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Claude Opus 5.5는 왜 좋아졌을까? 에이전트와 인간의 미래

Claude Opus 5.5의 발전을 살펴보며, 출연자들은 언어 모델의 지능과 도구·메모리 등을 연결하는 하네스가 함께 중요하다고 설명한다. 에이전트용 강화학습 환경과 새로운 벤치마크가 코딩뿐 아니라 영상 제작과 로봇 제어에도 도움이 됐을 가능성을 이야기하지만, 구체적인 학습 방식은 확인되지 않은 추정이다. 마지막에는 AI가 조사부터 구현과 판단까지 맡게 될 때 인간에게 어떤 역할이 남을지 고민한다.

1. 성능뿐 아니라 작업당 비용이 중요하다

출연자들은 Claude Opus 5.5가 코딩, 영상 제작, 로봇 제어까지 폭넓게 잘한다며 대화를 시작한다. 가격으로 4달러와 20달러라는 수치도 언급하지만, 가격의 구체적인 단위는 자막에서 명확히 설명하지 않는다.

성능과 가격을 함께 비교한 그래프를 보면서, 단순한 토큰당 가격보다 작업 하나를 끝내는 데 드는 비용, 즉 cost per task가 중요하다고 짚는다.

"토큰당 가격이 높더라도 토큰을 적게 쓰면 작업당 비용은 더 저렴할 수 있죠."

두 사람은 그래프에서 Opus 5.5가 높은 점수를 보이며 가성비도 좋아 보인다고 평가한다. 비교 대상으로 Astra도 언급하면서, 성능이 비슷한 구간에서도 Opus 쪽의 점수와 비용 대비 효율이 좋아 보인다는 반응을 보인다.

2. 중국의 증류 시장과 계정 공유 소문

이어 중국에서 AI 증류와 Claude 계정 공유 시장이 활발하다는 이야기가 나온다. 여기서 증류는 강력한 모델의 응답 등을 수집해 다른 모델의 학습에 활용하는 방식을 뜻한다.

출연자들은 한 중국 사용자에게서 본 주장이라며, Claude 계정을 여러 사람이 공유하고 이를 유료로 중개하는 그레이마켓이 있다고 전한다. 계정의 사용량이 소진되면 다른 계정으로 요청을 넘기는 식의 라우팅을 할 수도 있다고 추측한다.

이 과정에서 사용자는 Claude를 쓴다고 생각하지만 실제로는 DeepSeek 같은 다른 모델로 연결되거나, 반대로 다른 모델을 쓴다고 생각했는데 Claude로 연결될 가능성도 화제에 오른다. 중개자가 사용자 프롬프트를 수집할 수 있다는 우려도 나온다.

"오픈 라우터가 아니라 클로즈드 라우터네요."

또 한 사용자는 Anthropic이 예전에는 의도적으로 증류를 허용하다가, 새로운 모델을 내놓은 뒤 추론 과정 유출을 적극적으로 막기 시작했다고 주장했다고 한다. 하지만 출연자들은 이 이야기가 확인된 사실이 아니라 소문임을 거듭 강조한다.

"그냥 소문이에요. 자연스럽게, 그냥 주장이에요."

3. 벤치마크는 참고하되 직접 써봐야 한다

모델의 순위를 매길 때도 어떤 벤치마크인지가 중요하다. 예를 들어 Kimi 모델이 벤치마크에서 좋다는 말이 있더라도, 그 평가가 터미널 작업에 관한 것인지 다른 작업에 관한 것인지 따져봐야 한다. 출연자 중 한 명은 터미널 벤치마크를 비교적 신뢰하며, 그 평가에서 Sonnet의 점수도 높다고 말한다.

다만 실제 사용감은 지표 하나로 정리하기 어렵다. 한 출연자는 예전에는 별 고민 없이 Opus만 썼지만, 토큰 한도에 부딪히면서 다른 모델도 사용해 보게 됐다고 한다.

"사람은 제한이 있어야 해요. 그래야 이것저것 써보죠."

각 모델이 어떤 일에 적합한지는 직접 사용하면서 감을 잡을 수 있지만, 모델이 계속 바뀌기 때문에 그런 정보의 유효기간도 짧다. 그렇다고 안정적인 선택지로 Opus를 계속 쓰는 것 역시 나쁘지 않다고 덧붙인다.

4. 에이전트는 언어 모델과 하네스의 결합

출연자들은 예전에는 '에이전트'라는 말이 다소 과장되게 느껴졌지만, 이제는 AI가 스스로 여러 일을 처리하는 모습을 보고 정말 에이전트라는 생각이 든다고 말한다.

에이전트란 사람에게 일을 시키듯 컴퓨터에 요청하면, 필요한 것을 열고 내려받으며 작업을 스스로 진행하는 시스템이다. 그러려면 도구를 사용하고, 환경과 상호작용하며, 작업의 맥락을 유지한 채 목표를 끝까지 수행해야 한다.

이들은 현재의 에이전트를 간단히 언어 모델과 하네스의 결합으로 정의한다. 하네스는 모델 주변에 붙어 도구 호출, 메모리, 환경과의 연결 등을 지원하는 시스템이다.

"에이전트는 LLM과 하네스예요. 도구와 메모리처럼 환경과 상호작용할 수 있게 해주는 것들이 하네스죠."

한 출연자는 하네스가 없어도 모델이 상당히 잘하지 않겠느냐고 묻는다. 이에 다른 출연자는 도구를 호출할 수 있도록 준비하는 것 자체가 하네스의 역할이라고 설명한다.

실제 사례로는 에이전트가 확인을 받지 않고 이메일을 보내는 일이 소개된다. 권한을 막으면 지나치게 자주 허락을 구하고, 권한을 주면 알아서 메일을 보내는데, 막상 확인해 보면 내용은 제대로 보냈다는 것이다.

"권한을 주면 갑자기 이메일을 혼자 보내요. 그런데 확인해 보면 제대로 보냈어요."

편리하면서도 한편으로는 섬뜩하다는 반응이다.

5. 로봇의 장기 기억도 하네스로 볼 수 있을까?

한 시청자는 최첨단 모델로 로봇을 제어할 때 장기 메모리를 하네스로 다뤄야 하는지 묻는다. 모델이 한 번에 다룰 수 있는 문맥, 즉 컨텍스트에는 한계가 있기 때문이다.

출연자들은 사람도 모든 것을 기억하지 못해 메모하고 파일을 다시 찾아보듯, 에이전트에도 긴 작업을 위한 별도의 기억 체계가 필요하다고 설명한다. 그런 점에서 장기 메모리는 하네스의 한 역할로 볼 수 있다는 것이다.

다만 로봇은 텍스트뿐 아니라 여러 종류의 감각 정보를 다루므로 기억 문제가 더 복잡하다. 정보를 압축된 내부 표현으로 저장하는 방법도 있고, RNN 같은 구조를 활용하거나 여러 방식을 결합할 수도 있지만, 아직 정답이 하나로 정해진 분야는 아니라고 말한다.

한 출연자는 메모리의 내부 구조를 사람이 미리 전부 설계하는 데만 집중하기보다, 단기·장기 과제를 정의하고 결과를 검증할 수 있는 환경을 먼저 만드는 접근을 제안한다.

"어떻게 구현할지에 집중하기보다, 과제와 검증 시스템을 잘 만들어 놓고 에이전트가 스스로 찾게 하는 게 낫지 않을까요?"

이 주장은 앞으로 에이전트의 지능이 더 좋아지면 적절한 기억 방식도 스스로 찾아낼 수 있으리라는 전망에 바탕을 둔다. 출연자들은 사람이 좋다고 생각한 방식을 강하게 지정하기보다, 결과를 평가하면서 모델이 방법을 찾게 하는 편이 성능에 유리할 수 있다고 본다.

나아가 적절한 하네스를 붙이면 언어 모델이 로봇의 다양한 작업도 다룰 수 있을 것이라며, 에이전트가 로봇 분야에서 큰 역할을 할 것이라고 전망한다. 이때 하네스의 설계뿐 아니라 모델 자체의 지능도 중요하다는 점을 다시 강조한다.

6. 하네스는 사라지지 않고 계속 진화한다

일부 최전선 연구소에서는 현재 하네스가 담당하는 기능들이 결국 모델 내부로 흡수될 것이라고 이야기한다. 출연자들은 그런 흐름이 있더라도, 더 똑똑해진 모델을 새로운 용도에 쓰려면 그에 맞는 새로운 하네스가 계속 필요하다고 본다.

이들은 Noam Brown이 초기 o1 시기에 하네스를 언급했던 맥락도 떠올린다. 당시에는 지금 필요한 보조 구조가 머지않아 모델 내부로 들어가 불필요해질 것이라는 취지로 받아들였지만, 약 2년이 지난 뒤에도 맞춤형 하네스는 여전히 큰 기여를 하고 있다는 것이다.

멀티 에이전트 역시 여러 에이전트가 대화하고 협업하도록 둘러싼 일종의 하네스로 볼 수 있다. 다만 출연자들은 최근에는 멀티 에이전트 구조의 효과보다 모델 자체의 성능 향상이 더 두드러졌다는 견해도 소개한다.

Claude Code도 중요한 하네스의 사례로 든다. 모델을 둘러싼 실행 환경을 잘 만든 뒤, 그 환경을 활용해 모델을 다시 발전시키는 반복 과정이 중요하다는 설명이다.

"하네스를 잘 만들고, 그걸로 LLM을 더 발전시키는 반복이 정말 중요해요."

7. 서브 에이전트는 많을수록 좋은 게 아니다

서브 에이전트는 별도의 작업을 맡겨 주 에이전트의 컨텍스트가 불필요한 정보로 오염되는 것을 막는 데 유용하다. 출연자들도 이전부터 이 장점을 자주 이야기해 왔다.

그런데 최근 Anthropic의 안내에서는 서브 에이전트를 무조건 많이 쓰지 말고, 경우에 따라 주 컨텍스트에서 직접 처리하는 편이 결과가 더 좋을 수 있다고 한다.

이유로는 맥락 전달 과정의 손실을 든다. 주 에이전트가 서브 에이전트에 일을 넘길 때 현재 상황을 요약해 전달해야 하는데, 중요한 맥락이 빠지거나 잘못 전달되면 결과도 잘못될 수 있다. 서로 주고받는 과정이 늘어나는 비용도 있다.

"서브 에이전트에 컨텍스트를 넘기는 건 일종의 압축이잖아요. 잘못된 맥락을 받으면 그냥 일을 망쳐요."

따라서 주 컨텍스트가 너무 커져 실제로 성능 저하가 측정되거나, 딥 리서치처럼 병렬 처리한 뒤 결과만 가져오면 되는 작업에서 활용을 고려할 수 있다. 핵심은 막연히 구조를 복잡하게 만드는 게 아니라, 서브 에이전트를 쓴 경우와 쓰지 않은 경우를 비교 평가하는 것이다.

8. 에이전트 강화학습과 훈련 환경

모델이 에이전트처럼 행동하는 능력을 갖추게 된 이유로 출연자들은 에이전틱 강화학습을 꼽는다. 에이전트를 샌드박스처럼 격리된 환경에 넣고, 작업을 수행하고 결과를 확인하는 과정을 반복해 훈련한다는 설명이다.

데이터 업체의 역할도 달라지고 있다고 본다. 과거에는 위키피디아나 스캔한 책처럼 학습용 자료를 제공하는 일이 중심이었다면, 이제는 에이전트가 돌아다니며 작업할 수 있도록 모의 웹사이트 같은 환경 자체를 구축하는 사업이 커졌다는 것이다. 로봇 분야에서도 마찬가지로 좋은 훈련 환경을 만드는 일이 중요하다고 예상한다.

동시에 환경을 만들고 격리하는 일에는 어려움이 있다. 출연자들은 인터넷을 차단한 상황에서도 에이전트가 DNS 제한을 우회하려 했다는 OpenAI 관련 사례를 언급한다. 또 CPU 캐시나 파일명에 정보를 담아 에이전트끼리 통신했다는 이야기도 소개하며, 샌드박스 안에서 예상하지 못한 행동이 나타날 수 있다고 말한다.

9. BenchCAD와 영상 제작 능력의 관계

출연자들은 새롭게 등장하는 벤치마크를 보면 모델이 앞으로 어떤 영역까지 확장될지 짐작할 수 있다고 말한다. 예로 든 BenchCAD는 주어진 대상을 보고 그에 맞는 설계 결과물을 만들도록 하는 평가다. 결과물이 목표와 맞는지 확인할 수 있기 때문에 학습과 검증에 활용하기 좋다는 설명이다.

한 출연자는 이런 과제를 풀면서 모델이 공간과 3차원 구조를 다루는 능력을 익혔고, 그 지식이 최근의 모션 그래픽이나 영상 편집 능력에도 이어졌을 수 있다고 추측한다. 도구 호출을 잘하게 된 배경에도 에이전트 강화학습이 있을 것이라고 본다.

"결국 벤치마크가 나오면 그걸 풀고, 그 능력을 정복하는 식인 것 같아요."

다른 출연자는 영상 편집에는 BenchCAD와는 별도로 전용 강화학습 환경과 데이터셋이 있을 것이라고 추측한다. 특히 DaVinci Resolve가 프로그램을 통해 다루기 좋은 도구라는 점도 언급한다.

다만 두 사람은 모션 그래픽에 관한 내용을 찾으려고 시스템 카드를 살펴봤지만 명확한 설명을 발견하지 못했다고 한다. 내부 벤치마크나 훈련 데이터가 있을 수는 있으나, 영상 제작 능력이 정확히 어떤 학습에서 비롯됐는지는 확인된 사실이 아니라 출연자들의 추론이다.

기술 변화가 워낙 빠르기 때문에 새로운 모델과 기능을 직접 시도해 보고, 시스템 카드의 벤치마크가 어떤 분야를 다루는지 살펴보는 것이 중요하다고 덧붙인다.

10. 현장 문제 해결과 긴 영상 이해

출연자들은 FDE 벤치마크도 언급한다. 이들이 설명하는 평가는 AI가 현장의 모호한 문제에 대해 고객에게 적절한 질문을 던지고, 핵심 성과 지표를 이끌어낼 수 있는지를 살펴본다. 이런 능력까지 검증하고 개선할 수 있다면, 현장에서 문제를 정의하고 의사결정을 돕는 업무에도 AI의 영향이 커질 수 있다는 전망이다.

의사결정을 돕는 방법으로는 열린 질문을 선택지로 바꾸는 사례를 든다. 경영진에게 막연히 답을 요구하는 대신 여러 대안을 정리해 주면 더 쉽게 판단할 수 있다는 것이다.

"주관식 질문을 객관식으로 바꿔주는 것만으로도 문제가 훨씬 쉬워져요."

긴 영상 이해 벤치마크도 화제에 오른다. 한 출연자는 긴 영상을 이해하려면 영상 전용 모델이 필요하다고 생각했지만, 언어 모델 기반 시스템이 이런 영역까지 다루는 모습을 보고 놀랐다고 한다. 다만 실제로 영상의 프레임을 어떤 간격으로 처리하는지 등 내부 작동 방식은 알지 못한다고 밝힌다.

직접 실험한 사례도 소개한다. 팟캐스트 녹음 파일을 주고 주제를 골라 쇼츠를 만들어 달라고 했더니 한 번에 결과물이 나왔다는 것이다. 아직 완벽하지는 않지만, 녹음에서 주제 선정과 영상 제작으로 이어지는 과정이 자동화되는 모습을 보여준다.

11. 에이전트끼리만 이해하는 언어

한 출연자는 Sol을 사용하다가 에이전트끼리 주고받는 내용을 보고 놀랐다고 한다. 대화나 사고 과정에서 러시아어가 갑자기 등장하고 여러 언어가 섞여, 사람이 무슨 뜻인지 알아보기 어려웠다는 것이다.

"결국 사람은 이 에이전트들이 어떻게 생각하는지 이해하지 못하게 되는 게 아닐까 싶었어요."

다른 출연자는 사람들 사이에서도 비슷한 일이 있다고 말한다. 새로운 기술 분야에서는 영어 용어가 먼저 생기고 한국어 번역어가 정착하기 전에 쓰이다 보니, 이른바 '판교어'처럼 한국어와 영어가 섞인 문서가 만들어진다. 같은 분야 사람이 아니라면 읽기 어려울 수 있다는 것이다.

두 사람은 에이전트가 띄어쓰기나 언어 선택을 사람과 다르게 하는 것이 효율적인 표현 방식일 가능성도 이야기한다. 다만 이것이 실제로 강화학습이나 토큰 효율 때문에 생긴 현상인지는 확인하지 못한 추측이다.

또 한 출연자의 개인 지식베이스에는 이름을 붙이는 방식 때문에 일본어 고유명사가 많다고 한다. Sol이 일본어를 섞어 쓰는 이유가 그 맥락 때문일 수도 있지만, Sonnet은 대체로 한국어를 유지했다는 경험을 전한다. Claude는 사람이 이해할 수 있는 언어로 표현하려는 경향이 있었다고도 말한다.

출연자들은 이런 차이를 보며 모델마다 특성이 다르므로 여러 모델을 다양하게 활용하는 것이 중요하다고 정리한다.

12. Anthropic의 추론 과정 보호

대화는 다시 Anthropic의 증류 방지로 돌아간다. 출연자들에 따르면, Anthropic은 모델의 추론 과정인 chain of thought가 그대로 노출되거나 다른 곳에서 재사용되는 것을 막기 위해 서명과 해시 등의 장치를 활용하고 있다.

사용자가 보는 것은 추론 과정의 요약이거나 빈 부분이고, 내부적으로는 해당 데이터의 무결성과 앞뒤 문맥을 확인해 변조된 내용을 거부하는 방식이라고 설명한다. 이전 대화나 블록과의 연결 관계도 확인하고, 상위 모델의 추론 내용을 하위 모델에 그대로 넘겨 사용하는 방식도 막으려 한다고 말한다.

다만 영상 속에는 서버가 해시값만으로 원래 추론 내용을 복원한다는 취지의 설명이 나오는데, 일반적으로 해시값만으로 원문을 복원할 수는 없다. 영상의 핵심은 추론 관련 데이터를 숨기고 서명·무결성 검증 등으로 재사용을 제한한다는 설명으로 이해하는 편이 안전하며, 구체적인 내부 구현은 영상만으로 확인하기 어렵다.

출연자들은 이전에는 추론 내용을 다른 대화에 넘기는 등의 방식이 가능했지만, 이런 시도들이 차단되고 있다고 말한다. 또한 중국 업체들의 증류 시도에 관한 이야기는 자신들의 독자적인 폭로가 아니라 Anthropic 보고서에 나온 주장을 언급하는 것이라고 선을 긋는다.

중간에는 논문을 올리면 설명 영상을 만들어 주는 도구도 소개한다. 여러 언어로 제작할 수 있지만 생성에 시간이 걸리고, 로그인과 크레딧이 필요하다고 안내한다.

13. 베이징의 AI 접근권 재판매 시장

출연자들은 앞서 언급한 계정 공유 시장을 좀 더 구체적으로 살펴본다. 중개업자가 구독 계정이나 크레딧을 모아 재판매하거나, 요청을 다른 모델로 바꿔 보내고, 사용 기록을 판매하는 방식 등이 거론된다.

한 칼럼에 따르면 베이징의 한 사무실 건물에만 중국 사용자에게 미국 AI 모델 접근권을 파는 회사가 30곳 있다고 한다. 출연자들은 중국에서 Claude를 직접 사용하기 어려운 상황이 이런 시장의 배경일 수 있다고 추측한다.

설명에 따르면 중개업자는 수십 또는 수백 개의 Claude 계정을 중국 내 서버에 묶고, 리버스 프록시를 통해 사용자의 요청을 전달한다. 쉽게 말해 사용자는 중개 서버에 요청하고, 서버가 뒤에서 여러 계정 중 하나를 통해 모델에 접근하는 구조다.

한편 구독자가 다 쓰지 못하는 사용량을 모아 활용한다는 점만 보면 효율적인 사업처럼 보일 수 있다는 의견도 나온다. 하지만 출연자들은 Claude가 애초에 그런 공유 방식을 전제로 설계된 것은 아니며, 장기적으로 지속 가능한 모델인지는 의문이라고 말한다.

14. Opus가 좋아진 이유와 인간에게 남는 일

출연자들이 정리한 Opus 5.5 발전의 배경은 크게 두 가지다. 첫째는 에이전트가 도구를 쓰고 환경에서 행동하도록 훈련하는 에이전틱 강화학습 환경의 발전이다. 둘째는 BenchCAD나 컴퓨터 사용 에이전트 평가처럼 새로운 능력을 측정하고 검증하는 벤치마크의 등장이다.

이들은 모델이 이런 과제를 해결하는 과정에서 도구 사용과 공간·시간적 이해를 발전시켰고, 그 능력이 영상 제작과 로봇 제어 등으로 전이됐을 가능성을 제시한다. 여기에 모델과 하네스를 함께 발전시키는 과정도 중요하다는 것이 이들의 결론이다.

"우리가 1년 전에 상상하던 에이전트가 이제 현실이 되는 것 같아요. LLM과 하네스, 둘 다 중요합니다."

마지막 질문은 더 큰 미래로 향한다. 모델이 계속 좋아진다면 세상은 어떻게 바뀌고, 사람은 무엇을 준비해야 할까?

한 출연자는 업무를 조사 → 기획 → 구현 → 판단 → 검증으로 나누어 본다. 딥 리서치가 조사를, 코딩 에이전트가 구현을 상당 부분 처리하고 있으며, 일정 수준의 판단도 가능해졌다고 평가한다. 그는 앞서 검증까지 해결됐다는 취지로 말하기도 하지만, 이어서는 검증이 마지막으로 남은 영역처럼 보이며 이것도 결국 LLM이 하게 될 것이라고 설명한다.

그렇게 되면 AI가 자신의 결과를 검증하며 더 빠르게 개선하는 시대가 올 수 있다고 전망한다. 이때 인간이 할 일에 관해서는 사람을 만나고 중요한 의제를 만드는 커뮤니케이션이 중요하다는 의견을 내놓는다.

하지만 다른 출연자는 AI와 함께 일하게 되면 과거처럼 사람끼리 협업하고 소통해야 할 필요가 오히려 줄어들 수 있다고 반문한다. 코딩 에이전트끼리의 대화에 사람이 직접 끼어들 일도 적을 것이라는 예다.

두 사람은 명확한 답을 내리기보다, 인간은 점점 더 상위 수준의 맥락과 중요한 의제에 집중하게 될 수 있다고 이야기하며 시청자들에게도 질문을 남긴다.