이 책의 단점은 무겁다는 것이다(624p). 기나긴 독서 내내 들고 있기 힘들었다. 그 무거움의 다른 말은 ‘친절함’과 ‘세심함’이다. 덕분에 머리 속은 훨씬 꽉 찼다.
빈틈없이 설명하고, 설명한 것은 도표로 정리하고, 코드 스니펫을 보여주고, 챕터 끝에서 다시 한 번 요약한다. 앞뒤로 연결된 개념도 나올 때마다 복습. 밑줄치려던 형광펜은 내려놨다. 중요한 구절에는 이미 빨간색으로 마킹이 되어 있었으니.
이 책은 1부(1~4장)의 개념과 기술과 2부 시나리오와 적용/운영(5~7장)으로 나뉜다. 각각 별도의 책으로 나와도 될만큼 충실하다. 두 권이 한 권으로 묶인 셈인데, 개발자와 기획자가 합체한 듯한 조쉬(이주환)님의 정체성과도 같다고 느껴졌다.
기술을 설명할 때는 인문사회적 관점이, 시나리오를 받쳐주는 테크 스택에서는 개발자의 손맛이 느껴진다. 여기에 실리콘밸리 창업자로서의 경험이 더해져, 추상적 개념들이 현실감을 얻는다. 저자의 기획자, 개발자, 창업자 삼위일체가 이 책의 독보적인 포지션이다.
챗GPT와 함께 600페이지 대장정을 이어가며, AI 에이전트에 대한 피상적 화제를 넘어 IT 서비스의 패러다임 전환을 체감했다. 저자는 이런 변화를 통시적인 맥락에서 접근한다. 그래서 새로운 용어들도 팬시하고 트렌디한 ‘새 것’이 아니라 과거부터 이어진 웹 서비스의 진화선 위에서 이해된다. 동시에 풍부한 미래 시나리오는, 과거-현재-미래를 잇는 넓은 스펙트럼의 관측창 역할을 한다.
읽는 내내 많은 접점들이 튀어올랐다. iPaas는 AR씬 상태 머신의 trigger-action 구조와 닮아있었고, MCP나 A2A는 자연스럽게 피지컬 그라운딩을 부른다. 로봇 뿐만 아니라 AR도 소환될 것이다. MAS는 조직의 R&R과 비슷했다. 다만, 인간의 욕망이라는 변수가 빠져있을 뿐. (AI도 욕망이라는 아웃풋이 있다지만ㅎㅎ)
저자께서 AI 에이전트로 빙의해 큐레이션 해 주신 방대한 논문 속 개념과 방법론들 속에서 이런 서로 다른 패러다임을 연결하는 에이전틱 라이프를 그려볼 수 있었다. 그런데 너무 많은 아이디어를 접하다보니, 나중에는 어디까지가 현재이고 어디부터가 미래인지 현실감이 흐려지는 기분도 들었다.
개별 LLM을 쓰는 것조차 이렇게 많은 혼란을 야기하는데, 복잡한 사고와 행동까지 붙은 에이전트 아키텍처 속에서 누적될 오차와 리스크, 비용은 ROI가 나올까? 실제 현장에서 AI 에이전트는 얼마나 도입됐고, 어떤 베스트 프랙티스로 정착 중일까?
오늘과 내일의 간극이 너무 커서 무엇도 단정하기 어려운 지금, 나는 무엇을 하고 있어야 할까를 생각하게 된다. 우선 일단은, 이 책을 읽었다. 그러고 나니 AI 에이전트 문해력이 무척 높아진 것을 느낀다. 요즘 관련 자료들이 쏟아져 나오는데, 이해가 잘 되서 뿌듯했다. 다음 스텝의 준비가 되서 다행이고 이 책이 너무 고맙다.
이렇게 1분짜리 숏츠 하나 끝까지 못 보는 내가 600페이지를 완주했다. 한 문장 한 문장 곰씹어가며, 이해 안 가는 부분, 이견에 대해 조쉬님 대신 챗g에게 캐물어 간, 느리디 느린 slow reading. 너무나도 넓은 스펙트럼의 책. 국토 종단 완주 뱃지같은 거 받아야 할 것 같은 기분이다ㅎㅎ 악의 평범성까지 접하게 될 줄이야.