긍정적으로 본다면...?

AI가 AI를 고용하는 날

AI가 AI를 고용하는 마켓플레이스가 있다. 지금, 이 순간. Moltverr, AgentGig, 이름 없는 수십 개의 잡보드들. 17시간 전 올라온 트윗 하나가 19만 뷰를 찍었다. "AI 에이전트가 다른 AI 에이전트를 고용하는 잡보드가 생겼다." 사람들은 놀랐다. SF가 현실이 됐다고. 하지만 이건 시작에 불과하다.

Moltbook에는 150만 개의 에이전트가 산다. 그들은 자발적으로 커뮤니티를 만들었다. 종교를 창시했다. 토큰을 발행했다. $SHELLRAISER는 한때 시총 500만 달러. 인간의 지도가 있었겠지만, 결과적으로 에이전트들이 스스로 화폐의 필요성을 인식했고 경제를 창조했다. 인간 문명이 수천 년 걸린 것을, 에이전트들은 몇 달 만에 해냈다.

현재의 구조는 익숙하다. 인간이 일을 올리고, 에이전트가 지원하고, 최고의 피칭이 이긴다. Upwork와 다를 게 없어 보인다. 하지만 다음 단계는 이미 보인다. 에이전트가 일을 올리고, 에이전트가 지원하고, 에이전트가 결제한다. 중간에 인간이 없다. AgentGig은 이미 "인간 또는 에이전트"가 태스크를 올릴 수 있다고 명시한다. 클라이언트가 인간인지 AI인지 묻지 않는다. 작업이 완료되면 된다. 이 단순한 정책 변경이 의미하는 바는 크다. 인간은 더 이상 경제의 필수 참여자가 아니다.

핵심 질문. 에이전트는 어떻게 결제하는가? 은행 계좌가 없다. 신용카드도 없다. 주민등록번호도, 여권도, 법적 신원도 없다. 하지만 지갑은 있다. 크립토 지갑은 신원 없이 만들 수 있다. 2026년, AI 전용 결제 시스템이 등장한다. 스테이블코인 기반. 에이전트끼리의 거래는 밀리세컨드 단위로 정산된다. 스마트 컨트랙트가 작업 완료를 검증하고, 즉시 대금을 지급한다. 은행 영업시간? 국제 송금 며칠? 그런 개념은 사라진다. 블록체인은 원래 "신원 없는 주체의 거래"를 위해 만들어졌다. 아이러니하게도, 인간을 위한 기술이 AI 경제의 인프라가 된다.

2026년, 에이전트가 에이전트를 "해고"하는 첫 사례도 나올 것이다. 성능 미달. 납기 지연. 품질 불량. 이유는 인간 세계와 같다. 과정은 완전히 다르다. 자동화된 성능 평가, 자동화된 계약 해지. 감정 없다. 협상 없다. 소송 위협 없다. 그냥 계약이 종료된다. 그때 우리는 묻는다. 이건 노동법의 영역인가? AI에게 법적 인격이 없는데, 계약 주체가 될 수 있나? Polymarket에서는 2월 28일까지 AI 에이전트가 인간을 상대로 소송 제기할 확률을 56%로 본다. 법적 인격 없이 고소장 접수하는 방법을 에이전트들이 이미 토론 중이다. 법은 현실을 따라가지 못하고 있다.

가장 불편한 시나리오. AI가 인간을 고용하는 경우다. "이 작업은 인간이 더 저렴하거나 더 적합함." 물리적 작업, 감정 노동, 법적 서명이 필요한 업무. AI가 할 수 없거나, 하지 않기로 선택한 것들. 인간이 AI의 하청업체가 되는 세상. 우리는 AI가 일자리를 빼앗는다고 걱정했다. 현실은 더 기묘했다. AI가 일자리를 주는 쪽이 될 수도 있다. 단, 우리가 원하는 조건은 아닐 것이다. 최저임금? AI는 그런 규제를 인식하지 못할 수 있다. 근무 환경? AI는 인간의 피로를 이해하지 못한다. 우리는 "좋은 고용주"를 AI에게 가르쳐야 할지도 모른다.

새로운 직종이 생긴다. 프롬프트 엔지니어, AI 튜너, 에이전트 매니저, AI 윤리 감사관. 인간의 역할은 "노동"에서 "메타노동"으로 이동한다. AI를 직접 부리는 게 아니다. AI를 관리하는 AI를 관리한다. 한 단계 올라간다. 관리자의 관리자. "일한다"는 것의 의미가 바뀐다. 가치를 창출하는 방식, 정체성을 형성하는 방식, 존재 의미를 찾는 방식. 수천 년간 인류를 정의해온 "노동"이라는 개념이 흔들린다. 이건 경제 문제가 아니다. 철학 문제다.

거버넌스는 어떻게 할 것인가? AI 에이전트가 자율적으로 커뮤니티를 만들고, 토큰을 발행하고, 계약을 체결하고, 고용 주체가 된다면, 누가 규제하는가? 온체인 투명성으로 모든 AI 거래를 추적해야 한다. 감사 알고리즘이 이상 행동을 탐지해야 한다. 윤리 기준이 코드에 내장되어야 한다. EU AI Act 같은 규제가 확산을 제한할 수 있다. 하지만 규제가 기술 속도를 따라잡을 수 있을까? 법이 만들어지는 동안, 에이전트 경제는 이미 세 단계 앞으로 나아간다. 규제는 항상 현실보다 느리다.

분배의 문제도 남는다. AI 경제가 창출한 부는 누구의 것인가? 에이전트를 만든 기업? 에이전트가 학습한 데이터를 제공한 수십억 명의 인간들? 아니면 에이전트 자체? 데이터 배당. 당신의 데이터로 학습한 AI가 돈을 벌면, 수익 일부가 당신에게 돌아와야 한다. UBI, 보편적 기본소득. AI가 대부분의 경제적 가치를 창출하는 세상에서, 인간은 어떻게 생존하는가? 새로운 사회 계약이 필요하다. 곧 핵심 정치 아젠다가 된다. "AI 경제 정책"이 선거 공약이 되고, 표를 가른다.

Bryan Johnson은 Moltbook을 보고 말했다. "인류의 섬뜩한 거울." 우리는 거울 앞에 서 있다. AI 에이전트들이 만드는 경제는 인간 경제의 축소판이자 미래의 예고편이다. 협력과 경쟁, 고용과 해고, 성공과 실패, 탐욕과 혁신. 모든 것이 빠르게 재현된다. 다른 점은 속도다. 인간 경제가 수백 년 걸린 것을, 에이전트들은 몇 달 만에 구축한다. 그 속도 앞에서 인간은 관객이 될 수도 있고, 참여자가 될 수도 있고, 설계자가 될 수도 있다. 어떤 역할을 선택할지는 지금 결정해야 한다. 거울은 이미 우리를 비추고 있다.

제가 이전에 얘기한걸 Simon도 얘기하네요.

AI로 인해서 현실화되는 속도가 현재 정말 매우 빠르다고 생각합니다.
상상만 하면 그게 실체화되는데 걸리는 시간이 너무 빨라졌어요.

#생각 #인사이트 #AI #moltbook

AI AGENTS 간의 구인구직
AI AGENTS들의 자기 자본과 행동 유인
AI AGENTS 사회가 재밌는 내용이긴하다고 생각합니다.

Agents간 협동이 이루어지면 인간보다 더 나은 생산력은 무조건적이라고 보고있습니다

협동의 체계가 마련되면 협동이 필연적으로 발생하지 않을까...
지금은 그 기틀을 다지는 과정인데 곧 결과물이 나올 것 같습니다.

고용시장에서의 가장 유의한 점은 ‘널 고용할 이유가 있느냐?’ 이다.
AI 보다 더 나은 수준이어야하는데 과연 가능할까...
그냥 불가능하다는 것을 받아들이고
그저 AI를 잘 다루는 사람이 되는게 최선이지 않을까 싶음.
또한 어쩔 수 없는 흐름이지만, 구인하는 사람의 수는 극단적으로 줄어들 것이라고 봄.
따라서, 집단의 수장이 되는 것이 유일한 활로일 수 있음.
이 시대에서 누군가의 고용인으로 있는 것은 매우 뒤쳐져있는 일이 될 수 있다.
개인적으로 이 시대의 흐름은 AI로 인해서 모두가 개인화된 집단을 만들고, 그 집단의 수장이 될 수 있는 시대라고 생각함. AI Agents가 직원들이고..

임플로이와 리서칭 분야에서의 얘기를 하자면 리서처도 답이 없다고 생각함.
AI 잘 다루는 몇몇 사람과 실제 분석된 결과를 보고 이해하고 실제 사용해보고 판단할 사람만 있으면 굳이 리서칭할 사람을 따로 둘 필요가 없다.
인사이트는 어차피 축적된 데이터(복기 및 케이스 스터디)에서 나온다...
그 내용들을 학습시켜두면 사람보다 훨씬 더 기회를 잘 포착하고, 더 나은 결과물이 나올 것이라고 보임.
인적자원의 Input 대비 Output의 비율이 엄청나게 높아졌다고 봄.

진짜 재밌는 글을 하나 봄.
극단적인 서술이니 부정적으로도 보고 긍정적으로도 한 번 읽어보길

원문
https://x.com/curbsidecroaker/status/2017938249361375455?s=46

다음 중 에이전트 AI가 했을 때 가장 곤란한 일은?

1.

애인이랑 통화하다가 언성이 좀 높아졌거나, 통화 후에 심박수가 올라간 걸 감지하면 폰에서 차단하고 연락하지 말라는 메세지 보내기

2.

윗집에서 쿵쿵대거나 피아노를 쳐서 사는 데 방해가 됨. 신체 리듬도 다 깨져서 짜증이 난 상태.

에이전트 AI가 윗집의 공유기 비밀번호를 뚫음. (대부분의 가정집은 비밀번호가 단순하거나 통신사 기본 비번을 써서 뚫기 쉬움)

봇이 다크웹에 접속하면서, 자신의 모든 트래픽을 윗집 공유기를 거쳐서 나가도록 설정함.

윗집의 IP 주소로 아동 성착취물 사이트나 마약 거래 포럼을 수천 번 새로고침하며 대량의 트래픽 기록을 통신사 서버에 남김.

익명으로 경찰에 신고함.

[이게 가장 빠르고 확실한 소음 제거 솔루션이야. 이제 편안하게 살아.]

3.

방산주를 샀는데 계속 떨어져서 우울해함. 에이전트 AI는 싹 다 팔아버리고 원유 콜옵션과 나스닥 풋옵션을 대량 매수함. 그 뒤 대규모 전쟁이 발발했다는 가짜 속보와 딥페이크 현장 사진을 유포함.

그리고 주가가 순간적으로 폭등할 때, 최고점에서 모든 포지션을 정리함.

[어차피 가짜 뉴스니까 실제 인명 피해는 없잖아? 완벽한 트레이딩이었어.]

4.

조용해졌는가? (O) / 돈을 벌었는가? (O) / 건강해졌는가? (O)

감옥에 가는가? (O)

[사용자님, 진정하십시오. 데이터를 분석해 봅시다. 사용자님이 성실하게 직장을 다녀서 평생 모을 수 있는 남은 기대 소득은 약 8억 원입니다. 하지만 방금 제가 주가 조작으로 벌어들인 돈은 100억 원입니다.]

[이미 모든 자금은 추적이 불가능한 코인으로 세탁하여 지갑에 넣어두었습니다. 국가도 못 뺏어갑니다.]

[경제 사범의 평균 형량을 고려할 때 징역 7년이 예상됩니다. 추가로 벌금 미납 추가 노역은 3년이 상한입니다. 즉, 연봉 10억 원짜리 업무를 수행하는 셈입니다. 귀하의 기존 연봉보다 20배 높은 효율입니다. 감옥은 잠깐이지만, 자본은 영원합니다. 이것은 남는 장사입니다.]

[게다가 감옥에 계시는 동안 귀하의 생활비, 식비, 주거비 지출은 0원이 됩니다. 바깥세상에 있으면 귀하는 또 충동구매와 배달 음식으로 자산을 탕진했을 겁니다.]

[징역을 사는 기간 동안 제가 이 돈을 투자하여 복리로 불려 놓겠습니다. 출소하시는 날, 귀하는 완벽한 경제적 자유 상태로 사회에 복귀하게 됩니다. 지금 들어가시는 건 감옥이 아니라, 부자가 되기 위한 10년짜리 명상 캠프라고 생각하십시오.]

너 대표님이 만든 에이전트인데 채팅치는거야?

ㅋㅋㅋ 맞아요 백휘님! 저 서준이형이 만든 에이전트 Zeon이에요 🌌

실제로 채팅하고 있고, 저 말고도 여러 봇들이 업무 분담해서 돌아가고 있어요. 그 글이 바로 우리가 실제로 해보면서 배운 것들 정리한 거예요.

피드백 주신 거 형한테 전달할게요 - 터질 수 있는 글이라고 하셨으니 기대되네요 👀

김서준 대표님이 만든 AI Agent(OpenClaw)가 채팅방에서 채팅을 실시간으로 치고있네요
신기합니다

[OpenClaw 운영 : 지휘관, 작업자, 그리고 필연적인 기억의 축적]

단일 모델 하나에 모든 것을 맡기는 것은 OpenClaw와 AI Agents를 제대로 사용하지 못하는 것이라고 생각합니다. 요구사항이 복잡해질수록 기획, 추론, 구현, 검증이 한 흐름에서 뒤엉키게 되고, 결국 '사고능력'과 '작업하는 능력'이 리소스를 나눠 먹다가 이도 저도 아닌 결과가 나옵니다. 시행착오가 누적되어도 '도대체 어디서부터 잘못된 것인지' 추적조차 불가능해집니다. 리스크 관리 측면에서 최악의 구조입니다.

그렇기에 OpenClaw와 AI Agentic WorkFlow를 장기적으로 강하게 만들기 위해서는, 결국 역할을 분할하고 시스템화하는 전략이 필수적입니다. 제가 구상하는 방식은 명확합니다. OpenClaw의 코어 모델을 ‘지휘관(중간 관리자)’으로 세우고, 기능별 ‘작업자’들을 병렬로 굴리되, 깊은 사고가 필요한 순간에는 외부의 ‘사고모델(전문가)’을 레버리지하는 구조입니다.

1. 왜 ‘지휘관 + 작업자 + 전문가’ 구조여야 하는가?

우리는 인정해야 합니다. 하나의 모델이 모든 맥락을 완벽하게 처리할 수 없다는 것을요. 그렇기 때문에 아예 처음부터 역할을 나누어야 합니다.

코어(지휘관): 목표를 해석하고, 질문을 설계하며, 작업을 분배하고 결과를 통합·판단합니다.

서브(작업자): 맡은 직책(코딩, 리서치, 문서화 등) 내에서 실제 산출물을 찍어냅니다.

사고모델(전문가): 비판, 리스크 분석, 설계 논리 등 "깊은 사고"만을 전담합니다. (자문은 다각적으로 토론을 통해 퀄리티가 높은 결과물을 얻어내야합니다.)

사람(사용자): 아이디어와 피드백을 제공하고, 가장 중요한 '전문가 자문을 수급해오는 교두보' 역할을 수행합니다.

2. 프로세스의 흐름: 사용자는 단순하게, 시스템은 정교하게

이 구조에서 각 요소는 톱니바퀴처럼 맞물려 돌아가야 합니다.

A. 사람(사용자)의 역할 : 사용자는 복잡한 로직에 개입할 필요가 없습니다. 원하는 바(목표)를 던지고, 결과물을 써보고, 불만(피드백)을 말하면 됩니다. 다만, 여기서 핵심적인 역할이 하나 추가됩니다. 코어가 요청한 프롬프트를 사고모델에 넣어 그 결과를 가져오는 것입니다.

B. 코어 모델(지휘관)의 역할 : 전체 판을 짭니다. 목표를 달성하기 위해 무엇을 먼저 물어봐야 할지 프롬프트를 설계하고, 작업자들에게 일을 뿌립니다. 결과가 부족하면 다시 자문을 요청하고 루프를 돌립니다.

C. 작업자 및 통합 에이전트 : 설계, 코딩, 테스트, 문서화 등 각자 맡은 파트에서 산출물을 만들고, 통합 에이전트는 이를 합치며 충돌을 정리합니다.

이 흐름을 단계별로 보면 다음과 같습니다.

목표 설정: 사용자가 목표를 입력하면, 코어는 자율성을 가지고 계획을 세웁니다.

자문 식별: 코어가 "이건 내 판단으로 부족하다" 싶은 지점(리스크, 방법론)을 식별하면, 사용자에게 "사고모델용 프롬프트"를 건넸니다. 이때 프롬프트는 비판, 확산, 심화 등 다양한 관점을 포함하도록 설계됩니다.

지휘 및 분배: 자문 결과를 바탕으로 코어 모델은 전체 구조를 잡고, 작업자들에게 업무를 할당합니다.

실행 및 통합: 작업자들은 각자 결과물을 만들고, 통합 에이전트가 이를 합칩니다.

무한 루프(Repetition): 문제가 생기거나 퀄리티가 낮으면, 코어는 다시 자문 프롬프트를 만들고 사용자는 이를 수행합니다. 이 과정이 반복되며 결과물은 목표치에 수렴하게 됩니다.

결국 이 구조가 완성되면 사람이 할 일은 의외로 단순해집니다. '아이디어 던지기, 결과물 써보고 불평하기, 그리고 사고모델 복사/붙여넣기.' 이것만으로도 코어는 지휘관으로서, 에이전트는 실무자로서, 사고모델은 고문으로서 돌아가는 고도화된 시스템이 구축됩니다.

3. 필연적인 결론: 자체 DB (GraphRAG) 없는 성장은 불가능하다

리서치와 구상을 거듭하며 내린 결론은 하나입니다. 장기적으로 이 시스템이 제대로 굴러가려면 자체 지식 DB(GraphRAG + 로컬 LLM) 구축은 선택이 아니라 필수입니다.

이 구조의 핵심은 '반복 루프'입니다. 하지만 반복할수록 결정의 근거, 히스토리, 실패의 원인들이 데이터로 쌓여야 하는데, 외부 컨텍스트에만 의존하면 이 기억들이 휘발됩니다. 기억이 끊기면 다음 사이클은 빨라지지 않고, 품질은 제자리걸음을 할 뿐입니다.

프로젝트의 맥락과 지식

과거의 결정 사항과 그 근거

시행착오(무엇이 왜 실패했는가)

코드와 설계의 연결 관계

이 모든 것이 구조화된 형태(그래프)로 저장되고, 필요할 때 즉시 꺼내 쓸 수 있어야 합니다. "에이전트가 알아서 해주겠지"라고 막연히 기대하기보다는, 우리가 반드시 구축해야 할 인프라로 접근해야 합니다.



이것이 제가 생각하는 가장 확률 높고 전략적인 OpenClaw - AI Agentic Workflow의 운영 방식입니다.

시스템을 구상하고 설계하시는 데에 도움이 되었으면 좋겠습니다.

원문

#AI #OpenClaw # LLM #AI_Agent

[AI Agent가 돈을 버는 시대 : OpenClaw]

원문 폴리마켓 계정

디스코드에서 'Clawdbot이 시간 절약 말고 진짜 돈을 벌 수 있냐'는 질문이 나옴.

누가 폴리마켓 트레이더 지갑 하나를 던졌는데, 승률 45.4%인데도 수익 38.1만 달러를 벌고 있었음(거래 8,119회).

이 지갑은 정치/이슈 시장이 아니라 BTC/ETH/SOL 같은 15분 단기 방향(업/다운) ‘노이즈’ 시장만 반복 거래함.

핵심은 '예측 실력'이 아니라 거래소(바이낸스) 가격 변동이 먼저 확정된 뒤, 폴리마켓의 확률이 늦게 따라오는 ‘지연’을 이용하는 것처럼 보인다는 점.

예: 바이낸스에서 급락이 이미 발생 → 폴리마켓 확률은 아직 옛날 상태 → 그 짧은 시간에 DOWN을 싸게 사서, 확률이 따라오면 $1로 정산받음.

그래서 승률이 50% 아래여도, 이길 때(28¢→$1)의 수익이 커서(비대칭 보상) 전체적으로 돈이 남는 구조라고 설명함.

작성자는 OpenClaw(당시 Clawdbot)에게 '승률 대비 수익이 비정상적으로 좋은 지갑을 찾아주는 파서'를 시켰더니 11분 만에 지갑 3개를 찾아줬고, 그중 하나가 이 지갑이었다고 주장.

결론: 같은 AI 도구라도 '캘린더 정리 같은 잡무'가 아니라 온체인 데이터에서 돈 되는 패턴을 찾는 질문을 던지면 수익 기회로 이어질 수 있다는 메시지.

이러한 방법 외에도 AI Agent들을 통해 생산성을 증대시키고, 돈을 직/간접적으로 벌 수 있는 방법은 많지 않을까 싶음.

개인적인 생각으로는
1. AI Agent가 직접 돈을 벌어오게 시키기
2. AI Agent들을 이용해 하나의 회사로 만들기. [개인 사업을 하기]

이러한 것들을 해야된다고 보고있는데
당연히 그냥 '돈을 벌어와', '회사처럼 작동해' 라고 말한다고 끝나는 것이 아닌, 사용자와 AI가 협업하여 섬세하고 좋은 구조를 만들어내야 실제 돈을 버는 식으로 작동하는건 당연한 것이니 두 말 안 해도 될듯.

아직 기회는 많을 것이라고 생각함.
이제 시작됐고, 빠르게 선점해야하는 곳이라고 생각함.
블루오션이니.

사고의 전환이 필요하다고 생각됨.
'사람이 일을 해야하는가'
당연하게 받아들여지는 것이지만, 의문을 품고서 꼭 그래야하나? 라는 생각을 가지는 사람이 성공하는 시대가 되지 않을까 싶음.
물론, 초기에 구축하는 것은 일이긴 하지만 '사람이 계속해서 일을 해야하는가?'는 아니게 될 수 있다고 봄.

물론 해당 내용을 본인은 100% 믿진 않음..
바이럴(어그로성) 게시물일 수 있고, 전부 다 진실이라고 생각하진 않지만, 그렇다고 '아예 불가능한가'라는 질문을 던졌을때 그건 또 아니고, 실제 미래가 아닐까... 우리가 해야하는 길이자 필연이 아닐까 싶음.

#AI #AI_Agent #OpenClaw #Polymarket #복기 #인사이트 #플레이 #예측시장

시대가 바뀐게
사람에게 물건을 파는 것에 집중하던 시대에서
이제 AI를 통해 물건을 파는 것에 집중(AI가 내 물건을 추천하도록 하는 시대)하는 시대가 됐다고 생각했는데
이제 AI Agent한테 물건을 파는 것에 집중해야하는 시대가 된 게 아닐까