기술은 네 번 이동했다
프롬프트 · 컨텍스트 · 하네스 · 피지컬 AI
질문을 잘 쓰는 기술의 시대가 끝나고, 일을 끝내는 에이전트의 시대가 왔습니다. 지난 3년 AI 활용의 중심이 네 번 이동한 궤적을, 공공기관 관리자와 실무자의 눈높이로 따라가 봅니다.
- 1편 · 기술의 이동 — 프롬프트에서 피지컬 AI까지 (명제 01–05)
- 2편 · RAG 구축의 시대를 지나, 에이전트를 향해 (명제 06–08)
- 3편 · 중간관리자, AX팀, 그리고 튀는 사람 (명제 09–11)
- 4편 · 바이브코딩, 골목길, 그리고 네 개의 질문 (명제 12–14)
모델 성능이 낮던 시기의 답은 프롬프트였습니다. 같은 모델이라도 질문을 어떻게 쓰느냐가 결과를 갈랐고, 그래서 프롬프트 엔지니어링이 하나의 기술로 취급됐습니다. 그 시대가 끝나 가고 있습니다. 질문을 다듬는 손끝이 아니라, 일을 맡기고 결과를 검증하는 눈이 새로운 역량이 되고 있습니다. 이 변화를 이해하려면 지난 3년 동안 AI 활용의 중심이 어디에서 어디로 옮겨 왔는지를 먼저 봐야 합니다.
명제 01프롬프트 → 컨텍스트 → 하네스 → 피지컬 AI
지난 3년, AI 활용의 중심은 네 번 이동했다.
멀티모달과 긴 컨텍스트 윈도우, 리즈닝이 갖춰지면서 중심은 컨텍스트로 옮겨 갔습니다. 질문을 다듬는 것보다 무엇을 읽게 할 것인가가 중요해진 것입니다. 규정·원문·데이터를 통째로 주면 모델이 알아서 해석하는 시대가 열렸습니다.
지금의 붐은 하네스입니다. AI를 파일시스템·터미널·브라우저·API·MCP 같은 도구와 연결해 실제로 일하게 만드는 실행 체계를 말합니다. 그 연결이 화면 밖 물리 세계의 인지와 행동으로 확장된 것이 피지컬 AI입니다.
컨텍스트와 하네스가 맞물리면서 에이전트가 폭발적으로 늘고 있습니다. 이 네 단계가 이 시리즈 전체를 관통하는 축입니다.
명제 02이제는 Chat이 아니라 Action이다
빅3가 같은 달에 내놓은 것은 챗봇이 아니라 에이전트였다.
| 제품 | 출시 | 무엇이 다른가 |
|---|---|---|
| OpenAI ChatGPT Work | 2026.7.9 | GPT-5.6과 Codex를 결합해 여러 앱과 파일을 넘나들며 몇 시간짜리 프로젝트를 스스로 진행. 문서·스프레드시트·슬라이드·웹앱을 완성해 돌려준다. |
| Anthropic Claude Cowork | 2026 | 비개발자를 위한 에이전트형 데스크톱 앱. |
| Google Gemini Spark | 국내 2026.7.30 | 노트북을 덮거나 화면이 잠겨 있어도 클라우드에서 백그라운드로 작업을 이어가는 24시간 개인 에이전트. Gmail·Docs·Sheets와 별도 설정 없이 연동. |
세 회사 모두 '질문에 답하는 챗봇'이 아니라 '일을 끝내는 에이전트'를 제품의 전면에 세웠습니다. 대화가 아니라 산출물이, 답변이 아니라 실행이 경쟁의 단위가 됐습니다.
명제 03계획하고, 맥락을 읽고, 도구를 호출한다
그래서 우리는 그것을 에이전트라 부른다.
LLM은 이제 목표를 받으면 스스로 작업을 단계로 쪼개 계획을 세웁니다. 수십만 토큰의 문서·데이터·이력을 읽어내는 컨텍스트 해석력이 그 계획을 현실에 붙잡아 두고, 검색·코드 실행·파일 편집·API 같은 도구 호출이 계획을 실행으로 바꿉니다.
계획 · 맥락 · 도구. 이 세 가지가 갖춰진 순간부터 챗봇이 아니라 에이전트입니다.
명제 04코딩에이전트가 곧 하네스의 실체다
쏟아지는 코딩에이전트, 그것이 하네스다.
| 구분 | 도구 |
|---|---|
| 상용 데스크톱·IDE | Claude Code, Claude Desktop, OpenAI Codex, ChatGPT 데스크톱, Google Antigravity, Cursor, VS Code + GitHub Copilot, xAI Grok |
| 오픈소스 | OpenClaw, Hermes Agent(Nous Research, 2026.2 공개 · GitHub 스타 6만+), OpenHands, Cline |
이들의 공통점은 코드를 잘 쓰는 것이 아닙니다. 파일시스템·터미널·브라우저·MCP를 쥐고 계획 → 실행 → 검증 → 재실행의 루프를 도는 실행 체계라는 점입니다. 하네스의 실체가 바로 이것이고, 코딩은 그 첫 번째 응용일 뿐입니다.
명제 05모델이 화면 밖으로 나오고 있다
LLM에는 손·발·눈이 없었다. 이제 몸을 얻는 중이다.
2026년 7월 30일 Google DeepMind가 Gemini Robotics 2를 발표했습니다. 세 개의 모델로 구성됩니다.
| 모델 | 역할 |
|---|---|
| Gemini Robotics ER 2 | 계획을 세우는 두뇌. 공간 추론, 다단계 작업 계획, 로봇 간 협업 담당. Gemini API와 AI Studio에서 지금 사용 가능. |
| Gemini Robotics 2 (VLA) | 시각·언어 입력을 모터 제어로 바꾸는 모델. 휴머노이드를 발끝부터 손끝까지 제어. |
| On-Device 2 | 로봇에 직접 올라가는 경량 모델. 새로운 로봇 형태에 몇 시간 만에 적응. |
이전 세대가 상반신·팔 위주였다면, 이번에는 걷고 앉고 균형을 잡는 전신 제어와 멀티 로봇 협업까지 들어왔습니다. 다만 DeepMind 스스로 "아직 느리고 진정한 손재주는 먼 목표"라고 밝혔다는 점도 함께 봐야 합니다.
하네스가 AI를 디지털 도구와 연결했다면, 피지컬 AI는 그 연결을 물리 세계의 인지와 행동으로 확장합니다. 프롬프트에서 출발한 이동이 지금 도착한 지점입니다.