# AI 뉴스 아사간 2026년 8월 25일: 슬랙 코드에서 AI 에이전트가 “동료”로 활용되면서 – 경쟁은 모델 기반에서 “인력 활용 시스템”으로 전환

> https://bookfactory.kr/c/news/11338
> 게시판: 뉴스
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-12T09:14:53.189Z

---

![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/306771771/rectangle_large_type_2_0814790380ed3bc699f0af14f6db0bd6.png?width=1280)

AI 뉴스 속보｜2026년 8월 25일 아침, 기억해야 할 중요한 한 가지가 있습니다. AI 경쟁의 다음 주전장은 “어떤 모델이 가장 현명한가”뿐만 아니라 “그 모델을 안전하게 어떻게 활용할 수 있는가”로 이동하고 있습니다. 상징적인 것이 바로 8월 24일에 발표된 “Slack Code”입니다. AI 에이전트를 팀 개발 현장에 도입하면서 인간이 중간에 중단하거나 방향을 수정하고, 최종적인 배포에는 인간의 승인을 남기는 것입니다. NVIDIA 또한 같은 날, 에이전트 AI에서는 GPU 단일 유닛이 아닌 네트워크, 추론 소프트웨어, 보안까지 포함한 전체 설계가 중요하다고 밝혔습니다. (Salesforce) 어제는 “AI를 신뢰하려면 비용이 발생한다”고 보았습니다. 오늘, 그 신뢰를 기술로 구현하는 계층이 보입니다.

오늘 AI 업계 한 단어로 표현하자면 “신뢰가 필요하다”는 것을 깨달았다. 오늘 아침에는 그 신뢰를 만드는 시스템의 개략적인 모습이 보이기 시작했다. AI가 이메일, 슬랙, 코드, 내부 데이터에 연결될수록 모델뿐만 아니라 기억, 도구, 접근 권한, 감독, 중단 기능, 인간 승인 등 모델 주변을 구축하는 능력이 AI 에이전트의 성능과 안전성을 좌우하기 시작하고 있다.

오늘 가장 중요한 뉴스 1. 슬랙, “슬랙 코드” 발표 – AI 에이전트를 팀 개발에 활용하다. 무엇이 일어났나? Salesforce는 8월 24일, 슬랙에서 인간과 AI 에이전트가 공동으로 소프트웨어 개발을 수행하는 “슬랙 코드”를 발표했습니다. 전용 코드 채널에,

- 팀 회의
- 오늘의 목표는 다음과 같습니다.

*   “AI 활용법” 제3장 “자연어 처리” 관련 데이터 분석 작업 완료
*   Google Cloud Platform에서 실행되는 에이전트의 성능 모니터링 및 로그 분석
*   ChatGPT를 활용한 새로운 프롬프트 엔지니어링 테스트 3회 진행 (각각 10회 반복)
*   Amazon S3에 저장된 이미지 데이터셋의 품질 검사 및 오류 수정 (총 500개 이미지)
*   에이전트의 작업 로그를 기반으로 효율성 개선 방안 도출 및 다음 작업 계획에 반영
- 코드 차이점
- 동작 미리보기

집약합니다. Claude Code, Devin, GitHub Copilot, ChatGPT, Vercel 기반 에이전트 등을 활용할 수 있으며, 중요한 것은 인간이 AI를 일시 중단하거나, 방향을 수정하거나, 멈출 수 있는 점입니다. 최종적으로 본번 환경으로 변경을 반영할 때도 인간의 승인을 남기고 있습니다. (Salesforce) 어제와 뭐가 다른가요? 어제 게시글에서는 AI에게 일을 맡기는 정도가 보안 감사 권한 관리 담당자에게 업무 인계를 중요하게 할 것이라고 설명했습니다. Slack Code는 이 이야기를 상당히 구체적으로 합니다. AI에게 일을 시키는 것과 AI를 자유롭게 두는 것은 같지 않습니다. AI가 실제로 작업을 수행하는 한편, 인간이 중간에 감독하고 수정할 수 있는 메커니즘을 처음부터 제품에 통합하는 것입니다. 이것이 기업 AI의 표준 형태로 자리 잡기 시작했습니다. 본질은 어디에 있느냐 하면, 지금까지 AI 제품의 가치는 “어떤 모델을 탑재하고 있는가”로 이야기되는 경향이 있었습니다. 하지만 기업이 원하는 것은 결국 모델이 아닌 업무의 완료입니다. 그렇다면 가치를 창출하는 곳은 모델 → 도구 → 기억·컨텍스트 → 권한 관리 → 감독·중단 → 인간 승인 → 업무 완료로 확장됩니다. 이 모델 주변의 메커니즘은 일반적으로 **agent harness(에이전트·하르ネス)** 등으로 불립니다. 자동차에 비유한다면, 모델이 엔진이라면, 하르ネス는 핸들, 브레이크, 내비게이션, 계기판, 안전 장치까지 포함한 “굴릴 수 있는 메커니즘”과 같습니다. 우리에게는 무엇이 관련이 있을까요? 앞으로 일에서 AI를 선택할 때 “GPT와 Claude 중 어느 것이 더 똑똑한가?”만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 오히려 어떤 정보를 읽을 수 있는지, 무엇을 임의로 실행할 수 있는지, 중간에 멈출 수 있는지, 누가 승인했는지 기록되는지가 중요해집니다. 투자자들이 주목해야 할 것은 AI 에이전트의 사용자 수만이 아닙니다. AI가 실제로 완료한 업무량, 1건당 비용, 오류율, 인간의 개입율 등이 앞으로 더 중요한 지표가 될 가능성이 있습니다.

다른 중요한 뉴스 2. NVIDIA, 에이전트 AI를 “GPU 단일”이 아닌 전체 시스템에서 최적화

NVIDIA는 8월 24일, Vera Rubin 세대를 중심으로 한 새로운 에이전트 AI용 추론 기반을 발표했습니다. Groq 3 LPX에 대해 100,000 토큰의 긴 문맥을 사용하는 조건에서 Gemma 4 31B를 매초 3,400 토큰 처리했다는 설명을 담고 있습니다. 또한 다른 AgentX 평가에서는 Vera Rubin NVL72가 특정 조건에서 GB300 NVL72 대비 최대 30배의 전력당 처리량을 보였다고 주장합니다. 이 모든 숫자는 NVIDIA 측의 측정 조건에 기반한 숫자이므로, 그대로 모든 용도에 일반화해서는 안 됩니다. (NVIDIA Blog) 중요한 것은 숫자에 비해 NVIDIA 스스로가 “차세대 AI는 단일 칩이 아닌, 모든 계층이 연계하여 성능을 내는” 방향으로 나아가고 있다는 점입니다.

중요도: ★★★★★
일반 사용자: ★★★★☆
비즈니스: ★★★★★
투자자: ★★★★★
이유: 에이전트 AI의 비용 경쟁이 GPU 성능에서 시스템 전체의 효율로 확장될 가능성이 있기 때문입니다.

3．Anthropic는 8월 24일 VentureBeat 보도에 따르면 “회사용 Claude”로 전환하고, “multiplayer AI” 전략의 세부 사항이 공개되었습니다. Anthropic가 Claude Tag를 통해 추진하는 이 전략의 핵심은, Claude Tag 자체의 업데이트가 이미 시작되었음에도 불구하고, 기존처럼 1개의 메시지 단위로 판단하는 대신, Slack 대화 전체, 기억, 지시사항 등을 고려하여, 호출되지 않았더라도 Claude가 스스로 참여할지 여부를 결정하는 방식입니다. Anthropic에 따르면, 이 변경으로 인해 참여 결정의 정확도가 약 30% 향상되었다고 합니다. 이는 챗봇 AI에서 상당히 큰 변화입니다. “사람이 AI를 호출하는” 방식에서 “AI가 업무 흐름을 파악하여 필요한 시점에 스스로 참여하는” 방식으로 전환되는 것입니다. 편리해질수록 어떤 채널을 읽을 수 있는지, 어떤 것을 기억할 수 있는지, 어디까지 실행할 수 있는지에 대한 권한 설정이 중요해집니다. 중요도: ★★★★☆ 일반 사용자: ★★★★☆ 비즈니스: ★★★★★ 투자자: ★★★★☆

4．OpenAI는 “AI에게 열쇠를 넘겨주는” 미래를 시험하기 위해 8월 24일 TechCrunch에서, OpenAI에서 데스크톱 앱을 담당하는 엔지니어가 AI에게 이메일, 슬랙, 스마트폰, 노션, 피그마 등 접근 권한을 부여하여 테스트하고 있음을 보도했습니다. ChatGPT Work 자체는 7월 9일에 발표되었으며, 연결된 앱과 파일을 교차하며 장시간 작업을 수행할 수 있는 에이전트입니다. OpenAI 공식도 중요한 작업에는 사용자의 승인을 거칠 수 있도록 설계되었음을 설명하고 있습니다. (Yahoo! 기술) 즉, OpenAI가 향하는 방향 또한 Anthropic와 유사합니다. AI의 가치를 높이기 위해서는 더 많은 정보와 권한으로 연결되어야 하지만, 연결될수록 누출 및 오작동 위험도 커집니다. 향후 기업 AI에서는 이러한 장단점을 누가 가장 잘 해결하느냐가 중요해질 것입니다. 중요도: ★★★★☆ 일반 사용자: ★★★★★ 비즈니스: ★★★★★ 투자자: ★★★★☆

5．NVIDIA와 Perplexity는 “어제부터의 지속 관찰” 이 부분만 새로운 뉴스라기보다는 어제 저널리즘 특종의 중요한 지속적인 자료입니다. Reuters는 8월 24일, NVIDIA가 Perplexity에 투자 여부를 논의하고 있으며, 자금 조달 시 평가액이 300억 달러를 훨씬 넘을 수 있다는 보도를 했습니다. Perplexity의 연간 매출은 연초의 2.5억 달러 미만에서 7.5억 달러 초과로 증가했다고 합니다. (Reuters) 어제는 “AI의 입구에 엄청난 가치가 붙어 있다”고 읽었습니다. 오늘 아침의 Slack, Anthropic, OpenAI까지 포함하면, 더욱 그 이후――입구를 움켜쥔 기업이, 이용자의 일 그 자체에 얼마나 깊숙이 침투할 수 있는지가 다음 경쟁입니다. 중요도:★★★★☆ 일반 사용자:★★★☆☆ 비즈니스:★★★★☆ 투자자:★★★★★

5가지 뉴스를 연결했을 때 무엇을 볼 수 있을까요? 지금까지 내용을 보니, 슬랙, NVIDIA, 앤트로픽, OpenAI, 퍼플렉서티는 각각 다른 뉴스로 보입니다. 하지만 하나의 선으로 연결할 수 있습니다. 모델을 만들고 → AI의 진입 문턱을 잡고 → 회사의 데이터에 연결하고 → 도구를 사용하게 하고 → 기억을 부여하고 → 권한을 설정하고 → AI를 감독하고 → 일을 완료시키는 것입니다. AI 산업의 경쟁 범위가 이렇게 넓어지고 있습니다. NVIDIA가 8월 21일에 발표한 연구에서도 동일한 Claude Opus 5를 사용하면서 기억 관리 및 감독 에이전트가 포함된 하네스를 변경함으로써 ARC-AGI-3의 성적이 30%에서 100%로 상승했다는 보고가 있습니다. 이는 과거 24시간의 뉴스만이 아닙니다. 오늘 아침의 구조를 이해하는 데 중요한 배경 정보입니다. (TechCrunch) 모델 성능이 같더라도 “어떻게 활용할 것인가”에 따라 성능, 비용, 안전성이 달라집니다. 이것이 오늘날의 새로운 관점입니다.

그리고 여기서부터가 오늘 가장 중요한 포인트입니다. 어제 유료 부분에서는 AI를 안심하고 사용할 수 있도록 ‘신뢰 비용’을 여러 고객에게 재활용할 수 있다면 경쟁 우위로 만들 수 있다고 생각했습니다. 오늘 아침의 뉴스를 보니, 그 재활용 가능한 메커니즘의 일부가 드러나고 있습니다. 기억 관리, 권한 설정, 감독 에이전트, 로그, 중단 기능, 인간 승인입니다. 즉, AI 기업의 경쟁력을 판단할 때에는 모델 자체와 그 주변의 보조 시스템을 분리하여 고려해야 합니다.

페로우의 시선으로 바라본 아침, 화려한 신 모델이 나오지 않는 건 오히려 AI 산업의 구조를 꿰뚫어 볼 수 있는 기회다. 어제는 “신뢰에는 비용이 따른다”고 생각했는데, 오늘 아침에는 그 신뢰를 실현하는 핵심 부품들이 드러났다. AI에 기억을 부여하고, 도구를 제공하며, 권한을 설정하고, 위태롭게 작동할 때 멈추게 하는 기능이다. 모델이 머릿속이라면, 이는 회사 내에서 일하는 몸과 규칙에 해당한다. 모델 성능 격차가 줄어들수록 이 주변 기술의 가치는 더욱 커질 것이다.

오늘 확인해야 할 세 가지는 1. Slack Code를 통해 실제로 AI 에이전트의 업무량이 얼마나 증가하는지 도입 기업 수뿐만 아니라 인간의 개입률이나 완료 태스크 수가 중요합니다. 2. NVIDIA의 8월 26일 실적 발표 GPU 수요뿐만 아니라 에이전트 추론 증가가 매출, 수익률, FCF(Free Cash Flow)에 어떻게 연결되는지 살펴봅니다. 3. OpenAI와 Anthropic이 “권한 관리”를 어디까지 제품화할지 AI에 넘겨줄 수 있는 권한이 증가할수록 감사, 정지, 승인 기능의 차이가 기업 선택을 좌우할 가능성이 높습니다.

세 명이 오늘을 되돌아본다 🦝 ぽんちゃん 모델이 같아도, 주변의 시스템 때문에 그렇게 큰 차이가 난다면 “어느 AI가 가장 현명한가?”만 보는 건 아니겠지? 🦉 페로우そういう 문제야. 자동차도 엔진만으로는 움직일 수 없듯이, AI도 기억, 도구, 권한, 감독까지 갖춰야 제대로 일할 수 있는 것뿐이야. 🐱 시로ちゃん 슬랙 안에서 AI가 갑자기 대화에 끼어드는 건 편리하겠지 하지만 모든 대화를 읽히는 건 조금 걱정되네. 🦉 페로우 그게 다음 경쟁이지. “모든 것을 할 수 있는 AI”보다 필요한 때만 정확하게 움직이고 불필요한 것을 하지 않는 AI가 기업에서는 더 가치를 지닐 수도 있겠어. 🦝 ぽんちゃん 현명함만으로는 “맡기는 방법”까지 상품이 되는 거네.

오늘의 포인트

- 오늘 가장 큰 뉴스는 슬랙 코드(Slack Code)가 인간과 AI 에이전트의 공동 작업에 중단 및 승인 기능을 결합했다는 것이다.
- AI 업계의 큰 변화는 경쟁이 모델 성능에서 “모델 + 하르니스 + 권한 + 실행 기반”으로 확장되고 있다는 점이다.
- 다음으로 살펴봐야 할 점은 하르ネス 층이 실제로 도입 비용을 낮추고, AI 활용량, 순이익, 지속 계약을 늘릴 수 있는지 여부입니까.

더 깊이 알고 싶으신 분들을 위해 어제는 “신뢰 비용이 습지(堀)가 될 가능성”을 고민했습니다. 그렇다면 오늘 발견한 하르ネス 계층 – 기억, 도구, 권한 관리, 감독 에이전트 –는 실제로 누구의 매출과 이익이 되는 걸까요? 여기서 핵심은 모델 기업만을 추적하고 보면 보이지 않는 “다음 AI 이익 풀(プール)”이 보이기 때문입니다.

이 시리즈에서는 매일 아침 해외 뉴스를 중심으로 “오늘 알아야 할 AI 뉴스”만을 선별하여 그 뉴스들끼리 어떻게 연결되어 있는지 정리합니다. 좋으시면 팔로우하시고 내일의 AI 뉴즈도 확인해주세요. 다음으로 상황이 크게 바뀔 가능성이 있는 것은 8월 26일 NVIDIA 실적 발표입니다. 에이전트 AI의 급격한 확대로 인해 “기대”가 아닌 실제 추론 수요와 현금 확보로 바뀌었는지 숫자를 통해 확인하는 기회가 될 것입니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1787614352-H0XWgb2CYsPhGBK7Jkw9lR5x.png?width=1200)

## 목차

- 부족의 AI 투자 강좌, AI 하네스는 다음 이익 풀이 될까?――Slack Code, NVIDIA에서 읽는 “모델의 외측”으로 돈을 버는 회사. 어제 사카나 AI, 방위부, 한국의 AI 윤리, 대만의 수출 관리에서 **AI를 안심하고 일에 맡추기 위한 “신뢰 비용”**에 대해 설명했다. 또한 안전, 감사, 권한 관리 시스템을 한 번 구축하여 많은 고객에게 재사용 가능하다면 신뢰 비용 자체가 “성벽”이 될 수 있다는 가설을 세웠다. 오늘 아침 뉴스를 보니 이 가설이 상당히 강화된 것 같다. 왜냐하면 Slack Code에서는 사람이 AI를 중간에 멈추거나 승인하고 감사 로그까지 제품에 포함되었고, NVIDIA는 “모델뿐만 아니라 주변의 하네스가 AI 에이전트의 성능을 좌우한다”고 명확히 밝혔기 때문이다. (Salesforce) 오늘의 주제는 “신뢰 비용”이 단순한 비용이 아니라 판매 가능한 제품이 된다면 누가 이익을 얻을 수 있는가이다.
- 지난번 “신뢰 비용”에서, 오늘은 “신뢰를 제품화하는 회사”로 전환하겠습니다.
- 2. 오늘 뉴스를 “투자자들의 언어”로 번역하면
- 3. “놀라운 AI 뉴스”와 “투자 가치”는 분명히 다르다.
- 4. 인공지능 활용 시대에 이익을 얻는 회사 - 어려워지는 회사
- 5. 🦉펠로우가 주목하는 “하르네스 기업의 5가지 숫자”
- 초심자들이 오늘 가장 흔하게 저지르는 오류는 “하르네스가 중요한 순간, 즉 기반 모델의 가치가 상실되는” 것이 아니다.
- 7. 🦉 투자자를 위한 오늘의 체크리스트
- 8．🦉펠로우십의 오늘 결정
- 다음 회차에 연결되는 핵심 사항

현재 35/41번 note.com 게시글의 본문 청크를 제공받지 못했습니다. 해당 텍스트를 제공해주시면, 요청하신 대로 자연스럽고 정확한 한국어 번역본을 출력해 드리겠습니다.

- Salesforce / Slack：Slack 코드 발표, 코드 채널, 인적 정지 및 승인 기능.
- NVIDIA: 베라 루빈, Groq 3 LPX, AgentX 에이전트 추론 성능 (NVIDIA 블로그)
- VentureBeat / Slack: 클로드 태그와 “멀티플레이어 AI”.
- OpenAI / TechCrunch：ChatGPT Work와 AI 기반 업무 앱 연결 전략. (OpenAI)
- Reuters: NVIDIA가 퍼플렉시티 투자 협의를 진행 중입니다.
- TechCrunch / NVIDIA: 에이전트 하르네스가 장기 작업 성능에 미치는 영향

**출처:** [note 원문](https://note.com/gifted_ixora801/n/nde3b6221976b)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 28청크*

[원문 보기](https://note.com/gifted_ixora801/n/nde3b6221976b) | 출처: note.com