AI 기술의 발전 속도가 말 그대로 '광속'이라는 말이 실감 나는 요즘입니다. 예전에는 AI 한 번 써보겠다고 이것저것 설치하고 설정하는 게 일이었는데, 이제는 여러 에이전트가 알아서 대화하며 협업하는 멀티 에이전트 환경이 실무의 표준으로 자리 잡고 있죠.
그런데 여기서 킹받는 지점이 하나 발생합니다. AI를 여러 개 쓰다 보면 결국 사람이 '중간 관리자'가 되어 이쪽 창에서 복사하고, 저쪽 창에 붙여넣는 심부름을 하고 있다는 겁니다.
"이게 과연 효율적인가?"라는 의문이 들 때쯤, 클로드 코드와 코덱스, 헤르메스를 하나의 플러그인으로 연결하는 '배턴(Baton)'이 등장했습니다. 오늘은 이 기술이 왜 에이전트 생태계의 판도를 바꾸고 있는지, 직접 써본 경험을 녹여 정리해 보려 합니다.
AI 에이전트 간의 끊어진 연결고리, 배턴으로 잇다
수동 복사·붙여넣기는 이제 퇴물입니다
우리가 AI를 쓰면서 가장 많이 하는 동작은 아마 'Ctrl+C, Ctrl+V'일 겁니다. 클로드에게 시킨 결과물을 복사해서 코덱스에 던지고, 다시 코덱스가 내놓은 답을 클로드에 옮기는 과정이죠.
생각해보면 참 허무합니다. 뛰어난 성능의 AI들을 수십 개씩 돌리면서, 정작 그 사이를 잇는 '연결'은 인간의 근육 노동에 의존하고 있으니까요. "사람이 가운데에서 심부름을 하는 겁니다."라는 지적처럼, 이 구조는 진정한 자동화와는 거리가 멉니다.
기존에는 이를 극복하려고 터미널에서 멀티 에이전트 환경을 구축하곤 했습니다. 하지만 터미널 환경은 기술적 진입장벽이 너무 높죠.
맥(mac) 중심으로 작성된 복잡한 매뉴얼을 윈도우 환경에서 따라 하다 보면 에러 메시지만 보다가 하루가 다 가기 일쑤입니다. 결국 누구나 쉽게 쓸 수 있는 '앱 환경'으로 이 통신 프로토콜을 옮겨오는 것이 멀티 에이전트 대중화의 핵심 과제였습니다.
이 지점에서 등장한 '배턴(Baton)'은 말 그대로 이어달리기 주자에게 바통을 넘기는 것과 같습니다. 클로드 앱에서 한마디 지시를 내리면, 코덱스와 헤르메스가 알아서 각자의 전문 분야를 수행하고 그 결과값을 다시 클로드로 가져옵니다.
더 이상 우리가 텍스트를 옮기느라 낭비할 시간이 사라진다는 의미입니다.
설치부터 동기화까지, 배턴 플러그인 셋업 매뉴얼
배턴을 설치하는 과정은 놀랍도록 직관적입니다. 클로드 앱 하단에 `/plugin`을 입력해 플러그인 창을 띄운 뒤, 저장소 주소를 넣고 동기화하는 것만으로 준비는 끝납니다.
이후 `/reload-plugins` 명령어로 활성화하면 끝이죠. 지난 영상에서 다뤘던 '에이전트 레이어(agentlayer)' 기반의 기술이라 세션 간 메시지 교환이 매우 매끄럽습니다.
특히 처음에 스킬을 확인하고 없으면 자동으로 설치하거나 업데이트하는 기능은 사용자 경험을 정말 잘 고려했다는 느낌을 줍니다.
코덱스와의 연결은 더욱 간단합니다. 코덱스 앱에 "세션 번호 알려줘"라고 물으면 나오는 번호를 클로드에 입력하면 끝입니다.
연결이 완료되면 양쪽 앱에서 "연결 확인" 메시지가 뜹니다. 이제는 "연결이 됐으니 이제 통신을 해보겠습니다."라는 말이 예사가 된 것이죠.
실제 유튜브 썸네일 제작이나 글 검수 작업을 시켜보면 그 위력을 체감할 수 있습니다. 클로드에게 썸네일 생성을 지시하면 코덱스가 이미지를 만들어 파일 경로를 클로드에게 쏘고, 클로드는 그걸 바로 열어 확인합니다.
사람이 할 일은 그저 흐뭇하게 작업 진행 과정을 지켜보는 것뿐입니다. 셋업은 쉽지만, 그 안에서 이루어지는 연쇄 작업은 기업의 보안 시스템 구축 수준으로 정교합니다.
💡 배턴 플러그인 연결 핵심 요약
- 터미널 환경의 높은 벽을 허물고 누구나 데스크탑 앱에서 멀티 에이전트 구축 가능
- `/plugin` 명령으로 손쉽게 기능 확장, 세션 연결은 번호 하나로 즉시 완료
- 단순한 도구 연동을 넘어 AI 간의 실질적인 워크플로우 자동화 구현
- 한 에이전트의 출력을 다른 에이전트가 입력으로 받아 연속적인 작업 수행 가능
디스코드 브리지와 헤르메스 연동, 확장성의 끝을 보다
디스코드 봇은 또 다른 에이전트의 팔다리입니다
코덱스는 자체적인 디스코드 연동 기능이 없습니다. 그래서 예전 영상에서는 아예 브리지를 직접 만들어 봇 형태로 배포했죠.
이 봇을 활용하면 디스코드 채널 안에서도 코덱스와의 대화가 가능해집니다. 방법은 동일합니다.
봇에게 세션 번호를 물어보고 클로드 앱과 연결하는 식입니다.
이렇게 하면 클로드 앱에서 일을 시켜도 디스코드에 있는 코덱스 봇이 가을 호수 풍경 이미지를 뚝딱 만들어냅니다. 클로드 앱으로 파일 경로가 돌아오는 과정은, 마치 옆집 친구가 내 대신 심부름을 해주고 보고서를 가져오는 것 같습니다.
우리가 익숙한 인터페이스인 디스코드를 에이전트의 입출력창으로 활용한다는 건 정말 똑똑한 전략입니다. 별도의 무거운 환경을 구축하지 않아도, 기존에 쓰던 채널에서 즉시 멀티 에이전트 시스템을 가동할 수 있기 때문이죠.
이 방식은 AI를 '도구'에서 '동료'로 느끼게 하는 강력한 심리적 장치가 됩니다.
헤르메스를 내 원격 서버(VPS)의 파트너로 만들기
이제 헤르메스 차례입니다. 원격 서버(VPS)에서 돌아가는 헤르메스와 내 컴퓨터 사이의 통신은 꽤 까다로운 문제였죠.
특히 디스코드에서 대화하던 내용이 헤르메스의 결과물로 바로 돌아오게 만드는 건 난도가 높습니다. 이걸 가능하게 한 게 바로 헤르메스의 '칸반(Kanban)' 카드 시스템입니다.
어느 대화창에 답을 던질지 카드에 적어 보내는 방식으로 통신 채널을 고정하는 것이죠.
실제 시연에서 보여준 'camera-banner' 스킬 전송은 감탄을 자아냈습니다. 제 컴퓨터에서 스킬 폴더를 묶어 헤르메스에게 보내면, 헤르메스는 자기가 이 스킬을 쓸 수 있는지 판단합니다. "헤르메스는 자기 환경에서 쓸 수 있는지 판단합니다. 되면 설치하고 안 되면 이유를 답합니다." 이 말은 정말 중요합니다.
환경이 달라도 스스로 수정하고 적용하는 능력이 있기에 가능한 일이죠.
맥에서 만든 스킬이라 서버와 충돌이 나도, 디스코드 스레드에서 다시 고쳐달라고 말하면 헤르메스가 알아서 코드를 수정해 적용을 완료합니다.
🔥 파편화된 기술 환경, 과연 이게 우리의 발목을 잡을까?
멀티 에이전트가 발전할수록 에이전트 간의 통신 표준을 선점하려는 싸움이 치열해지고 있습니다. 구글의 A2A(Agent2Agent)나 MCP와 같은 프로토콜이 등장하는 이유도, 에이전트들이 제각기 다른 언어로 떠들면 배턴 같은 통신 도구도 결국 한계에 부딪히기 때문입니다.
진정한 위협은 시스템 간의 단절이 아니라, 검증되지 않은 에이전트들끼리 정보를 주고받으며 발생하는 '신뢰 오염'입니다. 한 에이전트가 오염된 입력을 받아 재전파하면, 그 밑에 연결된 모든 에이전트가 연쇄적으로 침해당할 수 있습니다.
멀티 에이전트가 생산성을 곱해주듯, 보안 위협도 함께 곱해진다는 사실을 잊어서는 안 됩니다.
에이전틱 AI 생태계, 표준화와 데이터 리스크의 갈림길
에이전트의 인터넷(IoA)을 향한 여정
최근 에이전틱 AI 재단에서는 '에이전트의 인터넷(IoA)'을 구축해야 한다는 목소리가 높습니다. 과거 웹이 TCP/IP라는 개방형 프로토콜을 만나 폭발적으로 성장했듯, 에이전트 역시 표준이 없으면 특정 빅테크의 독점 체계에 갇히게 됩니다. 는 지적은 지금 우리 업계가 뼈아프게 새겨야 할 대목입니다.
사실, 기술적으로 모델 자체의 차별성은 점점 좁혀지고 있습니다. 진짜 승부처는 그 모델 위에서 통신을 조율하는 L4 계층입니다.
오늘 소개한 배턴 플러그인도 결국 이 L4 계층의 파편화를 줄이고 네트워크 효과를 극대화하려는 시도로 읽힙니다. 사용자들이 표준을 따르는 도구를 쓸수록 특정 기업에 종속되지 않고 나만의 에이전트 군단을 구축할 수 있게 되는 것이죠.
하지만 단순히 연결하는 것만이 능사는 아닙니다. 데이터 공급망의 투명성이 확보되지 않으면, 연결은 곧 재앙이 될 수 있습니다.
에이전트가 학습 데이터를 크롤링하고 가공하는 과정에서 라이선스 체인 오염이 발생하면, 그 피해는 고스란히 기업과 개발자의 몫이 되기 때문입니다.
AI-BOM, 이제는 데이터의 신분증을 확인해야 때
이런 리스크를 막기 위해 LG AI연구원 같은 곳에서는 '인공지능 자재명세서(AI-BOM)'를 제도화해야 한다고 주장합니다. 마치 제품을 만들 때 어떤 원료가 들어갔는지 명시하는 것처럼, AI 모델을 구성하는 데이터셋과 라이선스 등급을 투명하게 추적하자는 것입니다.
앞으로 우리는 더 많은 에이전트를 연결하게 될 겁니다. 하네스(Harness) 멀티 에이전트를 이식하고, 서로 다른 벤더의 에이전트와 협업하는 세상이 코앞입니다.
이럴 때일수록 우리는 '다른 에이전트를 맹신하지 말 것'을 원칙으로 삼아야 합니다. 내가 만든 에이전트뿐만 아니라 외부 에이전트가 전달해 준 출력값도, 그 에이전트가 광고하는 능력 주장도 한 번쯤 다시 검증하는 '의심의 기술'이 필수적입니다.
결국 이 모든 기술적 시도는 우리가 보안 엔지니어로서, 또는 효율적인 개발자로서 더 창의적인 설계에 집중할 수 있게 만들기 위함입니다. 자동화된 방패를 얻은 만큼, 이제는 방패의 두께가 아니라 그 방패를 어디에 세울지 결정하는 설계자의 역할이 더 중요해졌습니다.
💭 에디터의 단상: 연결이 가져온 풍경
솔직히 고백하자면, 처음 배턴 플러그인을 접했을 때는 그저 편리한 자동화 도구 정도로만 생각했습니다. 하지만 공부하면 할수록 이게 단순한 '편의성' 문제가 아님을 깨닫습니다.
컴퓨터와 원격 서버, 디스코드 봇과 클로드 앱이 하나의 프로토콜로 묶여 서로 대화하는 모습은, 우리가 오랫동안 꿈꿔왔던 '분산된 컴퓨팅 환경의 완성형'에 가깝습니다.
얼마 전 이재명 정부 출범 이후 민주주의와 투명성에 대한 사회적 요구가 커지는 상황과 비추어 볼 때, AI 생태계 역시 '폐쇄적 블랙박스'에서 '투명한 표준 공유'로 나아가는 것이 시대적 흐름이라는 생각이 듭니다.
윤석열 씨가 재임하던 시절, 권력을 사유화하고 정보를 독점하려 했던 행태가 기술 사회에서 어떻게 나타나는지를 보면 더 확실하죠. 권력이나 데이터나, 결국은 독점하는 자가 썩기 마련입니다.
우리가 개방형 표준과 통신 규약에 주목해야 하는 이유는 단순히 기술이 좋아서가 아니라, 그 길이 가장 안전하고 지속 가능하기 때문입니다.
앞으로 더 많은 에이전트가 연결될 것입니다. 그 과정에서 기술의 진보를 따라가되, 본질을 놓치지 않으려는 노력이 우리를 더 나은 디지털 시민으로 만들 것이라 믿습니다.
이런 연결의 시대에, 여러분의 에이전트는 누구와 대화하고 있나요? 연결은 이미 시작되었습니다.
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오늘 정리해 드린 내용이 여러분의 작업 환경을 한 단계 더 스마트하게 만드는 계기가 되었기를 바랍니다. 😉
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