구글 Opal, 엔터프라이즈 AI 에이전트 설계 새 기준 제시

Opal 업데이트: 기업 현장에서의 의미

구글 랩스는 Opal에 에이전트 스텝을 추가해 모델과 도구 호출 순서를 사람이 일일이 고정하지 않고, 목표를 제시하면 시스템이 최적 경로를 스스로 결정하도록 바꿨다. Gemini 3 Flash, Veo 같은 모델 호출, 필요한 도구 선택, 추가 정보 수집을 위한 사용자 대화까지 한 번에 오케스트레이션한다. 이는 단순한 기능 추가가 아니라 2026년을 좌우할 참조 아키텍처를 제시하며, AI 에이전트 설계를 레일 기반 고정 흐름에서 목표 지향 동적 흐름으로 이동시킨다.

레일에서 벗어나는 전환점

초기 CrewAI와 LangGraph 등은 자율성과 통제 사이 긴장 속에서 탄생했다. 당시 모델은 개방형 의사결정을 신뢰하기 어려워, 모든 분기와 도구 호출을 사전에 규정한 ‘레일 위의 에이전트’가 주류였다. 이 방식은 단순 과제엔 유효하지만 상태 공간이 폭증하는 실제 업무에는 한계가 컸고, 새로운 상황에 적응하기 어렵다는 모순이 있었다. Gemini 3 시리즈와 Anthropic Claude Opus 4.6, Sonnet 4.6 등은 계획·추론·자기교정 신뢰도가 임계점을 넘어서며, Opal의 에이전트 스텝은 바로 이 변화를 공식화한다.

2026년을 규정할 세 가지 능력

적응형 라우팅: 상황별 최적 경로 선택

Opal은 고정 순서 대신 목표와 제약, 사용 가능한 도구를 입력으로 받아 실행 경로를 동적으로 구성한다. 이는 Claude Code가 실무에서 도구 호출과 단계 결정을 자율 처리하며 안정화된 패턴과 맞닿아 있다. 소비자용 노코드 제품에 이 능력이 내장됐다는 사실은 기술이 실험 단계를 넘어섰음을 시사한다.

지속 메모리: 데모를 넘어 프로덕션으로

업데이트로 Opal은 세션 간 선호도, 과거 상호작용, 누적 컨텍스트를 기억한다. OpenClaw가 마크다운·JSON 기반 단일 사용자 메모리로도 충분했던 것과 달리, 엔터프라이즈는 다사용자·다세션·경계 보안을 만족해야 하며 민감 정보 누수 없이 분리된 메모리 상태를 유지해야 한다. 구매 검토 시 메모리 전략 부재는 곧 운영 한계를 의미한다. 지속 메모리는 시간이 지날수록 가치를 증식시키는 AI 에이전트의 핵심 기반이다.

휴먼 인 더 루프 오케스트레이션

Opal의 인터랙티브 채팅은 필요 시 실행을 멈추고 사용자에게 질문하거나 선택지를 제시한다. LangGraph처럼 그래프에 고정 점검 노드를 박아두는 접근에서 나아가, 정보의 질과 완전성에 따라 에이전트가 스스로 인간 개입 시점을 판단한다. 이 유연한 상호작용은 예측 곤란한 현업 시나리오에서 더 잘 확장된다.

동적 라우팅: 자연어로 정의하는 분기 조건

Opal은 여러 경로를 정의해두고 사용자 맥락에 맞는 경로를 모델이 선택한다. 예컨대 경영진 브리핑 에이전트는 신규 고객이면 웹 검색을, 기존 고객이면 내부 회의록 검토를 우선한다. 분기 조건을 코드가 아닌 자연어로 기술할 수 있어 개발자뿐 아니라 도메인 전문가와 애널리스트도 복잡한 동작을 설계할 수 있다. 이로써 채택의 병목은 공학이 아니라 업무 지식으로 이동한다.

Opal이 구축하는 ‘에이전트 지능 계층’

내부 에이전트 SDK인 Breadboard의 교훈을 바탕으로, 에이전트 스텝은 단순 노드가 아니라 모델 조합, 도구 호출, 메모리 관리, 동적 라우팅, 인간 상호작용을 아우르는 오케스트레이션 레이어다. Anthropic의 Claude Code가 야간 자율 코딩을 수행하는 원리와 유사하며, Ralph Wiggum 플러그인이 보여준 실패-재시도 기반 자기교정 통찰도 반영된다. 핵심은 프런티어 모델의 향상된 추론력을 활용해 수동 구성의 필요를 지속적으로 줄이는 통합 역량이다.

엔터프라이즈 실전 가이드

첫째, 모든 분기를 하드코딩하는 과설계를 걷어내고 목표·제약·도구 제공 후 모델 라우팅으로 전환하라. 둘째, 메모리를 선택 기능이 아닌 아키텍처의 1급 구성요소로 설계하라. 셋째, 휴먼 인 더 루프를 사후 안전망이 아니라 동적으로 호출 가능한 기본 능력으로 두어라. 넷째, 자연어 라우팅을 도입해 도메인 전문가가 설계 과정에 직접 참여하도록 하라. 이렇게 하면 AI 에이전트 운영은 ‘프로그래밍’이 아니라 ‘관리’로 재정의된다.

실제 적용 예시

홈페이지 제작 전 필수 체크리스트

프로젝트 킥오프 단계에서 에이전트 스텝을 활용해 목표 고객군, 핵심 전환 지표, 콘텐츠 자산 현황, 접근성·보안 요구사항을 자동 수집·정리한다. 지속 메모리는 이해관계자의 피드백과 선호 UI 패턴을 세션 간 축적해 재작업을 줄인다. 부족 정보가 감지되면 휴먼 인 더 루프로 질문을 트리거해 결정을 명확히 하고, 동적 라우팅으로 B2B와 B2C 요구를 다른 작업 경로로 분기한다. 이 흐름에서 AI 에이전트는 PM의 부담을 덜고 초기 정의의 품질을 고르게 만든다.

홈페이지 제작 프로세스 단계별 안내

기획 단계에서는 경쟁사 리서치와 키워드 맵을 자동 생성하고, 설계 단계에서는 디자인 시스템과 컴포넌트 목록을 도구 호출로 만든다. 개발 단계에서는 Gemini 3 Flash와 코드 도구를 연계해 템플릿을 생성하고, 콘텐츠 단계에서는 Veo로 시연 영상을 제작한다. 검수 단계에서 신뢰도 임계치를 넘지 못한 항목은 인간 승인 루프로 보내 품질을 보장한다. 이렇게 설계된 파이프라인은 반복 프로젝트에 재사용되며, AI 에이전트의 메모리가 누적될수록 속도와 완성도가 동반 향상된다.