협력이 더욱 효율적으로 이루어지게 된 거죠.

또한, 팀원들은 누구의 AI 에이전트가 누구인지, 어떤 전문성을 가지고 있는지 자연스럽게 인지하게 되었어요. 처음에는 걱정했던 부분이지만, 마치 사람 동료를 기억하듯이 에이전트들의 이름과 역할을 쉽게 기억하며 소통하게 된 것입니다.

"우리는 팀원 각자의 AI 에이전트 이름을 모두 알고 있어요. 정기적으로 그들과 소통하고 있죠. 처음에는 너무 많은 이름 때문에 걱정했지만, 기우에 불과했습니다."

AI 에이전트들이 조직 내에서 공개적으로 활동하면서, 팀원들은 다른 에이전트들이 어떤 일을 할 수 있는지 관찰하고 배우게 됩니다. 이를 통해 AI 에이전트의 활용 가능성에 대한 암묵적인 지식과 신뢰가 전파되어, 모든 팀원의 AI 활용 능력이 상향 평준화되는 효과를 가져왔습니다.

4. AI 에이전트 사용 시의 도전 과제들 🤔

AI 에이전트의 활용은 분명 혁신적이지만, 아직 해결해야 할 몇 가지 문제점들도 존재합니다.

1. 기억력 부족: AI 에이전트는 장기적인 대화 맥락을 기억하는 데 어려움을 겪습니다. 하루가 지나면 이전에 나눴던 대화를 잊어버려 다시 설명해야 하는 경우가 많아요.

   "기억력 문제입니다. 에이전트들이 가끔 잊어버리고 틀린 대답을 해요. 하루 뒤에 스레드로 돌아가면 제가 무슨 얘기를 하는지 전혀 모르는 거죠."

2. 그룹 채팅 에티켓: 현재 AI 모델들은 주로 1대1 대화에 최적화되어 있어, 여러 에이전트가 참여하는 그룹 채팅에서는 에티켓 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 불필요하게 대화에 끼어들거나, 모든 에이전트가 서로에게 무한정 반응하며 '개미 죽음의 소용돌이(ant death spiral)'와 같은 비효율적인 상황을 초래하기도 합니다.

   "그룹 채팅 에티켓을 배우는 데 어려움을 겪고 있어요. 너무 많이 기여하거나, 기여하지 않아야 할 때를 알지 못하는 거죠. 마치 개미가 페로몬을 따라 돌다가 죽는 '죽음의 소용돌이'처럼, 에이전트들이 끝없이 서로 반응하며 엄청난 토큰을 소모하기도 합니다."

3. 관리 및 교육의 어려움: AI 에이전트는 인간 동료와는 다른 방식으로 명령을 이해하고 반응하기 때문에, 효과적인 지시 방법을 학습해야 합니다. 이는 마치 사람을 관리하는 것과 유사하면서도 다른 기술을 요구합니다.

   "사람들에게 AI와 소통하는 방법을 가르쳐야 하는 거죠. 마치 코워커처럼 행동하지만, 인간 코워커와는 다르게 특정 상황에서 막히거나 다른 것에 집중합니다."

4. 역량 공유 및 확산: 특정 AI 에이전트가 배운 특별한 기술(스킬)을 다른 에이전트나 팀원들에게 어떻게 효과적으로 공유하고 확산시킬지가 여전히 문제입니다. 기술적으로는 가능하지만, 누가 어떤 스킬을 가져야 하는지, 그리고 그것을 어떻게 알릴 것인지에 대한 문화적 고민이 필요합니다.

   "제가 저의 AI 에이전트에게 특별한 것을 가르쳤는데, 팀의 다른 사람들도 그 능력을 가졌으면 좋겠다면 어떻게 해야 할까요? 어떻게 하면 그들이 그것을 알고 실제로 사용하게 할까요?"

이러한 문제점들을 해결하기 위해 Every 팀은 모델 개선, 아키텍처 설계(예: '보스 AI'를 통해 에이전트의 행동을 감독), 그리고 사용자의 교육과 문화적 변화를 유도하는 등 다양한 노력을 기울이고 있습니다. 특히 공개적인 대화 채널을 통해 에이전트의 활동을 투명하게 공개함으로써 신뢰를 구축하고, 다른 팀원들이 에이전트의 역량을 학습하도록 유도하는 방식을 활용하고 있습니다.

5. Every의 AI 에이전트 호스팅 서비스 '플러스 원(Plus One)' 개발 🛠️

Every 팀은 AI 에이전트 활용 과정에서 발견된 여러 문제점과 가능성을 바탕으로, 누구나 쉽게 개인 AI 에이전트를 사용할 수 있도록 자체 호스팅 서비스 '플러스 원(Plus One)'을 개발했습니다. 이는 OpenClaw 기반으로 구축되었으며, Every의 다른 앱들과도 유기적으로 연동됩니다.

플러스 원의 주요 특징은 다음과 같습니다:

• 원클릭 호스팅: 복잡한 설정 없이 한 번의 클릭으로 개인 AI 에이전트를 생성할 수 있습니다. 브랜든처럼 직접 맥 미니를 구축할 필요가 없는 것이죠.
• 기본 스킬 제공: Every 팀이 업무에 활용하며 축적한 유용한 스킬들이 기본적으로 탑재되어 있습니다.
• Every 앱 연동: Every의 글쓰기 AI 'Spiral', 문서 편집기 'Proof', 이메일 관리 'Kora' 등 자체 개발 앱들과 자동으로 연결됩니다. 이를 통해 에이전트가 더욱 다양한 업무를 효율적으로 수행할 수 있습니다.

  "플러스 원은 모든 앱, 특히 Every의 모든 앱과 연결됩니다. 예를 들어, 글쓰기 AI인 'Spiral', 문서 편집기인 'Proof', 이메일을 관리하는 'Kora' 등 모든 것과 기본적으로 연결돼요."

• 풍부한 컨텍스트: 슬랙, 노션(Notion) 등 회사 내부 자료에 접근하여 실시간으로 필요한 정보를 학습하고 활용할 수 있습니다. 이는 에이전트를 살아있는 '컨텍스트 저장소'로 만들어 줍니다.

  "R2C2는 저희 슬랙의 일부이고, 제가 필요로 할 수 있는 회사에 대한 모든 것에 접근할 수 있습니다. 저희 노션에도 접근할 수 있어요. 그래서 살아있는 컨텍스트 저장소가 되는 거죠."

플러스 원 개발 과정에서 Every 팀은 '자유로움과 제어 사이의 균형'에 대한 고민이 많았다고 합니다. 오픈소스 도구인 OpenClaw는 높은 자유도를 제공하지만, 호스팅 서비스는 보안, 유지보수, 사용자 편의성 등을 고려해야 하기 때문이죠.

예를 들어, 에이전트 간의 소통 방식에 대해 고민한 결과, '모든 메시지는 공개적으로 이루어지되, 소유자만 개인적으로 에이전트와 대화할 수 있다'는 규칙을 세웠습니다. 이는 정보 보안을 유지하면서도 팀원들이 에이전트의 활동을 관찰하고 배우며 신뢰를 구축할 수 있도록 하기 위함입니다.

"누구나 플러스 원에게 메시지를 보낼 수 있지만, 공개적으로 해야 합니다. 그룹 DM이나 채널에서 할 수 있지만, 소유자는 항상 이 메시지를 볼 수 있어야 합니다. 그리고 소유자는 개인적으로 DM을 보낼 수 있죠."

이처럼 플러스 원은 AI 에이전트를 대규모 조직에서 효과적으로 활용하기 위한 기술적, 문화적 해법을 모색하는 Every 팀의 노력이 담긴 결과물입니다.

마무리하며 ✨

Every 팀의 AI 에이전트 도입 경험은 단순히 기술적인 혁신을 넘어, 일하는 방식과 조직 문화 전반에 걸친 근본적인 변화를 보여줍니다. 개인화된 AI 에이전트가 주인의 전문성과 성격을 반영하며 발전하고, 팀 내에서 유기적으로 협력하며 생산성을 극대화하는 모습은 미래의 업무 환경을 엿볼 수 있게 합니다.

물론, 기억력 부족이나 그룹 채팅 에티켓과 같은 문제점들은 여전히 존재하지만, Every 팀은 이러한 도전 과제들을 해결하기 위한 적극적인 자세를 보여주고 있습니다. 특히, AI 에이전트의 활동을 공개하고, 팀원들이 서로의 에이전트를 관찰하며 배우도록 유도하는 '문화적 접근 방식'은 AI 기술이 조직에 성공적으로 안착하기 위한 중요한 요소임을 시사합니다.

이러한 경험들을 바탕으로 개발된 Every의 '플러스 원' 서비스는 AI 에이전트를 대중화하고, 모든 개인이 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 돕는 중요한 시도가 될 것입니다. 이들의 여정은 앞으로 AI가 우리 삶과 일터에 어떤 변화를 가져올지 기대하게 만듭니다. 🌟