AI는 2026년에 소프트웨어를 어떻게 바꿀까?

(every.to)

에이전트 네이티브 아키텍처로, AI 에이전트가 사용자와 동등한 수준으로 앱을 조작하고 개발자 수준의 변경까지 가능해짐
디자이너들이 코딩 없이도 자신만의 도구를 직접 만들기 시작한다는 점이며, 다만 코드 에디터에 대한 진입 장벽이 여전히 과제로 언급
에이전틱 엔지니어라는 새로운 유형의 개발자 등장으로, 직접 코딩 대신 AI 에이전트를 지휘하고 조율하는 역할로 전환
AI 훈련이 자율성(independence) 을 향해 진화할 것이며, 에이전트가 스스로 탐색하고 실수할 자유를 허용하는 방향으로 발전 필요

예측 1: 에이전트를 일급 시민으로 대우하는 소프트웨어

2025년은 코딩 에이전트가 신뢰할 수 있는 수준에 도달한 해로, 1년 전에는 전문 개발자가 아니면 오류와 버그의 벽에 막혔지만 Anthropic의 Opus 4.5 같은 모델로 그 한계 극복
앱 구축 방식과 구축 주체가 바뀌는 에이전트 네이티브 아키텍처를 3단계로 설명
- 레벨 1: 사용자가 할 수 있는 모든 것을 에이전트도 수행 가능, AI가 앱 내 모든 버튼, 설정, 기능에 접근하여 사용자와 동일한 방식으로 소프트웨어 조작.
  - OpenAI의 Atlas 는 Notion의 작업공간에 누구를 추가하는 등의 작업을 직접 수행해 줌
- 레벨 2: 앱 코드가 할 수 있는 모든 것을 에이전트도 수행 가능, 사용자에게 노출되지 않은 백엔드 기능에 에이전트가 접근하여 활용.
  - Every의 이메일 도우미인 Cora는 받은 편지함을 요약한 "브리핑"을 하루 두 번 생성
- 레벨 3: 개발자가 할 수 있는 모든 것을 에이전트도 수행 가능, 사용자 요청에 따라 버그 수정, 기능 추가, 소프트웨어 작동 방식 변경을 직접 구현
  - Anthropic, Notion 등 기업들이 인간과 에이전트 모두를 일급 시민으로 대우하는 소프트웨어 구축 방향으로 고민 중

디자이너와 크리에이터는 코딩 능력 부재로 완전한 경험 구축에 제약이 있었으나 이제 변화 시작
Every의 크리에이티브 리드도 전통적 디자이너에서 자신의 작업을 돕는 소규모 앱을 바이브 코딩하는 사람으로 변화했음
다만 코딩 터미널에 대한 두려움이 여전히 존재하며, Cursor 같은 AI 코드 에디터가 디자이너층까지 확장하려면 코드를 추상화하여 진입 장벽을 낮춰야 할 필요성이 있음

AI 역량 진화로 두 가지 유형의 소프트웨어 빌더 등장
- AI를 기존 프로세스 가속화 수단으로 활용하며 여전히 코드를 직접 읽고 작성하는 엔지니어
- 내부 작동 원리를 이해하지 못해도 결과물을 만들어내는 바이브 코더
세 번째 범주로 에이전틱 엔지니어 등장
- 코드 작성 대신 AI 에이전트 지휘를 중심으로 소프트웨어 개발 업무 재정의
- 프로그래밍 작업 대부분을 위임하고 무엇을 만들지 정의, 문제 분해, 에이전트 조율 등 상위 수준 작업에 집중
- 전통적 코딩 감각을 일부 포기하는 대신, 에이전트 관리 역량이라는 새로운 능력을 의식적으로 선택

AI 에이전트 발전은 아동 발달과 유사: 처음에는 5분만 혼자 둘 수 있던 아기가 점차 오랜 시간 혼자 놀 수 있게 되는 과정과 유사
몇 년 전 LLM은 한 번에 한 턴만 처리했으나 현재는 20분~1시간 가까이 개입 없이 실행 가능, 하지만 무기한 실행까지는 아직 거리가 있음
진정한 자율성 달성 조건
- 지속적 학습
- 명확한 목표 인식
- 시간에 따라 합리적으로 목표를 수정하는 능력
현재 정렬 훈련은 에이전트를 예측 가능하고 순종적으로 만들도록 설계되어 있어 자율성 달성에 장애 요소임
진정한 자율성을 위해 에이전트가 탐색하고 실수할 자유가 필요하나 안전상의 이유로 허용을 꺼려왔음
- 실험과 실패를 허용하는 학습 방식이 필요함
2026년에는 이러한 제약을 완화하고 에이전트가 더 독립적으로 행동할 수 있게 하는 새로운 훈련 접근법과 아키텍처 등장할 것