프롬프트는 여전히 중요합니다. AI에게 무엇을 맡길지, 어떤 자료를 주고, 어떤 결과를 기대하는지 알려주는 출발점이기 때문입니다.
다만 최근 AI를 쓰는 방식은 프롬프트 하나를 잘 쓰는 문제에서 조금씩 멀어지고 있습니다. 요즘 사람들이 관심을 갖는 것은 에이전트입니다. 에이전트가 무엇을 하는지, 어떤 도구를 연결하는지, 글쓰기나 리서치에 어디까지 맡길 수 있는지 묻습니다.
그런데 이 변화는 특정 에이전트 하나를 고르는 일로 끝나지 않습니다. 에이전트가 브라우저를 열고, 문서를 읽고, 파일을 만들고, 다른 도구와 일을 나누는 장면까지 함께 보게 됩니다. 프롬프트 중심의 작업과 에이전트 중심의 작업은 이렇게 나뉩니다.
A안. 프롬프트로 한 번의 작업을 완성하는 방식
이 방식은 비교적 이해하기 쉽습니다. 내가 질문하고, AI가 답하고, 내가 결과를 가져갑니다. 대화창 안에서 일이 끝납니다.
글 한 편의 초안을 만들거나, 회의 내용을 요약하거나, 아이디어를 정리하거나, 자료 한 건을 분석하는 일에는 이 방식이 잘 맞습니다. 이때 핵심은 프롬프트입니다. 어떤 맥락을 주고, 무엇을 빼고, 어떤 결과를 원하는지 잘 적는 일이 결과를 바꿉니다.
그래서 프롬프트는 사라지지 않습니다. 에이전트 작업에서도 프롬프트는 출발점입니다. 다만 반복되는 일이 많아지고, 자료와 결과가 쌓이기 시작하면 대화창 하나만으로는 작업을 이어가기 어려워집니다.
B안. 에이전트와 도구를 연결해 일을 이어가는 방식
에이전트 중심의 작업은 대화창 밖으로 나갑니다. 자료를 찾고, 저장소를 읽고, 필요한 도구를 호출하고, 중간 결과를 다음 작업에 넘깁니다. 한 번의 답변보다 작업의 흐름이 중요해집니다.
지난 한두 달 사이에 에이전트에 대한 관심이 커지면서, AI를 꾸준히 보지 않았던 사람에게는 변화가 더 빠르게 느껴질 수 있습니다. 지난주에 본 도구가 이번 주에는 다른 도구와 연결되고, 새로운 기능보다 새로운 조합이 먼저 등장합니다. 무엇을 써야 하는지보다 왜 이렇게 여러 가지를 함께 써야 하는지가 더 어렵습니다.
AI 활용의 단계가 나뉘면서 생기는 진입장벽을 더 살펴보려면 AI 사용자는 지금 세 단계로 나뉩니다 — 진입장벽이 만드는 격차를 함께 볼 수 있습니다.
도구의 수보다 역할 분담이 먼저입니다
문제는 도구의 수가 아닙니다. 각각의 도구가 맡는 역할이 보이지 않는 데 있습니다.
예를 들어 헤르메스 에이전트(Hermes Agent)를 쓴다고 해서 헤르메스 하나만 쓰는 것은 아닙니다. 실제 작업에서는 브라우저가 필요하고, 글을 쓰는 도구가 필요하고, 코덱스(Codex)처럼 코드 작업을 맡길 도구도 필요합니다. 작업 결과와 메모를 남길 곳도 있어야 합니다. 저는 그 저장소 역할을 옵시디언(Obsidian)에서 맡기고 있습니다.
옵시디언은 단순한 메모장이 아닙니다. 이전에 조사한 자료, 쓴 글, 강의 기획, 수정 이력, 다음 작업의 기준을 남겨두는 곳입니다. 에이전트가 한 번의 대화에서 만든 결과는 대화가 끝나면 흩어지기 쉽습니다. 반면 저장소에 남은 자료는 다음 글과 강의, 책 작업의 출발점이 됩니다.
그 위에는 스킬(Skill)이 있습니다. 스킬은 특정 도구의 사용법이라기보다 반복 작업의 방법을 적어둔 레시피에 가깝습니다. 글을 쓸 때 무엇부터 확인할지, 리서치 자료는 어떤 기준으로 정리할지, 강의안을 만들 때 어떤 순서로 구성할지를 남겨두는 방식입니다. 같은 일을 다시 맡길 때마다 처음부터 설명하지 않기 위해서입니다.
여기서 에이전트는 일을 대신하는 존재라기보다, 저장된 자료와 작업 방법을 실제로 움직이는 역할을 맡습니다. 자료를 읽고, 필요한 도구를 고르고, 결과물을 만들고, 다음 단계에 넘깁니다. 사람은 목표를 정하고, 무엇을 남길지 고르고, 중간에 방향을 바꾸고, 마지막 판단을 맡습니다.
프롬프트 다음에는 작업이 이어지는 구조가 남습니다
그래서 앞으로 AI 활용의 차이는 프롬프트를 얼마나 길게 쓰는가보다, 자기 일의 어느 부분을 남기고 연결하는가에서 생길 가능성이 큽니다.
모든 사람이 처음부터 B안처럼 작업 환경을 만들 필요는 없습니다. 처음에는 A안이면 충분합니다. 글 한 편의 초안을 만들고, 회의 내용을 정리하고, 필요한 자료를 찾는 일부터 맡기면 됩니다. 반복되는 일이 생기면 그때부터 작업 순서와 확인 기준을 남겨야 합니다.
글쓰기와 강의, 책, 리서치처럼 결과물이 계속 이어지는 일이라면, 저장소와 스킬, 에이전트의 역할이 필요해집니다. 이전 자료를 다시 꺼내고, 한 번 정한 기준을 다음 작업에 적용하고, 도구와 에이전트가 역할을 나눠야 하기 때문입니다. 이때 중요한 것은 가장 새로운 도구를 먼저 고르는 일이 아닙니다. 내 일이 어디에서 시작되고, 어디에 남고, 다음 작업으로 어떻게 이어지는지 보는 일입니다.
아직은 누가 정답을 갖고 있는 시기가 아닙니다. 도구는 계속 바뀌고, 에이전트가 맡는 일도 더 넓어질 것입니다. 다만 이 변화는 어느 날 완성된 방식으로 우리 앞에 놓이지 않을 것입니다.
그래서 지금은 모든 것을 이해하려 하기보다, 자기 일에서 반복되는 한 가지를 골라 AI와 함께 해보는 쪽이 낫습니다. 자료를 남기고, 결과를 다시 꺼내 쓰고, 다음 작업에 연결하는 방식은 그렇게 만들어집니다. 변화의 속도는 빠르지만, 그 안에서 자기 일을 이어가는 방식은 결국 한 번의 선택과 다음 작업 사이에서 조금씩 자리를 잡게 됩니다.
함께 보면 좋은 자료
함께 읽을 글
- AI 에이전트 시대, 옵시디언은 개인의 장기 기억이 된다 — 에이전트가 대화 밖의 기록을 읽고 다음 작업을 이어가려면 무엇을 남겨야 하는지 다룹니다.
책 추천
- 팔리는 블로그 & SNS 글쓰기 with 챗GPT — 프롬프트를 글 한 편의 생성에 쓰는 단계를 넘어, 콘텐츠를 계속 만들고 다듬는 기준을 살펴볼 수 있습니다.
강의 추천
- 클로드 일하는 법(초급+): 스킬·코워크·옵시디언 — 스킬과 저장소, AI 도구를 실제 작업 환경에서 어떻게 나눠 쓰는지 실습합니다.
