챗봇을 넘어 실행까지: Writer Agent, 기업용 AI 에이전트 플랫폼 출범

Writer Agent: 코드 없이 실행하는 기업용 AI 에이전트 플랫폼

샌프란시스코의 AI 스타트업 Writer가 대화형 지원과 자율적 작업 실행을 하나로 묶은 통합 플랫폼 Writer Agent를 공개했다. 기업 사용자는 자연어로 프레젠테이션 생성, 재무 데이터 분석, 마케팅 캠페인 기획, Salesforce·Slack·Google Workspace 등 업무 시스템 간 조율을 지시하고, 그 과정을 재사용 가능한 "Playbooks"로 저장해 "Routines"로 정기 실행할 수 있다. 파일럿을 넘지 못하는 AI 프로젝트가 많다는 현실에서, Writer는 개인 생산성을 조직 성과로 전환하는 간단하고도 강력한 에이전트 인터페이스를 내세운다.

핵심 개념: 챗 + 자율 실행의 결합

사용자가 "[회사 A]와 [회사 B]의 2쪽짜리 파트너십 제안서를 브랜드 덱으로 만들고, 임팩트 지표와 티어를 포함해줘"처럼 문장으로 요청하면, 에이전트가 작업을 단계별로 분해해 웹 리서치, 도표·그래픽 생성, 출처가 명시된 슬라이드 구성까지 수행한다. 사람이 몇 시간~수일 걸릴 일을 약 10~12분 내에 완성하는 식이다. 이 과정에서 필요한 외부 데이터는 Gong, Slack 등 커넥터를 통해 안전하게 불러온다.

비기술자도 만드는 자동화

요청을 단계로 쪼개는 계획 수립

에이전트는 요구사항을 해체하고 필요한 데이터·툴을 식별해 세부 계획을 세운다. "웹 리서치가 필요하다", "Gong/Slack 데이터가 필요하다"처럼 판단해 커넥터에 접근하고, 계획대로 실행한다.

Playbooks·Routines로 반복 업무 자동화

여러 단계를 묶어 동료와 공유 가능한 템플릿으로 저장하고, 일정에 맞춰 자동 실행한다. 사실상 지식 노동의 일부를 "오토파일럿"으로 전환하는 개념이다. 이같은 자동화 흐름은 Writer Agent의 대표 사용 패턴이다.

엔터프라이즈 보안·컴플라이언스와 거버넌스

Writer는 대규모·규제 산업의 요구에 맞춘 미세 권한 제어를 차별점으로 강조한다. 예컨대 특정 에이전트가 경쟁사 언급을 못 하도록 하거나, 웹 검색 사용을 일부 인원으로 제한할 수 있다. 모든 활동은 세밀한 감사 로그로 기록되며, 에이전트가 접근한 데이터와 수행한 액션을 투명하게 추적한다. 연구소 출신의 범용 모델을 기업용으로 전용한 경쟁사와 달리, 창업 초기부터 포춘 500·Global 2000을 겨냥한 설계 철학이 반영됐다.

시스템 통합 전략: MCP 기반 커넥터

Google Workspace, Microsoft 365, Snowflake, Asana, Slack, Gong, HubSpot, Atlassian, Databricks, PitchBook, FactSet 등 10여 개 이상의 앱과 사전 통합됐다. 표준인 MCP(Model Context Protocol)를 토대로 한 커넥터에 엔터프라이즈 레디 계층을 더해 보안·운영성을 강화했다. 사용자 업로드 파일 형식이 생소해도, 에이전트가 즉석에서 코드를 생성·실행해 텍스트를 추출·처리한다.

일상 자동화 예: 캘린더 요약→Slack 전송

매일 오전 10시 Google 캘린더 일정을 요약하고 외부 참석자를 식별해 LinkedIn 프로필을 찾은 뒤, Slack으로 요약을 전송하는 루틴을 데모로 선보였다. 영업팀의 경우 일일 콜 요약, 액션 아이템 도출, 계정별 채널 게시 및 태깅으로 후속 워크플로를 자동으로 촉발할 수 있다.

실제 적용 예시

모기지 대출사 마케팅 자동화

New American Funding은 Asana 티켓의 크리에이티브 브리프를 업로드하면, Writer Agent가 이메일 캠페인 업데이트부터 기사→소셜 캐러셀·영상 스크립트·캡션 변환까지 수행한다.

금융·CPG·마케팅 팀 활용

금융팀은 PitchBook·FactSet 데이터를 묶어 투자 대시보드를 만들고, CPG는 소셜 트렌드를 바탕으로 신제품 아이디어를 발굴하며, 마케팅은 브랜드 자산을 반영한 파트너십 제안서를 자동 생성한다.

고객·지표

TikTok, Comcast, Keurig Dr Pepper, CAA, Aptitude Health가 새로 합류했고, 기존에는 Accenture, Qualcomm, Uber, Vanguard, Marriott 등이 있다. 300곳+ 엔터프라이즈에 공급 중이며, 체결 계약액은 5,000만 달러를 넘어 올해 1억 달러로의 성장을 전망한다. 순매출 유지율(NRR)은 160%로, 초기 20~30만 달러 계약 고객 20곳이 연간 약 100만 달러로 확장했다.

모델·성능·비용

플랫폼은 100만 토큰 컨텍스트 윈도를 갖춘 자사 LLM Palmyra X5로 구동된다. 합성 데이터와 수익 체감 시 조기 종료 기법으로 약 70만 달러에 학습했으며, 100만 토큰 처리는 약 22초, 비용은 입력 100만 토큰당 0.60달러, 출력 100만 토큰당 6달러 수준으로 공시됐다.

투명성: 의사결정 과정을 보여주는 인터페이스

에이전트의 단계별 추론, 접근한 데이터 소스, 생성된 코드와 산출 과정을 UI에 드러내 사용자 신뢰를 높인다. 단순 API 호출 가시성을 넘어 정책·권한으로 행동을 통제하는 "슈퍼셋 오브 옵저버빌리티"를 지향하며, 세션 로그·사용자 피드백·출처·인용 제공을 통해 검증 가능성을 강화한다.

가격·구성: 기본 플랫폼에 포함

Playbooks, Routines, 커넥터, "Personality"(브랜드 보이스·톤 커스터마이즈)는 추가 요금 없이 Writer 플랫폼 기본 제공에 포함된다. 반복·정형 업무를 위한 100개+ 프리빌트 에이전트와, 특정 업무에 맞춘 멀티에이전트를 설계하는 AI Studio도 제공된다. 이처럼 총합적 번들링은 Writer Agent의 도입 장벽을 낮춘다.

시장 구도와 전략

엔터프라이즈 확산의 관건은 개인 생산성 도구가 아닌, 수천 명 조직에서도 일관·규모화·준수·통합이 가능한 시스템이다. Writer는 소비자용을 전용하는 대신, 처음부터 기업용으로 설계된 목적기반 플랫폼이 답이라고 본다. 2024년 11월 1억9천만 달러 가치평가(2억 달러 조달)와 Salesforce Ventures·Adobe Ventures 등 투자사는 이 논리에 힘을 실었다. 한편 Microsoft·Google은 유통 우위, OpenAI·Anthropic은 연구 우위를 지녀 경쟁은 치열하다.

한줄 결론

파일럿을 벗어나지 못하는 AI 프로젝트가 85%에 달하는 시장에서, 승자는 가장 강력한 모델을 가진 곳이 아니라 그 모델을 실제 엔터프라이즈 안에서 작동시키는 곳이라는 게 Writer Agent의 승부수다.