나를 복제하는 게, Personal AGI 대비바카라이다

개인적으로 재미있게 보고 있는 웹툰이 있다.

「호랑이형님」이라는 작품인데, 대학생 때부터 봐오던 웹툰이다.

최근 AI로 운영 중인 프로젝트들이 더 늘어나면서 문득 거기에 나오는 ‘오손’이라는 존재가 생각이 났다.

작품의 설정을 어떻게 해석하느냐와 별개로, 내 머릿속에 남아 있는 오손의 이미지는 이렇다.

본체와 닮은 또 하나의 존재.

자신에게서 무엇인가를 떼어내 만들어낸 분신 같은 존재.

요즘 AI를 쓰면서 자꾸 이 생각이 난다. 어쩌면 AI를 제대로 사용한다는 건, 나만의 오손을 하나씩 만드는 것이라 느껴지기도 한다.

처음에는 나도 AI를 그냥 챗봇으로 사용해왔는데, 이제는 정말 많은 것을 운용하고 있다.괜히 집중력이 분산되는 시대라는 이야기가 나오는 것도 과언은 아니라고 본다.

이제는 대부분의 작업을 할 때 기본적으로 GPT 계열의 Sol 설정과 Claude의 Fable 5 설정으로 1차 검토를 돌리고, Luna와 Opus 5, Grok 4.6, Sonnet 5를 동작시켜서 서로 협업 피드백을 하고, 나온 작업 지시를 Claude Code와 Codex 작업 세션에 넘겨주고 있다.

한 개의 프로젝트 기획부터 NotebookLM은 당연히 기본으로 둔다. NotebookLM은 유튜브 자료를 자동으로 가져와 지식과 정보로 정리할 수 있도록 세팅해뒀다.

그리고 두 개의 LLM을 활용하면서 기획 전략 문서부터 탄탄하게 생성한다. 그렇게 하면서 만들어 둔 것들이 Cron화되어 돌아가고 있다.

SEO, GEO, 상위 노출, 구글 트렌드 분석, 네이버 검색 트렌드 분석, 영상물 생성, 자동 GPT Imagine 생성, 경매 매물 서칭, 뉴스 기사 수집부터 분석, 만들고 있는 6개 서비스 자동 운영 등등

2월에 Local LLM으로 처음 입문했을 때는 질문을 하면 답해주고, 글을 넣으면 정리해주는 정말 단순한 작업들만 했었다. 지금과 비교하면 장족의 발전이긴 하다.

최근에 직접 운용하면서 꽤 괜찮은, 나에게 맞는 프롬프트 엔지니어링 방식을 찾았다. 어떻게 질문해야 더 좋은 답이 나오는지 계속 실험해봤는데, 정확히 말하면 상황·과업·의도·제약이라는 네 가지를 전달했을 때 결과가 확실히 좋았다.

그런데 계속 쓰다 보니 조금 이상한 생각이 들기 시작했다. 내가 매번 왜 이것을 설명하고 있지?

매번 새로운 에이전트를 생성하는 것도 아닌데 AI를 운용할 때마다, 새로운 세션을 만들 때마다 처음부터 자기소개를 하고 있어서 답답했었다.

다행히 Codex나 Claude에서 관련 문서를 불러와 세션 간 맥락을 이어갈 수는 있어서 좋지만, 이것도 아직은 한계가 있었다. 세션이 모든 정보를 자동으로 공유하는 것은 아니고, 읽어야 할 컨텍스트가 너무 많으면 놓치는 것도 많다. 그럼 다시 설명해야 하는 짜증나는 상황들이 발생한다.

(게다가 그걸 위해 소모되는 토큰도 너무 과했으니...)

내가 어떤 일을 하는 사람인지. 어떤 방식으로 판단하는지. 어떤 문장을 좋아하는지. 어떤 숫자를 중요하게 보는지. 지난번에는 어떤 결정을 했는지. 무엇을 절대 해서는 안 되는지. 매번 설명하고 있는 게 엄청난 괴로움으로 다가왔다.

그래서 생각한 건 더 견고한 하네스를 만들고, 그 구조를 계속 엔지니어링해야 한다는 것이었는데, 이걸 어떻게 명확하게 할 수 있을까...를 지금도 고민하고 있다. 현재는 워크플로우 MD 문서 간의 연결성을 더 확보해야 한다고 생각했다.

아직도 해당 작업은 진행 중이다.

키워드로 읽게 해야 할지, 아니면 전문을 다 읽게 해야 할지가 가장 고민이다. 아직 어떤 방식이 좋은 결과를 내놓는지 테스트하고 있으니...

AI에게 일을 시킬 때도 사람에게 시킨다고 생각하면 편했다.

한 가지 확실한 건 같은 세션을 사용하는데, 한쪽은 몇 분 만에 프로젝트 초안을 만들고, 그다음에는 에이전트 간 협업 리뷰를 진행할 수 있도록 회의 규정을 만들었다.

모델은 다르게 구성했다. 여기에 Grok 4.6 모델까지 붙이는 걸 고민 중이지만, 기존 모델만 활용해도 충분했다.

이건 단순히 모델을 하나 더 붙인다고 해결되는 문제는 아니었다고 생각한다.

정말 단순하게 접근했다.

사람에게 일을 시킬 때도 내가 원하는 결과가 무엇인지, 어떤 순서로 진행해야 하는지, 결과를 어떻게 확인할 것인지까지 전달해야 하는데, 이게 AI도 정말 똑같았다. 그냥 “이거 만들어줘”라고 던지면 그럴듯한 결과를 내놓기는 하지만 내가 원하는 방향과 다르게 가거나, 중간에 필요한 판단을 생략하거나, 확인되지 않은 내용을 섞어버릴 때가 너무 많았다.

처음부터 완벽한 결과를 달라고 하기보다, 이 프로젝트를 어떤 순서로 쪼개서 진행하고 각 단계에서 무엇을 확인해야 하는지부터 정해주면 결과가 만족스러웠다.

그래서 AI를 운용할 때도 사람에게 일을 시킨다고 생각하기 시작했다. 목표를 정하고, 역할을 나누고, 회의 규정을 만들고, 결과를 검토하는 방식으로 바꿨다. 그때부터 같은 모델을 사용해도 결과가 조금씩 달라지기 시작했다.

중요한 건 모델을 바꾸는 것보다, 모델이 일할 수 있는 환경을 먼저 만드는 일이었다.

그다음부터는 AI에게 ‘나’를 가르친다

뭐, 이제는 프롬프트 엔지니어링이라는 게 의미가 없어졌지만, 그래도 기본이라고 생각하고 있다.

프롬프트를 아무리 잘 만들어도 AI가 나를 모르면 한계가 생기는 것 같다.