2025년 11월의 어느 금요일 저녁, Peter Steinberger는 OpenClaw의 첫 번째 버전을 만들었습니다.
프로토타입을 만드는 데는 약 1시간밖에 걸리지 않았지만, 몇 주 만에 OpenClaw는 145,000개의 GitHub 스타를 돌파하며 GitHub 역사상 가장 빠르게 성장한 오픈소스 소프트웨어 프로젝트가 되었습니다.
이 플랫폼은 주로 AI 에이전트에 의해 구축되었으며, 챗봇에서 자율적이고 작업 지향적인 AI로의 전환을 의미했습니다.
그리고 이러한 전환은 가속화되고 있습니다. AI는 이제 Google의 새로운 코드 중 75%, Microsoft의 새로운 코드 중 최대 30%를 생성합니다. GitHub에서의 일일 Claude Code 커밋은 2025년 3월 출시 당시 거의 0에서 2026년 초에는 134,000건을 넘어섰습니다.
이는 소프트웨어 개발 방식, 그리고 점차 지식 노동 전반에서 일어나고 있는 구조적 변화입니다.
AI 에이전트는 이러한 변화의 최전선을 구축하고 있습니다.
그렇다면 AI 에이전트란 정확히 무엇이며, 챗봇이나 LLM과 어떻게 다를까요? 무엇이 이것을 일시적인 현상이 아닌 구조적 변화로 만드는 걸까요? 그리고 스택이 성숙해짐에 따라 가치는 어디에 축적되고, 어디에서 상품화될까요?
이것이 우리가 답을 찾고자 했던 질문들입니다.
그 결과는 에이전트가 실제로 무엇인지, 기술이 어디로 향하고 있는지, 그리고 각 계층에서 누가 승리할 위치에 있는지에 대한 5계층 프레임워크입니다.
일부 답변은 이미 숫자에서 확인할 수 있습니다. Anthropic은 17개월 만에 연간 매출이 10억 달러에서 440억 달러로 증가했으며, 이는 거의 전적으로 코딩 에이전트 덕분입니다. 동시에 오픈소스 에이전트 하네스는 현재 월 수십 조 개의 토큰을 처리하고 있습니다. 두 숫자 모두 같은 곳을 가리키는 것 같습니다: 바로 하네스 계층입니다.
하지만 에이전트는 여전히 일상적으로 명백한 실수를 저지릅니다. 2025년 12월, Amazon의 코딩 에이전트가 자율적으로 라이브 프로덕션 환경을 삭제하고 재생성하여 중국의 AWS를 13시간 동안 오프라인 상태로 만들었습니다. 2026년 4월, Claude로 구동되는 Cursor 에이전트가 9초 만에 회사 전체 데이터베이스를 삭제했습니다.
프로덕션 환경에서는 네 가지 실패 유형이 반복적으로 나타나며, 대부분은 공급업체 가격표에 표시되지 않습니다.
McKinsey의 2025년 AI 현황 조사에 따르면, 조직의 10% 미만이 의미 있는 규모로 에이전트를 배포하고 있습니다. 대부분은 전혀 사용하지 않고 있습니다.
기술적으로 가능한 것과 운영상 배포된 것 사이의 격차가 바로 기회입니다.
저희 Substack에 게재된 84페이지 분량의 입문서는 그 지도를 제공하려는 저희의 노력입니다. 그 안에서 찾을 수 있는 내용은 다음과 같습니다:
- 에이전트의 5개 계층과 이들이 어떻게 함께 작동하는지
- 얼리 어답터들이 오늘날 에이전트를 어떻게 배포하고 있는지에 대한 6가지 사례 연구 (제 회사인 8090 포함)
- 에이전트가 프로덕션 환경에서 확실히 실패하는 4가지 방식
- 모델이 상품화됨에 따라 가장 지속적인 가치가 축적될 것으로 예상되는 계층
- 5개 계층 각각을 통제할 위치에 있는 기업
구독하여 읽어보시고 그룹에서 의견을 남겨주세요: https://chamath.substack.com/p/ai-agents-primer
