‘에이전트 필드 트립’, 현장에서 문제 찾고 AI가 개발했다

노트북 앞에서 코드를 짜던 해커톤 참가자들이 거리 현장으로 이동했다. GDG 인천(Google Developer Groups Incheon)은 지난 12일 인천 동인천 일대에서 현장형 AI 해커톤인 '에이전트 필드 트립: 인천(Agent Field Trip: Incheon)'을 개최했다. 이번 행사는 몬드리안에이아이·네이버클라우드·인천관광공사 등의 후원으로 열렸다.

이번 해커톤은 참가자들이 먼저 동인천 곳곳을 직접 보행하며 문제를 찾고 정리한 뒤, 그 결과를 바탕으로 AI 기반 서비스를 만드는 방식으로 진행됐다. 행사 출발점은 현장 관찰이었으며, 참가자들은 차이나타운·자유공원·신포국제시장 등 원도심을 방문했다. 참가자들은 이동약자 접근성·관광·전통시장과 관련한 현장을 살피면서 거리에서 사진과 메모를 기록했고, 이 기록을 바탕으로 문제를 정의했다.

참가자들은 현장에서 발견한 문제를 바탕으로 서비스 방향을 설정한 뒤 이를 AI 기반 서비스로 구현했다. 구현·수정·테스트는 AI 에이전트가 담당했다. 참가자들은 외부 활동 중에는 스마트폰으로 AI 에이전트에 작업을 지시했고, 베이스캠프에는 노트북이 배치됐다.

이번 행사는 제한 시간 내 한 공간에 집결해 진행하는 기존 해커톤과 차별화됐다. 기존처럼 한곳에 모여 직접 코드를 집중 작성하는 형식이 아니라, 참가자들이 먼저 현장을 걸으며 문제를 찾고 정리한 뒤 외부에서는 스마트폰으로 AI 에이전트에 지시하고 구현 과정을 이어가는 방식으로 진행됐다는 점이 특징이다.

진행 방식은 참가자가 현장에서 포착한 문제와 사진, 요구사항을 모바일로 전달하면 AI가 개발을 진행하고, 참가자가 결과를 확인한 뒤 수정과 테스트를 다시 요청하는 흐름이었다. 참가자들은 약 3시간 동안 서비스를 제작했다.

운영 측은 평가 기준으로 결과물의 완성도보다 문제를 발견한 내용과 이를 서비스에 반영하는 방식에 중점을 뒀다. 최종 배포가 미완료된 경우도 허용됐으며, 실제 작동 화면과 시연 영상 제출도 가능했다. 짧은 시간 내 아이디어가 서비스화되는 과정을 중시했다.

이에 따라 참가자들은 코드를 전면 직접 작성하는 것보다 제작 대상을 결정하고 AI 생성 결과를 검증하는 데 집중했다. 몬드리안에이아이는 자사 AI 에이전트 플랫폼인 '런유어 에이전트(Runyour Agent)'를 개발 인프라로 지원했다. 참가자들은 복잡한 별도 개발 환경을 구축하지 않고도 GPT·클로드·제미나이 등 다양한 LLM을 API로 연동했다.

행사에서는 몬드리안에이아이가 각 참가팀에 AI 모델 사용용 30만 크레딧을 제공했다. 모델별 크레딧 차감량은 상이했다. 최신·고성능 모델은 상대적으로 크레딧 소모량이 컸다. 참가자들은 작업 성격에 따라 필요한 모델을 선택했다.

참가자들은 현장에서 수집한 자료를 기반으로 기능을 구현하고 수정하며 테스트를 반복했다. 이 과정에서 현장형으로 문제를 발굴하고 곧바로 구현하는 방식이 진행됐다.

한 행사 참가자는 일반적 해커톤과 달리 현장을 직접 돌며 문제를 찾고 곧바로 서비스로 만드는 방식에 흥미를 느껴 참여했다고 전했다. 또 개발자가 아니어도 AI 에이전트에 원하는 기능을 설명하고 결과를 확인하며 서비스를 직접 만들 수 있다는 점이 인상적이었다고 전했다.

이날 GDG 인천상은 동인천 일대 140년 지역 역사를 기록·보존하는 서비스를 구현한 '그때 여기' 팀이 받았다.

'그때 여기' 팀은 개항장·차이나타운을 직접 답사한 결과, 역사 장소 정보가 현장 곳곳에 잔존하고 안내판 내 역사적 배경 표기도 존재하지만 관광객이 안내판을 지나치며 지역 이야기가 충분히 전달되지 않는 문제를 인식했다. 이에 역사 정보와 관광객의 실제 경험이 연결되는 데 미흡하다는 점에 주목했다.

팀은 이를 서비스의 출발점으로 삼아 위치 기반 주변 역사 장소 탐색을 제시했다. 또 현장 사진을 촬영할 때 동일 공간의 과거 모습과 역사 정보를 함께 확인할 수 있도록 설계하고, 현재 사진과 과거 기록을 비교하는 기능을 통해 장소의 변화를 확인할 수 있게 했다. 이를 바탕으로 동인천의 역사를 하나의 관광 경험으로 연결하는 방식을 구상했다.

아울러 팀은 역사 정보의 신뢰성을 고려했다. 생성형 AI가 과거 모습을 임의로 생성할 경우 역사 왜곡 가능성이 있다고 판단해, 개항박물관·근대건축전시관 등에서 축적한 아카이브 자료를 활용하는 방안을 제시했다.

참가자들은 동인천 현장을 직접 걸으며 지도 정보만으로는 드러나지 않는 접근성 문제를 확인했고, 이를 동인천의 이동·관광·상권 관련 현장 확인 문제를 서비스로 전환했다.

청·일조계지~자유공원 구간 도보 점검에 나선 참가자들은 지도 최단 경로와 실제 보행 환경의 차이에 주목했다. 지도상 거리는 약 5분이었지만 실제 경로에는 계단이 다수 있었고, 휠체어 이용자와 보행이 어려운 이용자가 통과하기 곤란한 구간도 존재했다. 참가자들은 계단과 경사, 보행 공간을 직접 조사했다.

이들은 이동약자 접근성 기준의 경로 추천 서비스를 구현했다. 이 서비스는 최단 시간 제시에 한정되지 않았고, 계단 유무와 경사 완만성, 보행 공간 확보 여부를 비교 항목으로 반영했다. 목적은 실제 이동 가능한 경로 선택을 지원하는 데 있었다.

참가자들은 향후 기능으로 휠체어 이용자와 고령자, 유모차 이용자, 목발 이용자 등 이동 유형별로 상이한 접근성 평가 기준을 적용하는 방안도 제안했다.

지역 현장 정보를 활용해 이동·장보기·관광 경험을 바꾸는 서비스 사례들이 이어지고 있다. 동인천에서는 일반 이용자 체력 부담 관점의 이동 문제를 해결하는 서비스가 등장했다. 이 서비스는 동인천의 언덕·계단을 직접 확인하고 고도 정보를 활용해 최단 경로 외에 덜 힘든 경로를 제시한다. 또한 이용자가 계단, 이동수단 등 조건을 선택하는 기능도 갖췄다.

신포국제시장에서는 음식·만들 메뉴 중심의 시장 탐색 서비스를 구현했다. 이용자가 메뉴를 선택하면 필요한 재료를 판매하는 점포를 연결하고, 완제품을 구매할 수 있는 가게도 함께 연결한다. 이와 함께 레시피도 제공한다.

차이나타운에서는 골목을 활용한 관광 콘텐츠형 서비스가 등장했다. 이 서비스는 현판·벽화 일부를 단서로 제시하고, 이용자가 골목을 직접 돌아다니며 장소를 찾아야 퀴즈를 개방하도록 구성됐다. 단순히 관광 정보 화면을 제시하는 데 그치지 않고, 이용자가 현장에 멈춰 주변을 직접 관찰하도록 설계됐다.

참가자들은 차이나타운 방문객 동선이 일부 대표 거리에 집중되는 문제를 확인했다. 이들은 현지 상인·관광객을 직접 인터뷰하며 현장 상황을 파악했다.

이를 바탕으로 식당·카페·사진관 등을 스탬프·미션으로 연계하는 방안을 내놨다. 이를 통해 주변 상권으로의 이동을 유도하는 구상이 제시됐다.

참가자들은 여행자 취향·체류시간을 반영한 인천 관광코스 추천 서비스도 제시했다. 이 서비스는 현지 음식점·이동 정보를 함께 제공하고, 혼자 여행하는 이용자와 다른 방문객의 식사 동행을 연결하는 기능도 담았다.

이번 해커톤에서는 개발 방식이 달라졌고, 사람의 역할도 변화했다. 참가자가 현장에서 문제를 발견하고 서비스 방향을 결정하면 AI 에이전트가 구현을 담당하는 구조가 적용됐다. 사람은 결과를 검토한 뒤 수정·테스트를 재지시했다.

참가자들은 스마트폰으로 에이전트에 작업을 지시했고, AI는 베이스캠프의 개발 환경에서 수행했다. 이에 따라 참가자들은 노트북 앞에 상주하는 대신 현장 조사와 개발을 병행했고, 개발자 외 기획자·디자이너 등 비개발 직군도 같은 방식으로 서비스 제작에 참여했다.

행사에서는 코드 초안 작성 시간이 절감되면서 참가자들이 절감된 시간을 현장 조사·문제 정의·기능 설계에 투입할 수 있었다. 이 과정에서는 개발 경험 없는 참가자의 AI 에이전트 활용이 이뤄졌고, 아이디어의 실제 작동 서비스 전환 가능성도 확인됐다.

몬드리안에이아이 관계자는 현장 아이디어의 즉시 탄생과 AI 에이전트 활용 서비스 완성 사례가 나왔다고 설명하며, 이번 행사에서 '바이브 코딩' 가능성이 입증됐다고 밝혔다. 이어 런유어 에이전트를 통한 손쉬운 AI 에이전트 구축을 지원하고 다양한 문제 해결을 지원하는 한편, 기술 지원·생태계 확장을 추진할 방침이라고 전했다.

출처: 테크월드뉴스 · 김승기 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=406974

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