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코파일럿 넘어 에이전틱 AI로…오라클, 기업용 AI 운영 시장 정조준
[경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 단순한 업무 보조를 넘어 실제 기업 업무를 수행하는 '에이전틱 AI' 시대로 진화하고 있다. 기업들이 AI 시범 사업(PoC)은 늘리고 있지만 보안과 거버넌스, 운영 체계 등의 문제로 실제 업무 환경에 적용하는 데 어려움을 겪는 가운데, 오라클이 AI가 기업 시스템 내부에서 직접 업무를 수행하는 '퓨전 에이전틱 애플리케이션'을 앞세워 엔터프라이즈 AI 시장 공략에 나선다. 16일 오라클은 '오라클 퓨전 애플리케이션용 AI 에이전트 스튜디오'에 새로운 AI 네이티브 빌더 환경을 추가했다고 밝혔다. 오라클은 이를 통해 고객과 파트너는 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션 내에서 AI 에이전트 기반의 '퓨전 에이전틱 애플리케이션'을 직접 구축하고 운영할 수 있게 됐다고 설명했다. 퓨전 에이전틱 애플리케이션은 여러 개의 전문화된 AI 에이전트가 협업해 특정 업무 성과를 달성하는 새로운 형태의 엔터프라이즈 애플리케이션이다. 단순히 사용자의 질문에 답하거나 업무를 보조하는 수준을 넘어 추론과 협업, 의사결정을 수행한 뒤 실제 업무까지 실행하도록 설계됐다. 재무 결산 기간 단축과 미수금 회수율 향상, 고객 서비스 이슈 감소, 인력 운영 최적화, 공급망 운영 효율화 등 구체적인 비즈니스 성과를 목표로 구성됐다. AI가 퓨전의 비즈니스 객체와 워크플로우, 승인 체계 및 정책 등을 활용해 실제 업무를 수행하고 전 과정에 대한 기록도 남긴다. AI를 기업 시스템 외부에서 구축할 경우 사용자 권한 관리와 데이터 접근 통제, 승인 체계, 감사 추적, 거버넌스 제어 및 수명 주기 관리 등을 별도로 구현해야 하는 것으로 알려졌다. 이에 AI가 실제 업무를 수행할수록 보안과 운영 체계 구축이 새로운 과제로 떠오르고 있다. 오라클은 해당 문제를 해결하기 위해 AI 에이전트를 별도의 시스템으로 운영하는 것이 아니라 기업 업무가 실제로 수행되는 퓨전 애플리케이션 내부에서 직접 실행하는 방식을 선택했다. 이에 기존 퓨전 애플리케이션이 갖춘 보안과 거버넌스 정책, 승인 체계, 감사 추적 기능 등을 그대로 활용할 수 있다. 오라클은 이번 업데이트를 통해 AI 개발 방식도 확대했다. 새로운 AI 네이티브 빌더 환경은 노코드와 로우코드, 프로코드 개발 방식을 하나의 프레임워크로 통합했다. 기업 사용자는 자연어를 활용해 에이전틱 애플리케이션을 개발할 수 있으며, 개발자와 파트너는 AI 스튜디오 스킬을 활용해 비주얼 스튜디오 코드와 표준 CLI, Git 기반 개발 환경은 물론 오픈AI 코덱스와 클로드 코드 등 AI 코딩 도구를 활용할 수 있도록 설계됐다. 오라클은 이를 통해 AI 개발의 진입 장벽도 크게 낮아질 것으로 전망하고 있다. 전문 개발자는 물론 현업 담당자까지 다양한 수준의 개발 경험을 가진 사용자들이 AI 기반 업무 애플리케이션을 보다 빠르게 구축할 수 있는 것이다. 특히 AI 에이전트를 개별적으로 구축하는 것이 아니라 여러 개의 전문화된 AI 에이전트와 사용자 경험, 워크플로우, 승인 체계, 정책 제어 등을 하나의 애플리케이션으로 통합해 실제 업무를 수행하는 것이 특징이다. 오라클은 별도의 런타임 환경이나 오케스트레이션 계층 없이 퓨전 애플리케이션 환경에서 직접 실행되는 만큼 보안성과 운영 효율성을 동시에 확보할 수 있다고 설명했다. AI 개발 생산성을 높이기 위한 지원도 강화했다. AI 스튜디오 스킬은 Git 기반 수명 주기 관리와 로컬 검증, 디버깅, CI/CD 워크플로우를 지원하며, 새로운 깃허브 저장소를 통해 템플릿과 스타터 프로젝트, 샘플 애플리케이션 및 참조 아키텍처 등을 제공한다. 오라클과 파트너사 및 서드파티 AI 에이전트를 연결하는 개방형 실행 시스템도 지원한다. 오라클 AI 데이터 플랫폼 에이전트와 자체 구축한 AI 에이전트 등을 하나의 환경에서 활용할 수 있으며, 기업은 재사용 가능한 에이전트와 워크플로우, 커넥터 등을 통해 업무 프로세스를 확장할 수 있다. AI 생태계 확대에도 속도를 내고 있다. 오라클은 현재 퓨전 애플리케이션에서 1000개 이상의 AI 에이전트를 제공하고 있으며, 올해 초에는 22개의 신규 퓨전 에이전틱 애플리케이션도 공개했다. AI 에이전트 마켓플레이스 역시 기존 AI 에이전트 포트폴리오에 더해 에이전틱 애플리케이션 카탈로그까지 지원하도록 확대되고 있다. 또한 오라클 AI 에이전트 스튜디오 교육을 이수한 8만명 이상의 공인 전문가가 확보돼 전사 AI 구축과 테스트, 배포 및 관리 등을 지원하고 있다. 오라클은 이번 AI 네이티브 빌더 환경 추가를 통해 AI 개발 민주화와 실제 업무 적용이라는 두 가지 과제를 동시에 해결하겠다는 전략이다. 노코드부터 프로코드까지 아우르는 통합 개발 환경과 엔터프라이즈 수준의 보안 및 거버넌스를 기반으로 AI 에이전트가 실제 기업 업무를 수행하는 에이전틱 AI 시대를 본격화하겠다는 구상이다. 크리스 레오네 오라클 애플리케이션 개발 총괄 부사장은 "기업용 소프트웨어는 단순히 업무를 기록하는 시스템에서 실제 업무를 수행하고 성과를 창출하는 시스템으로 진화하고 있다"며 "새로운 빌더 환경을 통해 고객과 파트너는 비즈니스 객체와 워크플로우, 보안, 승인 체계, 감사 기능이 이미 갖춰진 오라클 퓨전 애플리케이션 내에서 AI 에이전틱 애플리케이션을 구축할 수 있다"고 말했다.
2026-07-16 17:42:48
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투자도 AI 시대…두나무, 자연어 기반 '업비트 스트래티지 툴킷' 출시
[경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 투자와 자산관리 영역으로 빠르게 확산되면서 투자 전략 수립에도 AI를 활용하는 사례가 늘고 있다. 다만 AI가 존재하지 않는 데이터를 생성하거나 계산 결과를 왜곡하는 '환각' 문제가 금융 분야의 새로운 위험 요소로 지적되는 가운데 두나무가 AI와 백테스트 엔진을 분리한 투자 전략 검증 서비스를 선보인다. 14일 두나무는 이용자가 자연어로 입력한 매매 전략을 실제 과거 시세 데이터로 검증할 수 있는 AI 기반 백테스트 도구 '업비트 스트래티지 툴킷' 베타 버전을 출시했다고 밝혔다. 업비트 스트래티지 툴킷은 이용자가 일상적인 대화 형태로 투자 아이디어를 입력하면 이를 실제 실행 가능한 매매 전략으로 변환하고, 과거 시세 데이터를 기반으로 전략의 성과를 검증할 수 있는 서비스다. 별도의 프로그래밍 지식 없이도 AI를 활용해 투자 전략을 설계하고 성과를 시뮬레이션할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다. 특히 AI가 전략을 생성하고 검증까지 모두 수행하는 기존 방식과 달리 AI와 백테스트 엔진의 역할을 분리한 구조를 적용했다. AI는 이용자가 입력한 자연어를 계산 가능한 전략 규칙으로 변환하는 역할만 담당하고, 실제 수익률과 성과 계산은 툴킷에 내장된 백테스트 엔진이 과거 시세 데이터를 기반으로 수행한다. 업비트는 해당 구조가 생성형 AI의 대표적인 한계로 꼽히는 환각 문제를 줄이기 위한 설계라고 설명했다. 일반적인 생성형 AI에 투자 전략 검증을 요청하면 실제 존재하지 않는 가격 데이터를 생성하거나 잘못된 계산 방식을 적용해 신뢰하기 어려운 결과를 제시하는 사례가 발생할 수 있다. 이에 두나무는 AI의 언어 처리 능력과 검증 엔진의 계산 기능을 분리해 동일한 조건에서 반복 가능한 결과를 제공하도록 제작했다. 최근 생성형 AI를 활용한 투자 서비스는 빠르게 늘고 있다. AI가 종목을 추천하거나 시장 흐름을 분석하고 투자 전략을 제안하는 서비스가 잇따라 등장하고 있지만, 금융권에서는 AI가 제시하는 결과를 그대로 신뢰하기보다 객관적인 데이터 검증 체계를 함께 갖춰야 한다는 요구도 커지고 있다. 이에 AI를 보조 도구로 활용하되 실제 계산과 검증은 별도 시스템이 수행하는 구조가 새로운 서비스 방향으로 주목받고 있다. 지원 기능도 다양하다. 상대강도지수(RSI), 이동평균수렴·확산지수(MACD), 볼린저 밴드 등 주요 기술적 지표 15종을 활용할 수 있으며, 1초봉부터 1개월봉까지 다양한 기간의 시세 데이터를 기반으로 분석을 수행할 수 있다. 거래 수수료와 체결 조건까지 반영해 수익률과 최대 낙폭(MDD), 승률 등 주요 성과 지표를 리포트 형태로 제공한다. 이용자는 AI와 대화하며 조건을 바꿔 여러 전략을 비교할 수도 있다. 예를 들어 "RSI가 30 이하일 때 매수하고 70 이상일 때 매도하는 전략"처럼 자연어로 입력한 뒤 기간이나 조건을 변경하면서 전략별 성과 차이를 확인할 수 있다. 이를 통해 실제 자금을 투자하기 전에 다양한 가상 시나리오를 검증할 수 있도록 설계했다. 업비트 스트래티지 툴킷은 '클로드 코드', '커서', '코덱스' 등 이용자가 사용하는 AI 코딩 에이전트와의 연동도 지원한다. 외부 AI 환경과 업비트의 데이터 인프라를 결합해 보다 정교한 투자 전략 분석 환경을 구축할 수 있도록 돕는다. 두나무는 이번 서비스를 통해 AI 기반 투자 도구의 활용성을 높이는 동시에 투자 전략 검증 과정의 신뢰성을 강화한다는 계획이다. 앞으로도 AI 기술과 데이터 분석 역량을 결합한 다양한 투자 지원 서비스를 확대해 이용자의 분석 환경을 지속적으로 고도화해 나갈 방침이다. 업비트 관계자는 "매매 전략을 백테스트해보고 싶다는 이용자들의 목소리를 반영해 업비트 스트래티지 툴킷을 선보인다"며 "AI로 백테스트 실행을 위한 진입 장벽은 대폭 낮추고 검증 결과의 재현성은 한층 높인 것이 특징"이라고 말했다.
2026-07-14 08:17:29
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프롬프트 잘 쓰는 시대 지나가나…이제 '루프'를 설계한다
[경제일보] 인공지능(AI)에 좋은 답을 얻기 위해 명령어를 정교하게 다듬던 ‘프롬프트 엔지니어링’의 중심이 흔들리고 있다. 실리콘밸리 AI 개발 현장에서는 사람이 매번 프롬프트를 입력하는 방식보다 AI 에이전트가 목표를 달성할 때까지 실행과 검증, 수정을 반복하도록 설계하는 ‘루프 엔지니어링’이 새 흐름으로 떠오르고 있다. 루프는 사용자가 매 단계마다 “다시 고쳐라”, “오류를 수정하라”고 지시하지 않아도 AI가 스스로 결과를 점검하고 다음 작업을 이어가는 반복 구조를 말한다. 사람이 목표와 기준을 정하면 AI가 작업을 수행하고 결과를 검토하고 실패한 부분을 다시 고치는 방식이다. 프롬프트가 한 번의 명령이라면 루프는 AI가 일하는 절차에 가깝다. 미 경제매체 비즈니스인사이더에 따르면 앤트로픽의 AI 코딩 도구 ‘클로드 코드’를 이끄는 개발자 보리스 처니는 최근 자신이 더 이상 클로드에 직접 프롬프트를 쓰지 않는다고 말했다. 이제 업무는 프롬프트 작성이 아니라 루프를 만드는 일로 바뀌었다는 설명이다. 오픈AI 엔지니어 페터 슈타인베르거도 코딩 에이전트에 프롬프트를 입력하는 방식에서 벗어나 에이전트가 스스로 프롬프트를 만들고 실행하도록 루프를 설계해야 한다고 강조했다. 이 변화는 AI 코딩 도구의 성격 변화와 맞물려 있다. 클로드 코드, 코덱스, 커서 같은 에이전트형 도구는 단순 답변 생성에 그치지 않는다. 코드베이스를 읽고 파일을 고치며 테스트를 실행하고 오류를 다시 수정한다. 사용자는 작업 목표와 제약 조건, 검증 기준을 설계하고 AI는 그 안에서 반복 수행한다. 루프 엔지니어링은 개발자에게만 해당하는 변화가 아니다. 제품기획, 마케팅, 재무, 인사 등 일반 업무에도 적용될 수 있다. 시장조사 보고서를 예로 들면 AI가 자료를 수집하고 초안을 작성한 뒤 빠진 항목을 점검하고 다시 보완하는 식이다. 사람은 문장을 매번 지시하는 대신 업무 역할과 절차, 산출물 기준을 설계하는 관리자가 된다. 일부 현장에서는 이를 직무 설계에 비유한다. 신입사원을 뽑을 때 업무 목표와 권한, 보고 체계, 평가 기준을 정하듯 AI 에이전트에도 역할과 작업 범위, 검증 기준을 정해야 한다는 것이다. 프롬프트 엔지니어링이 ‘AI에게 어떻게 말할 것인가’의 문제였다면 루프 엔지니어링은 ‘AI가 어떤 절차로 일하게 할 것인가’의 문제다. 과제도 분명하다. AI가 목표를 달성하지 못하면 같은 작업을 계속 반복하는 ‘무한 루프’에 빠질 수 있다. 이 경우 API 호출과 토큰 사용량이 급증해 비용 부담이 커진다. 여러 에이전트가 동시에 작업하고 서로 결과를 검토하는 구조에서는 효율이 높아지는 만큼 관리 복잡성도 함께 커진다. 검증 책임도 사라지지 않는다. AI가 코드를 고치고 문서를 보완하더라도 최종 판단은 인간이 해야 한다. 루프가 빠르게 돌아갈수록 사람이 이해하지 못한 결과물이 더 많이 쌓일 수 있다. 잘못된 전제를 기준으로 삼으면 오류가 반복적으로 증폭될 가능성도 있다. 기업 입장에서는 루프 엔지니어링이 AI 도입의 다음 단계가 될 수 있다. 지금까지는 직원들이 챗봇을 잘 쓰도록 교육하는 수준이었다면 앞으로는 부서별 업무를 AI 에이전트가 수행할 수 있는 절차로 다시 설계해야 한다. 이 과정에서 데이터 접근 권한, 보안, 비용 통제, 결과 검증, 책임 소재가 핵심 관리 항목으로 떠오른다. 프롬프트 엔지니어링이 완전히 사라진다고 보기는 어렵다. 좋은 목표를 정의하고 정확한 지시를 내리는 능력은 여전히 필요하다. 달라진 것은 경쟁력의 위치다. 이제 중요한 것은 한 문장을 더 세련되게 쓰는 기술이 아니라 AI가 목표를 향해 반복적으로 움직일 수 있는 업무 시스템을 설계하는 능력이다. AI를 잘 쓰는 조직은 프롬프트를 잘 쓰는 조직을 넘어 AI가 일할 수 있는 구조를 잘 짜는 조직이 될 것이다.
2026-06-22 07:45:09
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넥슨, 18억원 규모 메이플 개발 콘테스트 개최…AI 기반 창작 생태계 확대
[경제일보] 넥슨이 '메이플스토리' IP를 활용한 글로벌 창작 생태계 확대에 나선다. 총 18억원 규모 개발 콘테스트와 AI 기반 개발 도구 지원을 앞세워 이용자 참여형 플랫폼 경쟁력을 강화하고 글로벌 크리에이터를 확보하고 있다. 28일 넥슨은 총 지원금 약 18억원 규모의 '메이플스토리 글로벌 개발 콘테스트'를 개최한다고 밝혔다. 이번 콘테스트는 자사 대표 지식재산(IP)인 '메이플스토리'의 핵심 재미 요소를 확장하고 글로벌 개발자를 발굴하기 위해 마련됐다. 콘테스트는 샌드박스형 제작 플랫폼 '메이플스토리 월드'를 통해 진행된다. 만 14세 이상이라면 누구나 참가할 수 있으며 내달 4일부터 10월 7일까지 작품 접수를 받는다. 참가자는 메이플스토리의 핵심 재미 요소인 성장·탐험·사냥·전투·수집·협동·도전·경쟁 등을 자신만의 방식으로 재해석해 신규 월드를 개발한 뒤 실제 출시 형태로 공개하고 출품해야 한다. 넥슨은 이번 콘테스트를 단순 공모전이 아니라 장기적인 창작 생태계 확대 전략의 일환으로 추진하고 있다. 특히 메이플스토리 월드를 기반으로 이용자 제작 콘텐츠(UGC)와 AI 기반 개발 환경을 결합해 글로벌 창작 플랫폼 경쟁력을 강화한다는 구상이다. 참가자 지원 프로그램도 대폭 확대한다. 게임 개발 경험이 부족한 참가자를 위해 장르별 핵심 시스템 교육 자료를 제공하고 개발 과정에서 발생하는 기술적 문제를 전문가에게 직접 문의할 수 있는 전용 Q&A 창구도 운영한다. 또한 전용 커뮤니티를 통해 팀원 모집과 정보 교류가 가능하도록 지원해 개발 협업 환경도 강화할 예정이다. 넥슨은 이를 통해 일반 이용자부터 인디 개발자까지 폭넓은 창작 참여를 전망하고 있다. 특히 이번 콘테스트에는 AI 기반 개발 기능인 'MSW AI 툴킷'도 도입된다. 참가자는 메이플스토리 월드 개발 지식을 학습한 AI 모델을 활용해 이른바 '바이브 코딩' 방식으로 신규 콘텐츠를 제작할 수 있다. 넥슨은 '클로드 코드', '코덱스', '커서' 등 생성형 AI 도구를 연계해 개발 생산성을 높이고 반복 작업 부담을 줄일 수 있도록 지원한다고 설명했다. 해당 기능은 콘테스트 참가자뿐 아니라 기존 메이플스토리 월드 크리에이터도 사용할 수 있다. 기존 인기 월드 자산도 개방한다. 넥슨은 '메소전사', '메이플 듀얼', '츄츄버거 1호점', '메토체스', '광부 시뮬레이터', '몬스터 농장' 등 오리지널 리메이크 월드 6종의 리소스와 코드를 제공할 예정이다. 참가자는 이를 신규 월드 개발에 자유롭게 활용할 수 있다. 출품작 심사는 IP 해석 및 확장성, 완성도, 지속 가능성 등을 기준으로 진행된다. 내부 심사를 거쳐 총 30개 팀이 본선에 진출하며 본선 진출 팀에는 각 최대 약 5000만원 규모 개발 지원금이 제공된다. 최종 선정된 7개 팀에는 최대 약 4000만원의 추가 지원도 이뤄진다. 넥슨은 이번 콘테스트와 함께 신규 개발자 육성 프로그램도 병행한다. 오는 5월부터 7월까지 매월 마지막 주 금요일마다 온라인 원데이 부트캠프를 열고 메이플스토리 월드 플랫폼 교육과 미니게임 제작 실습 등을 진행할 예정이다. 넥슨 관계자는 "넥슨의 대표 IP '메이플스토리' 확장 및 글로벌 개발자 발굴을 위해 '메이플스토리 글로벌 개발 콘테스트'를 개최한다"며 "내달 4일부터 만 14세 이상이라면 누구나 '메이플스토리 월드'를 통해 출품 가능하다"고 말했다.
2026-05-28 16:33:53
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앤트로픽, 한국 진출 본격화…최기영 초대 대표 선임
[경제일보] 미국 인공지능(AI) 기업 앤트로픽이 한국 시장 공략을 본격화한다. 챗GPT 개발사 오픈AI에 이어 ‘클로드’ 개발사인 앤트로픽까지 국내 거점을 강화하면서 글로벌 AI 기업들의 한국 시장 경쟁도 한층 치열해질 전망이다. 앤트로픽은 27일 서울 사무소 개소를 앞두고 최기영 전 스노우플레이크 한국 총괄을 한국 대표로 선임했다고 밝혔다. 앤트로픽 고위 임원진은 수 주 내 서울을 방문해 오피스를 공식 설립하고 주요 고객사들과 만날 예정이다. 앤트로픽은 AI 모델 클로드를 개발한 미국 AI 기업이다. 최근 코딩 도구 ‘클로드 코드’와 보안 취약점 탐지에 특화된 ‘미토스’ 등을 앞세워 기업 고객 시장에서 영향력을 넓히고 있다. 오픈AI, 구글과 함께 글로벌 생성형 AI 시장의 주요 경쟁축으로 평가받는다. 한국은 클로드 활용도가 높은 시장 중 하나로 꼽힌다. 앤트로픽은 한국 기업들의 AI 도입 수준과 개발자 생태계, 하드웨어 기반 경쟁력이 높다고 보고 서울 사무소를 통해 현지 사업을 본격화한다는 방침이다. 최기영 신임 대표는 스노우플레이크 한국 총괄을 지냈으며 한국과 아시아태평양 지역에서 30년 넘게 기술 기업을 이끌어온 인물이다. 스노우플레이크에 앞서 구글 클라우드, 어도비, 오토데스크, 마이크로소프트 등 글로벌 기술 기업에서 한국 사업을 총괄했다. 최 대표는 “한국은 하드웨어 혁신성, 개발자 생태계, 기업의 AI 도입 수준 면에서 세계에서 가장 성숙한 AI 시장 중 하나”라며 “국내 기업들은 기술적 역량과 책임 있는 AI에 대한 의지를 함께 갖추고 있어 앤트로픽이 추구하는 가치와 맞닿아 있다”고 말했다. 이어 “장기적인 관점에서 한국 사업을 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다. 앤트로픽 한국 조직은 국내 기업·스타트업과의 파트너십 구축, 정부·연구기관과의 협력, 클로드를 활용하는 개발자 커뮤니티 지원에 주력할 계획이다. 특히 한국 시장에서 클로드가 실제 업무에 활용되는 방식과 산업별 수요를 반영해 현지 맞춤형 전략을 마련할 방침이다. 국내 기업들의 클로드 활용 사례도 이미 나오고 있다. 앤트로픽에 따르면 리걸테크 스타트업 로앤컴퍼니는 클로드 기반 AI 법률 어시스턴트를 개발해 변호사들의 리서치와 문서 작성 업무에 활용하고 있다. SK텔레콤도 클로드를 활용해 맞춤형 AI 고객 서비스 모델을 구축했다. 크리스 차우리 앤트로픽 인터내셔널 총괄은 “한국은 전 세계에서 클로드에 대한 관심도가 가장 높은 시장 중 하나”라며 “최기영 대표는 서울 오피스 팀을 꾸려 한국 기업들이 클로드를 실무에 적극 활용할 수 있도록 현지 파트너십을 이끌 것”이라고 말했다. 앤트로픽의 한국 대표 선임은 글로벌 AI 기업들이 한국을 단순 판매 시장이 아닌 전략 거점으로 보기 시작했다는 신호로 읽힌다. 오픈AI가 한국 시장 접점을 넓히는 가운데 앤트로픽도 사무소 개소와 대표 선임을 통해 기업용 AI와 개발자 생태계 공략에 속도를 낼 전망이다.
2026-05-27 09:16:14
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두나무, AI 에이전트용 '업비트 스킬' 출시
[경제일보] 두나무가 인공지능(AI) 에이전트가 업비트 API를 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 ‘업비트 스킬(Upbit Skills)’을 출시했다. 코딩 지식이 부족한 이용자도 자연어 명령을 통해 시세 조회, 잔고 확인, 주문 테스트 등 거래 도구를 실험할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 업비트 운영사 두나무는 22일 업비트 API 기반 명령줄 인터페이스(CLI)를 AI 에이전트 환경에서 보다 쉽게 사용할 수 있도록 돕는 구조화 지침인 업비트 스킬을 선보였다고 밝혔다. 업비트 스킬은 클로드 코드, 커서, 코덱스 등 스킬을 지원하는 AI 코딩 에이전트 환경에서 활용할 수 있다. 이용자가 “KRW-BTC 현재가 알려줘”, “내 잔고 확인해줘”, “BTC 1만원 시장가 매수 테스트 명령 만들어줘”처럼 자연어로 요청하면 AI 에이전트가 업비트 CLI 명령 구성을 제안하거나 실행을 보조하는 방식이다. 업비트 CLI는 터미널에서 업비트 API를 호출할 수 있도록 제공되는 공식 명령줄 도구다. 별도 코드를 직접 작성하지 않아도 시세 조회, 계좌 조회, 주문 조회 등 API 작업을 명령어 형태로 실행할 수 있다. 다만 계정 조회나 주문, 입출금처럼 인증이 필요한 기능은 API 키 설정이 필요하다. 이번 출시 배경에는 AI 에이전트를 활용한 개발 방식 확산이 있다. 자연어로 코드를 작성·수정하는 ‘바이브 코딩’에 이어 투자와 거래 영역에서도 AI와 함께 거래 도구를 구성하는 ‘바이브 트레이딩’ 수요가 늘고 있다. 두나무에 따르면 업비트에서 API를 활용한 이용자는 서비스 고도화와 AI 기술 활용 증가에 힘입어 2023년 대비 2025년 76% 증가했다. 업비트 스킬은 일회성 프롬프트가 아니라 AI 에이전트가 반복 업무를 수행할 때 참고할 절차, 규칙, 예시, 도구 사용법을 묶은 업무 매뉴얼에 가깝다. 이를 통해 이용자는 복잡한 API 명령 구성이나 거래소별 규칙 적용을 자연어 기반으로 보다 쉽게 수행할 수 있다. 지원 기능은 현재가·호가·체결·캔들·마켓 목록 등 시세 조회, 잔고 등 계정 정보 조회, 주문 생성·조회·취소와 주문 테스트, 입금 주소 조회와 출금 정보 확인, 트래블룰 검증 보조 등이다. 두나무가 업비트 스킬을 내놓은 것은 거래소 API 생태계를 AI 에이전트 시대에 맞게 재정비하려는 시도로 볼 수 있다. 기존에는 개발자가 문서를 읽고 명령 구조와 인증 방식, 주문 규칙을 직접 구현해야 했다. 스킬 방식은 AI가 문서와 규칙을 참고해 사용자의 요청을 더 일관된 명령으로 바꾸도록 돕는다. 다만 AI 에이전트 활용이 곧 투자 판단 자동화를 의미하는 것은 아니다. 실제 주문, 출금, 자동매매 실행의 최종 책임은 사용자에게 있다. 특히 API 키와 시크릿 키 관리, 주문 전 확인, 테스트 명령 우선 사용 등 기본 보안 원칙은 더 중요해진다. 두나무 관계자는 “AI 에이전트를 활용해 거래 도구를 직접 만들거나 투자 환경을 구성하려는 수요가 늘고 있다”며 “업비트 스킬을 통해 이용자들이 업비트 API를 더 쉽고 정확하게 활용하고 직접 자신의 거래 환경을 실험해볼 수 있기를 기대한다”고 말했다.
2026-05-22 09:19:13
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