구독자 여러분, 오늘 저는 왜 많은 제품을 AI 에이전트가 먼저 사용하고 그 다음으로 인간이 사용할 수 있도록 재창조해야 하는지에 대해 이야기하고 싶습니다. 이 글은 저에게 쓰기 쉬운 글이 아닙니다. 왜냐하면 저는 훌륭한 사용자 인터페이스를 구축하는 데 10년 넘게 집착해 왔기 때문입니다. 하지만 UX의 "사용자"는 그 대신 빠른 속도로 에이전트가 되어가고 있습니다. 제가 여전히 집착하고 있는 픽셀까지 완벽한 버튼, 직관적인 탐색 모음, 세심하게 배치된 CTA는 훨씬 덜 중요해질 것입니다. 다음 내용으로 설명하겠습니다. 에이전트를 먼저 구축하는 이유API, 기술 및 MCP: 빠른 입문서 AI 에이전트를 먼저 구축하는 5단계 인간의 판단과 감독이 여전히 중요한 이유 이번 주에 할 수 있는 일Granola와 파트너십을 맺게 되어 자랑스럽습니다. 회의에는 회사에서 가장 귀중한 컨텍스트가 포함되어 있으며 Granola의 MCP를 통해 모든 AI 에이전트가 이에 액세스할 수 있습니다. MCP를 Claude, ChatGPT 또는 Claude Code에 연결하기만 하면 작업하는 곳 어디에서나 대화를 할 수 있습니다. 이를 사용하여 회의에서 합의된 기능을 발판으로 삼고 스탠드업에서 티켓을 생성하거나 고객 검색 통화에서 제품 제안 초안을 작성합니다. Granola를 무료로 사용해 보세요. 에이전트를 위해 먼저 구축해야 하는 이유사실 Claude Code와 OpenClaw를 사용하면서 제 두뇌가 새롭게 바뀌었습니다. 재무를 확인하기 위해 Mercury로 가고, 할 일을 관리하기 위해 Linear로 가고, 회의 요약을 얻기 위해 Granola로 가는 대신, 이제 OpenClaw AI 에이전트에 문자를 보내 이러한 업데이트를 받기만 하면 됩니다. 나는 다음과 같이 말할 것입니다: "월별 이메일에 내 Mercury 재정을 포함시키세요." "아침 브리핑에 내 Linear 티켓을 나열하세요." "오늘 회의에서 가장 중요한 내용은 무엇입니까?" 직장에서도 비슷한 패턴이 나타나는 것을 봅니다. 기술 문서? 사람들은 AI에게 먹이를 주고 질문을 하고 있습니다. 30페이지짜리 슬라이드 덱이요? 사람들은 대신 AI 요약을 읽고 있습니다. 당신의 아름다운 UX는요? 에이전트는 이를 건너뛰고 API와 상호작용합니다. AI 에이전트는 곧 사람보다 먼저 제품과 상호작용하게 됩니다. Peter Steinberger(OpenClaw의 창립자)는 에이전트 우선 사고의 훌륭한 예입니다. 일부 AI 영향력자들은 그의 GitHub 기록을 보고 그가 OpenClaw:Wrong으로 성공하기 전에 40개 이상의 실패한 프로젝트를 구축했다고 주장했습니다. 그는 실제로 OpenClaw를 가능하게 하는 40개의 에이전트 우선 명령줄 도구를 구축하고 있었습니다. Peter는 누구보다 먼저 에이전트를 위한 솔루션을 구축해야 한다는 확신을 갖고 있었으며, 이러한 확신이 OpenClaw가 성공하게 된 큰 이유였습니다. 앞으로 나아갈 최고의 제품은 상담원이 사용하기 가장 쉬운 것입니다. API, 스킬 및 MCP: 서로 조화되는 방법 제품을 상담원 친화적으로 만드는 방법을 논의하기 전에 API, 스킬 및 MCP 간의 차이점을 살펴보겠습니다. API, 기술, MCP를 전문 주방의 일부로 생각해 보세요. API는 주방 도구, 즉 에이전트가 제품과 상호 작용할 수 있게 해주는 특정 엔드포인트입니다. 예를 들어 Slack의 API를 사용하면 메시지를 보내고, 채널을 나열하고, 사용자를 관리할 수 있습니다. API가 없으면 에이전트가 작업할 수 있는 것이 없습니다. 기술은 AI의 컨텍스트에 로드되어 수행할 작업과 방법을 정확하게 알려주는 텍스트 파일인 레시피입니다. 예: "사용자가 Slack에 게시를 요청하면 채널 및 메시지 텍스트와 함께 Slack API의 "chat.postMessage" 엔드포인트를 호출합니다." MCP는 완비된 주방입니다. API 연결, 인증 및 도구 정의를 단일 서버에 번들로 제공합니다. 예를 들어 Slack의 MCP 서버는 "send_message(channel, text)" 및 "list_channels()"와 같은 도구를 노출하므로 AI가 무엇을 호출할 수 있는지, 어떻게 호출할 수 있는지 정확히 알 수 있습니다. 실제로 기술과 MCP를 비교하는 방법은 다음과 같습니다. AI의 작업 흐름을 정밀하게 제어하려면 기술을 사용하세요. 기술은 단지 일반 텍스트 지침이기 때문에 컨텍스트 창을 간결하게 유지합니다. 하지만 사용자(또는 AI 코딩 에이전트)는 인증 및 API 호출 논리를 직접 작성해야 합니다. 플러그 앤 플레이 편의성을 원할 경우 MCP를 사용하세요. 사전 구축된 MCP 서버는 바로 사용할 수 있는 AI 도구를 제공하고 뒤에서 인증을 처리합니다. 그러나 너무 많은 MCP 서버를 연결하면 컨텍스트 창이 깨질 수 있습니다. 최상의 설정은 두 가지를 모두 결합합니다. MCP는 에이전트에게 서비스 도구에 대한 액세스 권한을 제공합니다. 기술은 특정 워크플로에 이러한 도구를 사용하는 가장 좋은 방법을 가르쳐줍니다. MCP는 AI가 수행할 수 있는 작업입니다. AI 에이전트를 먼저 구축하는 5단계 규칙은 소셜 네트워크와 Netflix에는 적용되지 않습니다 :) 많은 회사에서 "에이전트 우선"이 MCP 구축을 의미한다고 생각하기 때문에 API, 기술 및 MCP를 먼저 정의하고 싶었습니다.하지만 MCP는 가장 마지막 단계여야 합니다. 우선순위에 따라 실제로 중요한 5단계는 다음과 같습니다. 사람들에게 웹사이트나 앱을 사용하도록 강요하지 마세요. 이것이 먼저 이루어져야 할 사고방식의 변화입니다. 사람들이 주로 ChatGPT, Claude 또는 다른 AI 에이전트를 통해 제품과 상호 작용하는 세상으로 이동하고 있습니다. 사람이 웹사이트나 앱을 방문할 때만 제품이 작동한다면 이미 뒤처진 것입니다. 모든 제품 기능에는 해당 API가 필요합니다. 제품에서 중요한 작업을 선택하세요. 에이전트가 API를 통해 동일한 작업을 수행할 수 없다면 에이전트 우선이 아닌 것입니다. 불완전하거나 문서화되지 않은 API 위에 아름다운 UI를 갖춘 제품이 얼마나 많은지 놀랐습니다. 더 읽어보세요
AI 에이전트를 위한 제품을 먼저 구축해야 하는 이유
By Creator Economy
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