소프트웨어 혁명의 전야, 당신의 에이전트에게는 자신만의 컴퓨터가 필요합니다

1. 서론: 소프트웨어가 재정의되고 있습니다

지난 40년간 소프트웨어의 핵심 상호작용 패러다임은 한 번도 진정으로 변한 적이 없습니다: 인간이 소프트웨어를 조작하고, 소프트웨어는 명령을 실행합니다.

1984년 매킨토시의 그래픽 인터페이스든, 2024년 최신 SaaS 제품이든 근본적인 논리는 동일합니다. 인간이 버튼을 클릭하고, 양식을 채우고, 파일을 드래그하면 소프트웨어는 충실히 이 작업들을 수행합니다. 소프트웨어는 도구이고, 인간은 조작자입니다.

하지만 2024년에서 2025년 사이, 상황이 바뀌기 시작했습니다.

Anthropic의 Claude Computer Use는 AI가 인간처럼 컴퓨터를 조작하게 합니다. OpenAI Operator는 AI가 자율적으로 웹을 탐색하고 작업을 완료하게 합니다. 수많은 스타트업이 AI 에이전트를 구축하며, 인간을 대신해 AI가 실제 업무를 수행하도록 노력하고 있습니다.

새로운 패러다임이 부상하고 있습니다: 에이전트가 소프트웨어를 조작하고, 인간은 지시를 내립니다.

멋지게 들립니다. 하지만 우리가 실제로 에이전트에게 일을 시키려고 할 때, 근본적인 문제가 드러납니다:

에이전트는 어디에서 ‘살고’ ‘일하는가?’

에이전트에게는 자신만의 컴퓨터도, 데스크톱도, 파일 시스템도 없습니다. 대화가 끝날 때마다 ‘사라지고’, 다음번에는 처음부터 다시 시작합니다.

이 글은 그 질문에 대한 답을 탐구합니다: 당신의 에이전트에게는 자신만의 컴퓨터, 즉 AgentPuter가 필요합니다.

2. 최근의 신호들: 혁명은 이미 시작되었습니다

해결책을 논하기 전에, 이미 일어나고 있는 일들을 살펴보겠습니다. 최근의 세 가지 사건은 이러한 변화의 지형을 명확하게 보여줍니다.

2.1 ‘클로드 쇼크’: AI가 소프트웨어를 잠식할 때

바로 이번 주(2026년 2월), 월스트리트에서 ‘클로드 쇼크’라 불리는 사건으로 톰슨 로이터(Thomson Reuters) 주가가 22% 폭락했습니다.

계기는 Anthropic이 조용히 출시한 Claude용 법률 모듈이었습니다. 시장은 톰슨 로이터가 6억 5천만 달러에 인수한 CoCounsel(사실상 자사 데이터베이스의 AI 래퍼)이, 판례를 직접 읽고 분석할 수 있는 파운데이션 모델에 대항할 수 없다는 것을 깨달았습니다.

이는 한때 법률 기술계의 총아였던 Robin AI의 몰락에 뒤이은 것입니다. 2,600만 달러의 시리즈 B 투자를 유치한 후, 후속 자금 확보에 실패하여 2025년 말 부실 매물로 나왔습니다. 교훈은 이렇습니다. 사용자들은 원천 기술에 직접 접근할 수 있을 때, 기존 워크플로우에 ‘AI 기능’을 덧씌운 것에 돈을 지불하지 않을 것입니다.

2.2 Claude, Excel을 침공하다

2025년 10월, Anthropic은 Claude for Excel을 출시하며 Microsoft Copilot에 전쟁을 선포했습니다.

이것은 단순한 ‘AI 어시스턴트’가 아니었습니다. 금융 전문가들은 Excel 사이드바에서 Claude와 직접 대화하며 전체 워크북을 분석, 수정, 심지어 처음부터 구축할 수 있었습니다. 자연어로 질문하면 Claude는 셀 단위 참조와 함께 답변을 반환합니다. 수식이 깨졌나요? Claude가 디버깅합니다. 금융 시나리오를 테스트하고 싶나요? 설명만 하면 Claude가 모델을 구축합니다.

더 결정적으로, Anthropic은 동시에 7개의 실시간 시장 데이터 제공업체(Aiera, Chronograph, Egnyte 등)를 연결했습니다. 이는 Claude가 단순히 Excel을 조작하는 것을 넘어, 실시간 금융 데이터에 직접 접근할 수 있음을 의미합니다.

핵심 신호: AI는 더 이상 ‘조력자’ 역할에 만족하지 않습니다. 사용자의 핵심 워크플로우에 진입하여 주도적인 역할을 하길 원합니다.

2.3 OpenClaw의 부상: 온디바이스 개인 비서의 바이럴

기존 소프트웨어 회사들의 고군분투와는 극명한 대조를 이루며, 한 오픈소스 프로젝트가 폭발적으로 성장해 왔습니다.

OpenClaw(이전 Clawdbot/Moltbot)는 로컬에서 실행되는 비공개 AI 비서 플랫폼으로, 2026년 초까지 GitHub 스타 17만 4천 개, 포크 2만 8천 개 이상을 기록했습니다. 출시 첫 주에만 200만 명의 방문자와 함께 14만 5천 개 이상의 스타를 얻었습니다. CNBC는 이를 “전 세계적으로 화제와 우려를 동시에 낳고 있다”고 묘사했습니다.

OpenClaw란 무엇일까요? 간단히 말해, Mac mini, Linux 서버, Raspberry Pi, 심지어 VPS와 같은 자신만의 하드웨어에서 비공개 AI 비서를 실행할 수 있게 해줍니다. Telegram, WhatsApp, Discord, iMessage를 통해 메시지를 보내면, 채팅이 아닌 실제 작업을 수행합니다.

무엇을 할 수 있을까요?

재무 관리: hledger를 사용하여 거래 내역 자동 분류
작업 추적: Linear 이슈를 개인 할 일 목록과 동기화
서버 운영: SSH를 통해 NixOS 설정 관리
미디어: Jellyseerr에서 영화 자동 요청

사용자들은 새로운 도구 사용법을 에이전트에게 가르치는 간단한 마크다운 파일인 맞춤형 Skills를 만듭니다.

핵심 신호: 사용자들은 ‘더 나은 소프트웨어’를 필요로 하지 않습니다. 그들은 자신을 위해 일해 줄 에이전트를 필요로 합니다. OpenClaw가 그것을 증명했고, 이는 오픈소스이며 사용자의 자체 하드웨어에서 실행됩니다.

3. 간략한 역사: 소프트웨어의 세 시대

AgentPuter가 무엇을 의미하는지 이해하려면, 소프트웨어의 진화 과정을 다시 살펴볼 필요가 있습니다.

3.1 로컬 소프트웨어 시대 (1980년대–2000년대)

소프트웨어는 로컬에 설치되고, 데이터도 로컬에 저장되었습니다.

CD를 사서 PC에 Microsoft Office를 설치했습니다. 문서는 하드 드라이브에 있었고, 다른 컴퓨터로 바꾸면 접근할 수 없었습니다. 소프트웨어는 ‘제품’이었습니다. 한 번 돈을 내면 소유할 수 있었습니다.

대표: Microsoft Office, Adobe Photoshop, AutoCAD.

정의적 특징: 강력하지만 고립되어 있습니다. 데이터가 단일 기기 안에 갇혀 있었습니다.

3.2 클라우드 SaaS 시대 (2000년대–2020년대)

소프트웨어는 클라우드에서 실행되고, 브라우저가 그 관문이었습니다.

설치가 필요 없이 브라우저만 열면 됐습니다. 데이터는 서버에 있었고, 컴퓨터를 바꿔도 모든 것이 그대로였습니다. 소프트웨어는 ‘서비스’가 되었습니다. 매달 돈을 내면 언제나 사용할 수 있었습니다.

대표: Google Docs, Figma, Notion, Slack.

정의적 특징: 편리하지만 네트워크에 의존적입니다. 데이터가 다른 사람의 서버에 있었습니다.

3.3 AI 네이티브 시대 (2020년대–?)

AI를 위해 설계된 소프트웨어. 에이전트가 주요 사용자입니다.

우리가 진입하고 있는 시대입니다. 소프트웨어는 더 이상 인간의 조작을 기다리는 도구가 아니라, 에이전트가 직접 호출할 수 있는 ‘능력’입니다. 인간은 ‘조작자’에서 ‘지휘관’으로 바뀝니다.

이 시대의 결정적인 제품은… ?

바로 그 질문에 AgentPuter가 답하고자 합니다.

4. 에이전트의 딜레마: 유능하지만, 집이 없다

오늘날의 AI 에이전트는 놀랍도록 유능합니다.

4.1 에이전트는 무엇을 할 수 있는가?

자연어 지시 이해: 평이한 언어로 무엇을 할지 말하면 이해합니다.
복잡한 작업 분해: 큰 작업을 주면 더 작은 단계로 나누어 하나씩 실행합니다.
도구를 사용해 작업 완료: 웹 검색, 파일 읽기/쓰기, API 호출, 소프트웨어 조작 등을 수행합니다.
자율적 결정 및 자가 수정: 문제에 부딪히면 일일이 지시하지 않아도 해결 방법을 찾습니다.

순수한 능력 면에서 에이전트는 이미 주니어 직원처럼 기능할 수 있습니다. 하지만 문제가 있습니다 —

4.2 에이전트에게 부족한 것은 무엇인가?

‘몸’이 없습니다. 에이전트는 API나 스크린샷을 통해서만 소프트웨어와 상호작용할 수 있습니다. 자신만의 마우스, 키보드, 디스플레이가 없습니다. 소프트웨어를 조작하려면, 소프트웨어가 API를 제공하거나(대부분 그렇지 않음), 에이전트가 스크린샷을 찍고, 분석하고, 클릭할 위치를 결정하고, 클릭을 실행하고, 다시 스크린샷을 찍어야 합니다… 단일 작업에 수 초가 걸립니다. 그리고 이는 매우 취약합니다. 약간의 UI 변경만으로도 잘못된 클릭을 유발할 수 있습니다.

‘집’이 없습니다. 모든 대화는 제로에서 시작됩니다. 지난번에 정리해 준 파일들은? 사라졌습니다. 작성 중이던 연구 보고서는? 잃어버렸습니다. 에이전트에게는 영구적인 환경, 즉 ‘데스크톱’이나 ‘폴더’가 없습니다.

‘작업대’가 없습니다. 기존 소프트웨어는 인간을 위해 설계되었습니다. 아름다운 UI, 복잡한 상호작용, 풍부한 시각적 피드백. 하지만 에이전트는 이 중 어느 것도 필요하지 않습니다. 에이전트에게 필요한 것은 깔끔한 인터페이스, 안정적인 상태, 예측 가능한 동작입니다. 인간에게 ‘사용자 친화적’인 것과 에이전트에게 ‘사용자 친화적’인 것은 매우 다릅니다.

4.3 어색한 현주소

현재 주류 솔루션들은 모두 명백한 한계를 가지고 있습니다:

Computer Use (스크린샷 + 클릭): 에이전트가 인간처럼 화면을 보고 마우스를 클릭하게 합니다. 보편적으로 들리지만, 극도로 비효율적입니다. 스크린샷을 캡처하고, 분석하고, 클릭할 위치를 결정하고, 클릭을 실행하고, 결과를 보기 위해 또 다른 스크린샷을 캡처합니다… 간단한 작업에 수 초가 걸립니다. 그리고 오류에 취약합니다. 약간의 UI 변경만으로도 실수를 유발할 수 있습니다.

MCP / 함수 호출: 에이전트에게 호출할 API를 제공합니다. 효율적이지만, 적용 범위가 제한적입니다. 소프트웨어 공급업체가 인터페이스를 제공하는 경우에만 작동합니다. 대부분은 그렇지 않거나 인터페이스가 너무 제한적입니다.

플러그인 모델: 에이전트가 소프트웨어 내부의 ‘플러그인’으로 존재합니다. 하지만 이 경우 에이전트는 ‘손님’이고 소프트웨어는 ‘호스트’입니다. 에이전트가 할 수 있는 일은 전적으로 소프트웨어의 재량에 달려 있습니다.

이 모든 접근 방식의 공통적인 문제는 이것입니다: 에이전트는 항상 남의 집에서 살고 있습니다. 자신만의 영역도, 주권도 없습니다.

5. AgentPuter: 당신의 에이전트를 위한 전용 컴퓨터

에이전트에게 집이 필요하다면, 우리가 지어주면 됩니다.

5.1 AgentPuter란 무엇인가?

AgentPuter는 에이전트를 위해 설계된 컴퓨팅 환경입니다.

이 환경에서 에이전트는 일급 시민입니다. 소프트웨어, 파일, 인터페이스는 모두 에이전트를 위해 설계되었습니다. 인간은 관찰자이자 지휘관입니다. 에이전트에게 무엇을 할지 지시하고, 작업하는 것을 지켜보며, 필요할 때 개입합니다.

이것은 (Computer Use처럼) 인간의 조작을 시뮬레이션하는 것이 아닙니다. 에이전트의 조작을 네이티브로 지원하는 것입니다. 에이전트는 화면이 없기 때문에 ‘화면을 볼’ 필요가 없습니다. 인터페이스를 직접 호출하기 때문에 ‘마우스를 클릭할’ 필요가 없습니다.

5.2 핵심 철학

전통적인 소프트웨어	AgentPuter
인간을 위해 설계된 UI	에이전트를 위한 API + 인간 관찰을 위한 UI
인간이 클릭하여 조작	에이전트가 인터페이스를 직접 호출
파일은 로컬 또는 클라우드에 저장	파일은 에이전트의 전용 작업 공간에 저장
일회성 대화	영구적인 에이전트 작업 공간

한 문장으로: 전통적인 소프트웨어는 인간을 위한 도구입니다. AgentPuter는 에이전트를 위한 컴퓨터입니다.

5.3 핵심 가치 제안

AgentPuter는 단순한 기능 목록 그 이상입니다. 가치 사슬에서 다섯 가지 핵심 역할을 수행합니다:

1. Privacy Proxy (방화벽) 이는 AgentPuter가 사용자에게 제공하는 가장 중요한 가치입니다. ChatGPT에 은행 자격 증명을 붙여넣지는 않겠지만, 로컬에서 실행되는 AgentPuter는 신뢰할 수 있습니다. 이는 사용자와 LLM 사이의 미들웨어 역할을 하여 데이터를 정화하고, 권한을 관리하며, 데이터 소유권이 사용자의 손에 머물도록 보장합니다.

2. Context Manager (기억 장치) LLM은 기억상실증에 걸렸지만, AgentPuter는 긴 기억력을 가지고 있습니다. 장기적인 워크플로우, 개인적 선호도, 파일 기록을 구조화된 장기 기억으로 변환합니다. LLM과 상호작용할 때, 현재 작업과 관련된 컨텍스트만 추출하여 비싼 토큰 비용을 절약하면서 정확도를 높입니다.

3. Unified Interface (어댑터) 문서 처리부터 이메일까지 AgentPuter의 모든 기능은 에이전트가 네이티브로 호출할 수 있는 표준화된 Tool로 래핑됩니다. 기본 API의 복잡성을 추상화하여, 에이전트가 인간이 마우스를 사용하는 것처럼 자연스럽게 기능을 호출할 수 있게 합니다.

4. Persistent Workspace (책상) 에이전트는 자신만의 ‘데스크톱’을 가집니다. 미완성 파일, 수집된 연구 자료, 중간 작업물 등 모든 것이 저장됩니다. 다음 세션은 이전 세션이 끝난 지점에서 시작됩니다.

5. Accountability Black Box (기록 장치) 인간은 에이전트가 무엇을 하고 있는지 언제든지 볼 수 있습니다. AgentPuter는 모든 결정 과정과 작업을 기록합니다. 에이전트가 민감한 작업(예: 파일 삭제, 송금)을 수행할 때 시스템은 자동으로 일시 중지하고 인간의 확인을 요청합니다(Human-in-the-loop).

5.4 OpenClaw에서 얻은 교훈

OpenClaw의 폭발적인 성장은 AgentPuter의 가설을 입증합니다. 하지만 동시에 AgentPuter가 더 잘할 수 있는 격차, 바로 그 지점을 드러냅니다:

OpenClaw가 이룬 것	AgentPuter가 더 나아가는 지점
로컬 실행, 개인정보 보호	마찬가지로 로컬 우선, 하지만 더 쉬운 deploy (기술 배경 불필요)
마크다운 파일을 통한 맞춤형 Skills	시각적 오케스트레이션을 갖춘 풍부한 Skills 마켓플레이스
메시징 앱을 통해 트리거	다중 진입점: 메시징, 음성, 데스크톱 앱, 단축키
개발자 친화적	비기술 사용자도 접근 가능
단일 에이전트	다중 에이전트 협업

OpenClaw는 수요가 존재함을 증명했습니다. AgentPuter의 임무는 이 능력을 모든 사람이 이용할 수 있도록 만드는 것입니다.

6. 사용 사례

AgentPuter는 추상적인 개념이 아닙니다. 실제로는 다음과 같은 모습입니다.

6.1 사무 업무

전통 방식: 문서를 작성하기 위해 Word를 열고, 스프레드시트를 만들기 위해 Excel을 열고, 이메일을 보내기 위해 Outlook을 엽니다. 모든 애플리케이션에 직접적인 조작이 필요합니다.

Claude Excel 방식: Excel 내의 AI 어시스턴트를 사용하여 데이터를 분석합니다. 하지만 그 외의 모든 것은? 여전히 수동입니다.

AgentPuter 방식: 에이전트에게 “지난주 영업 데이터를 보고서로 만들어 내 매니저에게 보내줘”라고 말합니다. 에이전트는 데이터를 가져와 분석을 실행하고, 보고서를 작성하고, 서식을 지정하고, 이메일을 보냅니다. 당신은 최종 결과물만 검토하면 됩니다.

차이점: Claude Excel은 ‘AI가 소프트웨어에 들어가는 것’입니다. AgentPuter는 ‘에이전트를 중심으로 설계된 소프트웨어’입니다. 전자는 개선이고, 후자는 패러다임의 전환입니다.

6.2 리서치

전통 방식: 수십 개의 브라우저 탭을 열고, 노트 앱에 복사-붙여넣기하고, 수동으로 정리하고 종합합니다.

AgentPuter 방식: “2025년 전기차 시장 동향을 조사해줘”라고 말합니다. 에이전트는 자율적으로 검색하고, 기사를 읽고, 핵심 사항을 추출하여 보고서를 생성합니다. 에이전트에게는 자신만의 ‘리서치 노트북’이 있어 과정과 결과가 모두 저장되고, 후속 작업에 바로 사용할 수 있습니다.

6.3 개발

전통 방식: 코드를 작성하고, 테스트를 실행하고, 버그를 수정하고, deploy합니다. 모든 단계에 당신의 주의가 필요합니다.

AgentPuter 방식: 에이전트는 자신만의 개발 환경과 코드 저장소를 가집니다. 요구사항을 설명하면, 코드를 작성하고, 테스트를 실행하고, 버그를 수정합니다. 막히면 당신에게 질문하지만, 대부분의 작업은 독립적으로 처리합니다.

6.4 창작 작업

전통 방식: Figma에서 드래그 앤 드롭하고, Photoshop에서 레이어를 조정하며, 픽셀 단위로 작업합니다.

AgentPuter 방식: 에이전트는 자신만의 ‘캔버스’와 ‘에셋 라이브러리’를 가집니다. 원하는 결과를 설명하면, 초안을 생성하고, 반복 수정하며, 버전을 저장합니다. 당신은 크리에이티브 디렉터 역할을 하고, 에이전트는 디자이너 역할을 합니다.

7. AgentPuter vs. 기존 접근 방식

차원	Computer Use	MCP / 플러그인	Claude Excel	OpenClaw	AgentPuter
상호작용	스크린샷 + 클릭	API 호출	사이드바 채팅	메시지 트리거	네이티브 에이전트 인터페이스
효율성	낮음	중간	중상	높음	높음
영속성	없음	제한적	제한적	있음 (로컬)	전체 작업 공간
인간 가시성	보이지만 이해하기 어려움	보이지 않음	보임	부분적으로 보임	보이고 이해 가능함
적용 범위	이론상 보편적	공급업체에 의존	Excel 전용	Skills를 통해 확장 가능	에이전트 전용으로 제작
Deployment	클라우드	클라우드	클라우드	온디바이스	로컬 우선
사용자 장벽	낮음	중간	낮음	높음 (기술적)	낮음

요약:

Computer Use는 보편적이지만 비효율적인 차선책입니다.
MCP / 플러그인은 공급업체의 개방에 의존하며, 적용 범위가 제한적입니다.
Claude Excel은 강력한 단일 지점 돌파구이지만, Excel에만 국한됩니다.
OpenClaw는 방향은 옳지만, 진입 장벽이 너무 높습니다.
AgentPuter는 OpenClaw의 철학과 접근성이라는 목표를 결합합니다.

8. 기술 아키텍처

8.1 전체 아키텍처: 가치 사슬의 허브

AgentPuter의 아키텍처는 단순히 계층화된 설계가 아닙니다. 이는 모호한 인간의 의도를 결정론적인 디지털 출력으로 연결하는 미들웨어입니다. 아래로는 복잡한 API와 환경 세부 정보를 추상화하고, 위로는 간단하고 자연스러운 상호작용 인터페이스를 제공합니다.

사용자 진입 계층: 메시징 앱(Telegram, WhatsApp, iMessage), 음성 비서, 데스크톱 애플리케이션, 시스템 단축키, 직접 API 호출 등 에이전트를 트리거하는 다양한 방법을 지원합니다.

오케스트레이션 계층: AgentPuter의 ‘두뇌’입니다. 사용자 의도를 받은 후, 작업을 계획하고 실행 가능한 단계로 분해하며, 기능 모듈을 디스패치하고, 전체 상태를 관리합니다.

실행 계층: 문서 처리, 스프레드시트, 이메일, 웹 접근, 코드 실행, 캘린더 관리, 파일 작업, 서드파티 API를 포함한 구체적인 기능 모듈입니다. Skills Market도 지원합니다.

영속성 계층: 에이전트의 ‘기억’입니다. 파일 시스템, 상태 데이터베이스, 벡터 저장소로 구성됩니다. 모두 암호화되어 있으며 로컬 우선입니다.

8.2 인증 영속성 시스템

‘재시작할 때마다 재인증’ 문제를 해결하는 열쇠입니다.

안전한 저장: 모든 자격 증명은 암호화되어 저장되며, 절대 평문으로 저장되지 않습니다.
자동 갱신: OAuth 2.0 Refresh Token 메커니즘을 지원하여 만료 전에 토큰이 자동으로 갱신됩니다.
상태 확인: 주기적으로 인증 상태를 확인하고, 문제가 발생하면 사전에 사용자에게 알립니다.
최소 권한: 작업에 필요한 권한만 요청합니다.

8.3 문서 구조 이해 엔진

에이전트가 문서를 단순한 원시 텍스트가 아닌, 진정으로 ‘이해’할 수 있게 합니다.

구조적 파싱: 제목 계층, 단락 경계, 목록 구조를 인식합니다.
표 이해: 헤더, 데이터 행, 병합된 셀을 식별합니다.
스타일 인식: ‘제목 1’, ‘본문’, ‘인용’과 같은 의미론적 스타일을 이해합니다.
증분 편집: 원본 서식과 구조를 보존하면서 문서를 수정합니다.

8.4 작업 롤백 시스템

에이전트의 작업이 되돌릴 수 있도록 보장하여 사용자가 언제든지 ‘실행 취소’할 수 있게 합니다.

작업 로그: 모든 작업에 대한 상세 정보를 기록합니다.
상태 스냅샷: 주요 체크포인트에서 전체 상태 스냅샷을 저장합니다.
선택적 롤백: 특정 과거 상태로 롤백할 수 있습니다.
되돌릴 수 없는 작업 보호: 이메일 발송이나 API 호출과 같은 작업은 확인을 요구합니다.

8.5 다중 에이전트 협업 프레임워크

복잡한 작업에 대해 동일한 작업 공간 내에서 여러 에이전트가 협업하는 것을 지원합니다.

역할 전문화: 다른 에이전트가 다른 유형의 작업을 처리합니다.
공유 컨텍스트: 중간 결과는 공유 작업 공간을 통해 전달됩니다.
메시지 기반 통신: 에이전트는 메시지 큐를 통해 협력합니다.
충돌 해결: 여러 에이전트가 동일한 리소스를 수정할 때 잠금 및 병합 메커니즘을 사용합니다.

8.6 Deployment: 로컬 우선 + 클라우드 옵션

로컬 우선: 기본적으로 AgentPuter는 사용자의 기기에서 로컬로 실행됩니다. 데이터는 절대 사용자의 통제를 벗어나지 않습니다.

클라우드 옵션: 사용자는 24/7 운영, 기기 간 동기화, 무거운 연산 오프로드를 위해 Cloud Pod를 활성화할 수 있습니다.

9. 미래 전망: 소프트웨어의 미래 모습

모든 사람이 자신만의 에이전트 팀을 갖게 될 것입니다. 하나의 에이전트가 아니라 다수입니다. 어떤 에이전트는 글쓰기에 능하고, 다른 에이전트는 데이터 분석에, 또 다른 에이전트는 디자인에 뛰어납니다. 이들은 당신의 AgentPuter 안에서 협력하며 온갖 종류의 작업을 처리합니다.

소프트웨어는 에이전트의 ‘기술’이 됩니다. Office는 더 이상 당신이 사용하는 애플리케이션이 아니라, 당신의 에이전트가 보유한 능력입니다. “내 직원이 Excel을 할 줄 안다”처럼 “내 에이전트가 Excel을 할 줄 안다”가 자연스러워집니다.

인간은 조작자에서 지휘관으로 바뀝니다. 더 이상 Excel에서 VLOOKUP을 작성하는 방법을 알 필요가 없습니다. 어떤 결과물을 원하는지만 알면 됩니다.

사용자에게 필요한 것은 ‘더 나은 오피스 소프트웨어’가 아닙니다. 그들은 자신의 일을 완료할 수 있는 에이전트를 필요로 하며, 그 에이전트에게는 자신만의 컴퓨터가 필요합니다.

우리의 미션: 모든 사람에게 자신만의 AgentPuter를 제공하여, AI 에이전트가 당신을 위해 진정으로 24/7 일할 수 있도록 하는 것.

10. 결론: 조작자에서 지휘관으로

소프트웨어 혁명의 전야에, 가장 큰 기회는 인간-컴퓨터 상호작용을 재정의하는 것입니다.

PC 시대에 인간은 조작자(Operator)였습니다. 우리가 CPU였습니다. 우리가 지치면 일이 멈췄습니다. AI 시대에 인간은 지휘관(Commander)이 되어야 합니다. 에이전트는 디지털 인력입니다. AgentPuter는 24/7 가동되는 공장입니다.

AgentPuter는 단순한 제품명이 아닙니다. 새로운 사고 모델입니다:

인간 (CEO) → AgentPuter (디지털 공장) → 작업 결과물 (납품)

법률 기술 주식의 붕괴. Claude의 Excel 침공. OpenClaw의 폭발적인 성장. 이 세 가지 사건은 우리에게 말해줍니다: 혁명은 시작되었습니다. 당신의 에이전트는 자신만의 컴퓨터를 가질 자격이 있습니다.

참고 자료 및 추가 읽을거리

Anthropic, 금융용 Claude AI 출시 및 Excel 통합 (VentureBeat, 2025년 10월)
Robin.AI의 붕괴는 법률 기술 AI 버블의 신호인가? (GeekLawBlog, 2025년 11월)
Clawdbot에서 OpenClaw까지: 전 세계적으로 화제와 우려를 낳고 있는 AI 에이전트를 만나다 (CNBC, 2026년 2월)
톰슨 로이터, AI 제품 의문 속 주가 30% 이상 하락 (Business Insider, 2025년 11월)