[현장] 카카오톡에 직접 만든 AI 에이전트 연결…내년 상반기 공개

카카오는 카카오톡을 AI 에이전트 활용의 접점으로 삼는 방향을 제시했다. 13일, 경기도 용인시 카카오 AI 캠퍼스에서 개최한 '이프 카카오(if(kakao)26)'에서 관련 서비스와 기술 방향을 공개했으며, 정신아 카카오 대표는 카카오의 지향점이 이용자 일상과 에이전트를 잇는 공통 접점이라고 밝혔다. 카카오는 파트너·이용자가 제작한 AI 에이전트의 카카오톡 연결을 추진한다고 설명했다.

이를 위해 카카오는 카카오톡 내 AI 호출 기능인 '카나나 스페이스'를 공개했고, PC용 에이전트 제작 도구인 '칸바스'도 공개했다. 이용자가 대화로 지시하면 에이전트가 필요한 서비스를 활용해 작업을 수행하고 결과를 전달하는 구조다. 카카오는 내년 상반기에 '칸바스'를 포함해 다른 개발 환경에서 제작한 에이전트의 카카오톡 연결 공간도 공개할 예정이라고 밝혔다.

카카오는 서비스 직접 연동 방식에 브라우저 기반 실행 경로를 추가할 계획이다. 브라우저 경로를 추가하는 목적은 파트너의 개발 부담을 경감하는 데 있다고 설명했다.

카카오는 13일 '이프 카카오26' 행사에서 정신아 카카오 대표가 카나나 스페이스를 소개했다고 밝혔다. 정신아 대표는 에이전트 생태계 확장 과정의 과제로 파트너 개발 투자와 사업성 검증을 들었다고 설명했다.

정신아 대표는 카카오가 MCP를 통한 AI·외부 도구 연결과 A2A를 통한 에이전트 간 협업 지원 방식을 활용하고 있으며, 이런 방식들로 파트너 서비스 연동을 진행하고 있다고 설명했다. 다만 연동 과정에서는 개발 자원 투입의 부담이 있고, 기존 수익 구조도 고려 사항이라고 덧붙였다.

또한 실제 트래픽·매출 연결 가능성에 대한 검증이 필요하며, 해당 검증에는 시간과 설득이 필요하다고 설명했다. 그러면서 파트너의 쉬운 참여 필요성을 체감하고 있으며, 사업적 가치를 신속하게 확인할 수 있어야 한다고 밝혔다.

이런 제약을 줄이기 위해 카카오는 서버를 통한 에이전트 인증·결제 연동 방식을 유지하면서, 관리되는 브라우저 환경 기반의 작업 경로를 추가할 계획이라고 밝혔다. 직접 연동이 가능한 경우에는 이용자의 생수 주문 요청 시 커머스 에이전트가 MCP 또는 A2A로 주문을 진행하도록 하고, 브라우저 작업이 필요한 경우에는 브라우저 에이전트가 클라우드의 분리된 환경에서 처리하도록 한다는 구상이다.

이 과정에서 인증 정보는 격리된 환경에 보관하는 방식으로 보호한다고 설명했다. 또 정보 활용 원칙으로는 이용자가 허용한 정보 가운데 주문에 필요한 정보만 사용한다고 밝혔다.

정 대표는 이용자가 익숙한 대화 내에서 업무를 위임할 수 있다고 설명했다. 정 대표는 서비스 제공자도 상황별로 연동 방식을 선택할 수 있다고 설명했다.

이어 칸바스는 이용자가 직접 에이전트를 구성하는 서비스를 준비하고 있다고 소개됐다. 칸바스는 PC에서 역할과 작업을 지정한 뒤 도구와 기능을 연결해 에이전트를 생성하는 방식이다. 에이전트는 이용자가 허용한 범위 안에서 반복 작업과 예약 작업 등을 수행한다.

칸바스는 작업 맥락을 기억하는 핵심 엔진과 에이전트별 분리 브라우저, 실행 범위를 제한하는 샌드박스로 구성된다. 분리 브라우저는 평소 사용하는 웹 서비스와 개별 에이전트의 접근 정보를 분리하기 위한 목적을 갖는다. 샌드박스는 작업이 PC의 다른 영역에 영향을 미치는 것을 제한하기 위한 구조다.

칸바스는 이용자가 제작한 에이전트를 서로 공유하는 기능도 준비하고 있다. 이르면 연내 소규모 이용자를 대상으로 비공개 시험을 진행할 계획이다. 김대년 카카오 디자인 총괄 성과리더는 개인 일정과 활동 기록을 활용한 카나나 스페이스 이용 사례를 설명했다. 사진 기자는 김병주다.

카나나 스페이스는 카카오톡 내 작업 요청 진입점으로, 카카오톡을 벗어나지 않고 현재 보던 화면 위에서 바로 AI를 불러 작업을 맡기도록 설계됐다. 화면에서 두 손가락으로 스와이프하면 라이언 캐릭터가 등장하며, 요청은 음성이나 문자 방식으로 입력할 수 있다. 별도 탭으로 이동하지 않고 현재 화면 위에서 AI를 호출하는 방식이다.

김대년 카카오 디자인 총괄 성과리더는 설계 배경을 설명했다. 카카오톡은 화면을 이동할 때마다 할 일과 관계 맥락, 이용자 의도가 변화하는 만큼, 기존 사용 흐름을 방해하지 않은 상태에서 필요한 시점에 AI를 호출하도록 설계했다는 내용이다.

이에 따라 호출 방식과 입력 수단도 상황에 맞게 바꿀 수 있도록 했다. 말하기 어려운 상황에서는 문자 모드로 전환할 수 있으며, 두 손가락 동작을 대신할 수단으로 화면의 떠 있는 버튼을 통해 호출하도록 설정하는 것도 가능하다.

시연에서는 이렇게 호출한 AI가 미확인 메시지 가운데 업무 관련 내용을 정리하고, 프로젝트 대화방에 답장을 전송해 달라는 요청을 처리하는 흐름이 소개됐다. 또 회신 기한 등 해야 할 일을 추출해 후속 행동으로 연결하는 모습과 함께, 메시지를 읽음 처리하거나 알림을 끄는 등 설정을 변경하는 사례, 과거 대화에서 필요한 정보를 탐색하는 사례도 제시됐다.

카카오는 AI가 과정을 지원하더라도 중요한 행위에는 사용자의 최종 승인 절차를 남겨두는 구조를 제시했다. 중요 행위별 최종 승인 필요 대상은 메시지 전송과 결제다. 김 성과리더는 AI의 과정 지원과 최종 결정권의 사용자 유지를 설명했다.

카카오는 카나나 스페이스의 일정도 공개했다. 카나나 스페이스 사전 신청 시작일은 13일이다. 12월에는 신청자 일부를 대상으로 비공개 시험을 시작할 계획이다.

향후 고도화 예정 작업으로는 주문, 선물, 예약, 송금이 제시됐다. 카카오는 이번 공개와 함께 이들 기능을 이후 고도화 대상으로 설명했다.

개인화 정보 활용에서는 활용 조건과 행동 허용 범위를 분리해 관리하는 방향을 밝혔다. '프로젝트 모자이크'는 이용자 기억·경험을 정리하는 기능을 맡는다. 또 '프로젝트 모자이크'의 정보 제공 범위는 현재 요청에 필요한 정보, 동의받은 범위, 서비스·에이전트 대상으로 한정된다.

송재하 카카오 CTO는 카카오의 데이터·메시지·컴퓨팅 운영 규모를 설명하면서, 구매 사실만으로 이용자 취향을 단정해서는 안 된다고 밝혔다. 사례로는 조카 선물용 아동화 구매 기록이 본인 선호로 오해될 가능성이 제시됐다. 이런 오해는 잘못된 추천으로 연결될 수 있다.

이에 따라 카카오는 사실과 해석을 구분해 관리할 계획이다. 또 출처·시점·상태를 함께 관리할 계획이다. 이는 판단 근거와 정보 유효성을 확인하기 위한 목적이다.

기억 제공 대상 서비스의 결정 기준은 이용자 동의다. 특정 서비스 전용으로 동의된 정보는 동일 이용자 정보에도 적용돼 타 서비스에 제공되지 않는다. 동의가 철회되면 정보 제공 인터페이스에서 해당 기억 제공이 중단되며, 이는 다음 요청부터 적용된다.

다만 메모리 시스템은 비회수 구조여서 서비스가 이미 수신·보관한 기억은 제외된다. 송 CTO는 이미 전달된 정보의 사용 단계에서도 이용자 선택 준수는 서비스와 메모리 플랫폼의 공동 책무라고 밝혔다.

또 정보 활용 권한과 실제 주문 실행 권한은 분리된다. 송 CTO는 기억의 역할은 판단 근거일 뿐 행동 권한은 아니라고 설명했다.

에이전트에 주문을 위임할 때의 실행 조건은 허용 상품과 구매 한도다. 작업이 다른 에이전트로 재위임되는 경우에도 실행 조건은 유지될 필요가 있다. 품절이나 가격 변경으로 조건이 바뀌고 위임 범위를 이탈할 경우에는 이용자 확인을 받는다.

카카오는 안전성 검증 범위를 최종 답변뿐 아니라 판단 과정과 도구 호출 과정까지 포함해 살피려 한다. 송 CTO는 주문 부인 응답 이전에 주문 API를 호출하면 이미 문제가 발생할 가능성이 있다고 설명했다. 이에 따라 실행 전에는 행동 계획을 점검하고, 서비스에서도 계정 권한과 이용자 위임 범위를 확인하도록 한다.

카카오는 외부에 영향을 주지 않는 시험 환경을 활용할 계획이다. 이 시험 환경에서는 품절과 가격 변경 상황을 재현한다. 이를 바탕으로 위험한 실행을 차단하는지와 정상적인 요청을 처리하는지를 함께 평가할 계획이다.

한편 대규모 이용자 지원 연산에서는 요청 난이도별 배분 방식을 적용한다. 사진 설명에 따르면 노병석 카카오 파운데이션 모델 개발 총괄 성과리더가 요청 난이도별 카나나 모델 배분 구조를 설명했다. 노병석은 모든 요청에서 최고 결과를 지향하지만 모든 요청에 최대 모델을 사용하지는 않는다고 밝혔다.

단말 내에서 처리 가능한 작업은 온디바이스 모델이 담당한다. 복잡한 요청은 서버의 대형 모델이 처리한다. 이 과정에서 'AI 컨덕터'는 적합한 모델과 도구, 실행 순서를 조율하는 역할을 맡는다.

주문 결과를 기다리는 시간에는 필요한 상태를 남겨 다음 처리를 이어가는 후속 처리용 상태 유지를 제시하고, 그 사이에는 실행 자원을 다른 곳에 돌리는 실행 자원 재배치 방향을 제시하는 흐름이다. 또 트래픽 집중 대응 목적에 따라 사내 운영 환경과 외부 클라우드 연결 방식을 준비하고 있으며, 사내 운영 환경·외부 클라우드를 하나의 클러스터로 구성하는 방안도 함께 준비하고 있다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 김병주 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=242144

참고자료

• https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=242144