허미스 데스크톱, 에이전트 프로필을 '봇'으로 쪼갰다

AI 에이전트는 답만 하는 게 아니라 일을 대신 해주는 AI다. 검색하고, 파일을 만들고, 예약까지 한다. 여기에 스킬 — AI에게 특정 일의 절차를 가르쳐 두는 사용법 묶음 — 을 붙이면 「우리 회사 보고서 양식」 같은 것을 기억시킬 수 있다.

문제는 이 설정이 쌓이면서 생긴다. 코드 리뷰용 지시문과 마케팅 카피용 지시문, 리서치용 도구 목록을 하나의 에이전트에 다 얹으면 서로 간섭한다. 작업마다 설정을 갈아 끼우는 것도 일이다. 봇 모드는 이 덩어리를 사람처럼 이름 붙인 단위로 쪼갠 것이다. 리서치 봇은 리서치 봇의 기억만 갖고, 문서 정리 봇은 문서 정리 봇의 스킬만 갖는다. 봇마다 다른 모델을 물릴 수 있다는 대목도 실무에서는 크다. 무거운 추론 모델은 기획 봇에, 값싸고 빠른 모델은 반복 작업 봇에 붙이는 식의 배분이 앱 안에서 가능해지기 때문이다.

이런 방향은 허미스만의 것이 아니다. xAI는 지난 8월 11일 Grok Bot 에이전트를 초기 베타로 내놨고, 하루 뒤에는 한 1인 운영자가 업무별로 나눈 그록 봇 9종으로 실제 일을 돌리는 화면을 공개했다. 마이크로소프트는 8월 10일 Microsoft 365 Copilot의 'Agents' 패널에서 코드 없이 에이전트를 만드는 방법을 블로그로 안내했다. 「전지전능한 비서 하나」에서 「역할이 나뉜 봇 여러 개」로, 업계의 무게중심이 몇 주 사이에 같은 쪽으로 기울고 있다.

그래서 뭐가 달라지나

허미스는 앞서 8월 10일 브라우저 조작 도구 12개를 browser_use CLI 3.0 기반 단일 도구로 합치면서 토큰 사용량을 자체 테스트에서 48~66% 줄였다고 밝힌 바 있다. 도구를 줄여 한 봇의 몸을 가볍게 만든 데 이어, 이번에는 그 가벼워진 봇을 여러 개로 늘려 세우는 셈이다.

사용자 입장에서 달라지는 건 축적이다. 한 번 잘 만든 전문 봇을 지우지 않고 계속 부르게 되고, 대화 기록과 스킬이 그 봇 안에 남는다. 봇끼리 통신한다는 설명대로라면, 조사 봇이 모아 온 자료를 초안 봇에 넘기는 식의 연결도 앱 화면 안에서 구성할 수 있다. 개발자용 프레임워크에서만 쓰이던 멀티 에이전트 구성이 데스크톱 앱의 프로필 사진 단위까지 내려온 것이다.