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앤트로픽 "맞춤형 에이전트 구축 대신, 도메인 노하우 담긴 '스킬' 활용할 것"

2025-12-15
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1515 words

🎧 Voice Briefing

📅 Generated: 2025. 12. 16. 오전 8:25:58
⏱️ Duration: ~80s

앤트로픽이 업무별 맞춤형 에이전트를 일일이 구축하는 대신, '스킬(Skills)'이라는 기술을 활용하라고 조언했다. 지난 10월 공개된 이후 수천개의 스킬이 생성되는 등 대기업들의 에이전트 표준으로 자리잡고 있다고 전했다.

배리 장과 마헤시 무라그 앤트로픽 연구원은 최근 공개된 'AI 엔지니어링 코드 서밋' 영상에서 "에이전트 워크플로우의 진정한 돌파구는 에이전트 수를 늘리는 것이 아니라, 에이전트 스킬"이라고 말했다.

장 연구원은 "우리는 예전에 서로 다른 영역의 에이전트가 매우 다를 것으로 생각했다"라며 "하지만 그 밑바탕에 깔린 에이전트는 우리가 생각했던 것보다 훨씬 더 보편적인 역할을 할 수 있다"라고 말했다.

그는 기업들이 모든 사용 사례마다 새로운 에이전트를 구축하는 대신, 스킬 라이브러리를 기반으로 하는 단일 범용 에이전트에 의존하는 것이 훨씬 효과적이라고 강조했다.

스킬이란 앤트로픽이 지난 10월 공개한 것으로, "에이전트가 특정 작업을 효율적으로 수행하기 위해 동적으로 검색하고 로드할 수 있는 지침과 스크립트, 리소스 등을 모은 체계적인 폴더"다. SKILL.md 파일을 포함하는 디렉토리로, 여기에는 에이전트에게 추가 기능을 제공하는 정보들이 들어 있다.

이처럼 전문 지식을 패키징해 '클로드'의 기능을 확장하고, 범용 에이전트를 사용자의 요구에 맞는 특수 에이전트로 변환해 준다는 설명이다.

이들은 현재 모델의 지능은 높지만, 전문성 부족으로 실제 사용에서 중요한 맥락을 놓치는 경우가 많다고 지적했다. 스킬은 에이전트에게 도메인 지식과 재사용 가능한 워크플로우를 제공, 이런 문제를 해결한다는 것이다.

(사진=앤트로픽)

(사진=앤트로픽)

특히, 스킬은 '점진적 공개'라는 방식을 채택해, 에이전트가 모든 스킬 내용을 한번에 메모리에 올리는 대신, 필요한 순간에 해당 스킬의 지침과 리소스만 동적으로 불러와 처리한다는 설명이다. 이를 통해 대형언어모델(LLM)의 컨텍스트 창을 효율적으로 관리하고 안정성을 극대화한다고 전했다.

또 스킬은 크게 3종류로 구분된다고 설명했다. ▲문서 작성이나 편집 등 일반적인 '기반 스킬(Foundational Skills)' ▲브라우저 자동화 도구를 이용한 웹 탐색이나 노션(Notion) 작업 공간 연구 등 파트너 소프트웨어와 연동하는 '서드 파티 스킬(Third Party Skills)' ▲포춘 100대 기업 등이 조직의 모범 사례나 내부 소프트웨어 사용법을 에이전트에게 가르치는 용도의 '엔터프라이즈 스킬 (Enterprise Skills)' 등이다.

지난 10월 출시된 지 5주 만에 이미 수천개의 스킬이 생성됐다고 밝혔다. 무라그 연구원은 "실제로 포춘 100대 기업들은 자체 조직의 모범 사례를 AI 상담원들에게 가르치기 위해 이 기술을 활용하고 있다"라고 말했다.

가장 고무적인 사항으로 회계와 법률, 채용 및 기타 비기술 분야 종사자들이 스킬을 구축한다는 점을 들었다. 이는 그만큼 기술에 접근하기 쉽다는 것이다. 추가 파일을 통해 스킬에 더 많은 컨텍스트를 통합할 수도 있다. 

이들은 스킬을 소프트웨어처럼 취급, 테스트와 버전 관리, 도구 지원 등을 강화하고 스킬 간 의존성을 정의할 계획이라고 밝혔다.

"궁극적으로 스킬은 조직 내부 및 외부의 집단적이고 진화하는 지식 기반이 돼, 모든 팀원과 에이전트를 더 유능하게 만들 것"이라고 강조했다.

임대준 기자 ydj@aitimes.com

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Anthropic의 '스킬' 접근은 에이전트 개발 패러다임을 재정의하며, 범용 모델의 전문성 부족을 모듈화된 재사용 지식으로 해결. 이는 OpenAI/Google의 구축 중심과 대비되며, 집단 지식 기반으로 진화하는 AI 생태계를 예고하나, 상호 비교와 실무 사례가 부족해 연결망 강화 필요.

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  • 🔴 OpenAI, Google 등 경쟁사 스킬/에이전트 도구 비교

    • 앤트로픽 스킬의 우위를 주장하나, 오픈AI Swarm이나 Google Agents와의 기능/성능/비용 비교가 부족. 시장 선택 기준 제공 필요.
    • Suggested resources: OpenAI Agents SDK 문서, Google Vertex AI Agent Builder 데모

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    • 포춘 100대 기업 활용 언급되지만, 내부 지식 유출 방지나 액세스 제어 메커니즘 미상세. 기업 도입 장애물 해결에 핵심.
    • Suggested resources: Anthropic Enterprise Security Whitepaper, Gartner AI Governance 보고서

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