AI Agent를 둘러싼 논의는 빠르게 실행의 영역으로 이동하고 있습니다. 답변을 생성하고, 문서를 요약하고, 계획을 세우는 단계에서 더 나아가 실제 업무 시스템에 접속해 필요한 절차를 수행하는 방향으로 확장되고 있습니다.
최근 Anthropic은 Claude Platform에서 Computer Use, Browser Use Tool, Skills API, Files API를 정식 공개하며, 이를 프로덕션 에이전트 스택의 일부로 제시했습니다. 이번 발표에서 Computer Use는 화면을 보고 클릭하고 입력하는 기능보다 넓은 실행 환경으로 다뤄졌습니다. 웹 애플리케이션 조작, 조직 지식 적용, 파일 입출력, 결과물 반환까지 포함하는 프로덕션 에이전트 스택의 일부로 제시된 것입니다.
같은 시기 Tencent는 UI-Mate-27B를 공개했습니다. UI-Mate-27B는 실시간 스크린샷을 관찰하고, 현재 화면 상태를 바탕으로 키보드와 마우스 액션을 생성하는 오픈웨이트 모델입니다. Computer Use가 특정 제품군을 중심으로 한 기능에서 오픈 모델 생태계로 확산되고 있음을 보여주는 흐름입니다.
Enhans도 실제 웹 환경에서 AI가 업무를 수행하는 문제를 꾸준히 다뤄왔습니다. Enhans의 Large Action Model인 ACT-1은 Online-Mind2Web 평가에서 전체 2위를 기록하며, 웹 기반 작업 수행과 실행 경로 재사용 가능성을 보여준 바 있습니다.
엔터프라이즈 환경, 업무는 여전히 화면 위에서 실행됩니다
많은 기업이 업무 자동화를 이야기하지만, 실제 현장에는 API만으로 연결하기 어려운 시스템이 많습니다. 관리자 페이지, 공급사 포털, 금융·공공 업무 시스템, SaaS 콘솔, 내부 운영 도구처럼 사람이 직접 접속해 확인하고 입력하고 승인해야 하는 화면이 여전히 존재합니다.
이런 환경에서는 AI가 좋은 판단을 내려도 마지막 실행 단계에서 사람이 다시 개입해야 하는 경우가 많습니다. 데이터를 분석하고 다음 액션을 추천할 수는 있지만, 실제 시스템에 들어가 값을 입력하거나 문서를 업로드하거나 상태를 변경하는 일은 별도의 실행 환경을 필요로 합니다.
앞선 아티클에서는 AI가 업무 맥락을 정확하게 이해하고 참조하기 위한 구조를 다뤘습니다. Computer Use는 그 다음 단계의 질문과 연결됩니다. AI가 업무 기준과 맥락을 이해한 뒤, 실제 업무 시스템에서 어떤 절차를 수행하고 어떤 결과를 남길 수 있는가의 문제입니다.
기업 환경에서는 AI가 화면을 클릭할 수 있다는 사실만으로 충분하지 않습니다. 그 실행을 얼마나 안정적으로 반복할 수 있는지, 어떤 권한 안에서 움직이는지, 실행 결과를 어떻게 검증하고 기록할 수 있는지가 함께 다뤄져야 합니다.
기업 업무에는 반복 가능한 실행 기준이 필요합니다
개인 사용자가 Computer Use를 사용할 때는 한 번의 작업을 끝내는 경험이 중요합니다. 웹사이트에 접속해 정보를 찾고, 양식을 채우고, 예약이나 조회 같은 작업을 완료하면 충분할 수 있습니다.
기업 업무에서는 같은 방식으로 접근하기 어렵습니다. 반복되는 업무는 매번 같은 기준으로 수행되어야 하고, 화면이 바뀌거나 입력 필드가 달라졌을 때도 안정적으로 대응해야 합니다. 실행 중 오류가 발생하면 어느 단계에서 멈췄는지 확인할 수 있어야 하고, 민감한 작업에는 사람의 승인 절차가 필요합니다.
엔터프라이즈 Computer Use를 업무에 적용하려면 실행 조건이 먼저 정리되어야 합니다. 어떤 시스템에 접근할 수 있는지, 어떤 액션을 자동으로 수행할 수 있는지, 어떤 단계에서 사람의 승인을 받아야 하는지 정의해야 합니다. 이 기준이 있을 때 Computer Use는 실제 업무 환경에서 반복 가능한 자동화로 운영될 수 있습니다.
커머스 상품 등록 검수로 보는 Computer Use 적용 방식
커머스 플랫폼 운영 환경에서는 매일 새로 등록되는 수백 건의 상품 정보가 플랫폼 기준과 표시광고법 등 규정과 가이드라인에 맞는지 확인하는 업무가 반복됩니다. 운영팀은 상품명, 상세 설명, 이미지, 카테고리, 필수 고시 정보, 금지 표현, 과장 표현 등을 확인하고 승인·반려·보류 여부를 판단해야 합니다. 이 과정은 상품 등록 화면, 검수 기준 문서, 카테고리 정책, 처리 이력 화면을 오가며 진행됩니다.
사람이 직접 처리할 때는 처리량과 일관성에 한계가 생깁니다. 검수자가 늘어나도 기준 적용 방식이 달라질 수 있고, 어떤 항목 때문에 반려됐는지, 어떤 기준에 따라 보류됐는지 기록이 충분히 남지 않으면 같은 오류가 반복될 수 있습니다. 특히 프로모션, 시즌 이벤트, 신상품 입점이 몰리는 시기에는 검수 대기열이 길어지고, 반려와 재검수 요청이 반복되며 운영 부담이 커집니다.
이와 같은 커머스 상품 등록 검수에서는 업무 맥락과 실행 단계가 함께 연결되어야 합니다. AgentOS는 상품, 카테고리, 정책 기준, 검수 이력 같은 업무 맥락을 관리하고, ACT-2 기반 Computer Use는 실제 상품 등록 화면에서 확인, 입력, 판정, 결과 기록 같은 실행 단계를 수행하는 방식으로 연결될 수 있습니다.
ACT-2는 검수 기준에 따라 어떤 항목을 확인했는지, 어떤 결과가 남았는지, 이후 유사한 검수 업무에 어떤 실행 경로를 다시 활용할 수 있는지를 운영 가능한 형태로 남기는 데 도움을 줍니다. 화면 위에서 이루어지는 반복 업무를 실행 기록과 재사용 가능한 워크플로우로 연결할 때, Computer Use는 커머스 운영 자동화의 범위를 더 넓힐 수 있습니다.
제조 현장에서는 설비 이력과 점검 기준을 함께 봐야 합니다
제조 현장의 설비 점검과 정비 업무에서도 여러 시스템을 오가는 확인 작업이 반복됩니다. 설비 이상이 발생하면 담당자는 현재 설비 상태, 과거 정비 이력, 작업 지시서, SOP, 점검 항목, 조치 기록을 함께 확인해야 합니다. 이 정보는 하나의 시스템에 정리되어 있지 않고, 여러 화면과 문서, 내부 도구에 흩어져 있는 경우가 많습니다.
사람이 직접 처리할 때는 숙련자의 경험에 판단이 크게 의존할 수 있습니다. 같은 이상 징후라도 어떤 이력을 먼저 봐야 하는지, 어떤 점검 항목을 우선 확인해야 하는지, 과거에 어떤 조치가 효과적이었는지 매번 다시 찾아야 합니다. 화면과 문서를 오가며 확인하는 시간이 길어질수록 현장 대응 속도와 판단 일관성도 흔들릴 수 있습니다.
AgentOS는 설비, 부품, 고장 원인, SOP, 조치 이력 같은 업무 맥락을 정리하고, ACT-2 기반 Computer Use는 필요한 화면에서 정보를 조회하거나 점검 결과를 입력하는 실행 단계와 연결될 수 있습니다. 이 구조가 갖춰지면 설비 점검 업무는 담당자의 개별 경험에만 의존하지 않고, 관련 이력과 기준을 함께 참조하며 더 일관된 방식으로 운영될 수 있습니다.
실행 이력이 남아야 운영 자동화로 확장됩니다
커머스와 제조업 사례에서 공통적으로 확인할 수 있는 지점은 실행 이력입니다. Computer Use가 기업 업무에 적용되려면 AI가 어떤 화면을 거쳤고, 어떤 값을 입력했으며, 어떤 예외를 만났는지 기록으로 남아야 합니다. 한 번 성공한 실행 경로가 작업이 끝난 뒤 사라진다면, 다음 유사 업무에 다시 활용하기 어렵습니다.
반복 업무에서 매번 AI가 처음부터 화면을 해석하고 절차를 새로 구성하면 비용과 시간이 늘어납니다. 검증된 실행 경로가 워크플로우 자산으로 남으면 같은 업무를 더 일관되게 처리할 수 있습니다. 화면이나 입력 필드가 바뀌었을 때도 기존 실행 기록을 기준으로 어떤 부분을 조정해야 하는지 파악하기 쉬워집니다.
이 지점에서 Computer Use는 AgentOS 안의 업무 맥락, 실행 권한, 검증 기록과 연결됩니다. Enhans는 앞서 확인한 웹 기반 작업 수행과 실행 경로 재사용의 가능성을 AgentOS 안의 엔터프라이즈 Computer Use로 이어가고 있습니다. ACT-2는 AI가 판단한 내용을 실제 업무 화면의 실행으로 옮기고, 그 과정에서 발생한 결과와 기록을 남길 수 있도록 돕는 기술입니다.
엔터프라이즈 AI는 업무 시스템 안에서 완성됩니다
AI Agent가 기업 업무 안에서 더 많이 쓰이려면 분석과 추천 이후의 단계가 함께 설계되어야 합니다. 어떤 시스템에 접근할 수 있는지, 어떤 절차를 수행할 수 있는지, 어떤 실행은 사람의 승인을 거쳐야 하는지, 실행 결과를 어떤 기준으로 확인할지 정리되어야 합니다.
Computer Use는 이 과제에 대한 중요한 기술적 방향을 보여줍니다. 기업 환경에서는 반복 가능한 워크플로우, 통제된 실행 환경, 실행 로그, 검증 가능한 결과가 함께 갖춰져야 합니다. 그래야 AI가 수행한 일이 조직 안에서 신뢰할 수 있는 업무 결과로 남을 수 있습니다.
Computer Use는 엔터프라이즈 AI가 실제 업무 시스템과 연결될 때 더 큰 의미를 가집니다. AI가 업무 맥락을 이해하고, 정해진 권한 안에서 시스템을 조작하며, 실행 결과를 조직이 확인할 수 있을 때 기업 AI는 채팅창 밖의 운영 업무로 확장될 수 있습니다.
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