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# 내가 자는 동안 일하는 AI, 상시 대기 비서가 시작됐다
- URL: https://blog.sshong.com/always-on-ai-assistant/
- Published: 2026-09-28T23:15:21.000Z
- Updated: 2026-09-28T23:15:20.000Z
- Description: OpenAI의 ‘o’ 유출부터 Microsoft Autopilot, Google Gemini Spark, Anthropic, Hermes Agent까지 주요 AI 서비스가 상시 대기 비서로 이동하고 있습니다. 현재 제품 흐름과 확산 단계를 정리합니다.
- Author: 홍작가
- Tags: AI 에이전트

2026년 9월 마지막 주, OpenAI가 준비 중인 것으로 알려진 `o`가 관심을 모았습니다. 일부 ChatGPT 화면에서 `o, your always-on assistant`라는 문구와 이메일 주소에 쓰일 수 있는 `-o` 접미사가 발견됐다는 보도가 나왔습니다.\[1\] WIRED는 이보다 앞서 OpenAI가 작업을 마친 뒤 후속 과제를 만들고 세션을 넘나들며 일을 이어가는 Codex의 `Persistent mode`를 시험 중이라고 보도했습니다.\[2\] 다만 `o`는 아직 OpenAI가 공식 발표한 제품이 아닙니다.

이러한 움직임은 OpenAI에만 나타나지 않습니다. Microsoft는 지속적으로 업무를 수행하는 `Autopilot`의 비공개 프리뷰(Private Preview)를 준비하고 있고, Google은 `Gemini Spark`를 24시간 개인 에이전트로 설명합니다. Anthropic도 몇 시간이나 며칠 동안 작업을 이어가는 에이전트 실행 방식을 공개했습니다.\[4\]\[5\]\[6\] 오픈소스 에이전트인 헤르메스 에이전트(Hermes Agent)는 예약 작업과 지속 기억을 바탕으로 사용자가 접속하지 않은 시간에도 조사와 파일 작업을 수행하고, 결과를 Slack·Telegram으로 전달합니다.\[7\]\[8\]

각 제품의 공개 단계는 다릅니다. 정식으로 제공되는 기능도 있고, 프리뷰나 연구 단계인 기능도 있으며, OpenAI의 `o`처럼 아직 유출 보도에 머문 사례도 있습니다. 하지만 변화의 방향은 같습니다. AI가 질문에 답하고 멈추는 도구에서, 사용자가 없는 동안에도 정해진 일을 이어가는 비서로 바뀌고 있습니다.

## 상시 대기 비서를 만드는 것은 모델 하나가 아닙니다

“내가 자는 동안 일하는 상시 대기 비서”는 주요 AI 서비스의 공통 방향이 될 가능성이 높습니다. 다만 정확히는 AI 모델의 새 기능이라기보다 모델 위에 붙는 에이전트 운영 체계입니다.

상시 대기 비서가 되려면 모델 외에도 다음 요소가 필요합니다.

- 예약·이벤트 기반 실행
- 장기 기억과 프로젝트 상태
- 이메일·캘린더·파일·업무 도구 연결
- 사용자가 없어도 작업을 이어가는 클라우드 실행 환경
- 사용자 대신 읽고 작성하고 전송할 수 있는 권한
- 결과 검증·중단·승인·복구 장치
- 진행 상태와 작업 완료 알림

모델은 요청을 해석하고 다음 행동을 고릅니다. 운영 체계는 그 행동을 언제 실행할지 정하고, 어디까지 허용할지 제한하며, 진행 상태와 결과를 기록합니다.

앞으로는 어느 모델이 더 똑똑한지만 비교하기 어렵습니다. 어느 서비스가 AI를 오래 일하게 만드는지, 맡긴 범위를 지키는지, 실패했을 때 멈추고 복구하는지, 비용을 확인할 수 있는지가 함께 평가 대상이 됩니다.

## 지금 제품들은 같은 방향으로 움직이고 있습니다

현재 제품 흐름은 이미 대화형 AI를 넘어섰습니다.

- **OpenAI**: 유출된 `o`는 상시 대기 개인 비서의 가능성을 보여줍니다. 공식 제품인 ChatGPT Work는 앱과 파일을 넘나들며 한 프로젝트를 몇 시간 동안 수행하는 방향을 제시했습니다.\[1\]\[3\]
- **Microsoft**: Copilot 안에서 오래 일하고 먼저 행동하는 `Autopilot`을 비공개 프리뷰로 확대하고 있습니다.\[4\]
- **Google**: `Gemini Spark`를 사용자의 지시에 따라 디지털 업무를 관리하는 24시간 개인 에이전트로 소개했습니다.\[5\]
- **Anthropic**: 장기 작업에서 여러 컨텍스트를 이어가는 에이전트 하네스(Harness)를 연구하고 공개했습니다.\[6\]
- **Hermes Agent**: 예약 작업, 지속 기억, 파일·웹 도구, 메시지 전달을 연결해 개인이나 소규모 팀이 직접 운영하는 상시 에이전트의 형태를 보여줍니다.\[7\]\[8\]

여기서 확인되는 변화는 모델 성능 경쟁의 종료가 아닙니다. 모델 경쟁 위에 지속 실행, 도구 연결, 기억, 권한 관리라는 새로운 경쟁이 추가되고 있습니다.

## 상시 대기 비서는 네 단계로 확산됩니다

### 1단계. 정해진 시간에 반복 업무를 처리합니다

가장 먼저 자리 잡는 형태는 예약 실행입니다. 업무 범위와 실행 시간이 정해져 있어 결과를 확인하기도 수월합니다.

- 매일 아침 뉴스와 일정을 정리합니다.
- 특정 주제의 변화를 정기적으로 확인합니다.
- 주간 보고서와 회의 자료의 초안을 만듭니다.
- 정해진 시간에 파일이나 작업 상태를 점검합니다.

이 단계에서 AI는 예약된 작업을 수행하는 자동화에 가깝습니다. 그래도 사용자가 대화창을 열지 않아도 일이 시작된다는 점에서 기존 챗봇과 구분됩니다.

### 2단계. 사용자가 없는 동안 긴 작업을 이어갑니다

다음은 결과와 마감만 정하고 실행 과정을 맡기는 방식입니다. “내일 아침까지 경쟁사 자료를 조사하고 비교안을 만들어 달라”는 요청이 여기에 해당합니다.

- 필요한 자료와 원문을 여러 차례 검색합니다.
- 중간 결과를 저장한 뒤 다음 작업을 이어갑니다.
- 오류가 나면 정해진 범위에서 다시 시도합니다.
- 판단이 필요한 지점에서는 멈추고 사용자에게 묻습니다.

이 단계부터 중요한 것은 속도보다 재개 능력입니다. 긴 작업일수록 처음부터 다시 시작하지 않고, 멈춘 지점과 이미 확인한 자료를 찾아 이어가야 합니다.

### 3단계. 변화를 감지해 먼저 움직입니다

세 번째 단계에서는 시간이 아니라 사건이 실행 조건이 됩니다. AI가 주변 상황을 지켜보다가 정해진 변화가 생기면 작업을 시작합니다.

- 중요한 이메일이 도착하면 핵심 내용과 회신 초안을 준비합니다.
- 가격·공고·뉴스가 바뀌면 이전 내용과 비교해 알립니다.
- 일정이 겹치면 조정이 필요한 항목을 찾습니다.
- 프로젝트 파일이 수정되면 관련 문서와 할 일을 갱신합니다.

이때부터 AI는 요청을 기다리는 도구가 아니라 업무를 살피는 역할을 맡습니다. 대신 어떤 변화에 반응할지, 어떤 경우에는 기록만 남길지 기준을 먼저 정해야 합니다.

### 4단계. 개인이나 조직을 대표하는 비서가 됩니다

마지막 단계는 AI가 자신의 이름, 작업 공간, 기억, 제한된 권한을 갖고 여러 업무를 이어서 처리하는 형태입니다. 이메일 한 통을 요약하는 데서 끝나지 않고, 관련 일정과 문서를 찾고 다음 행동까지 준비합니다.

- 사람과 프로젝트별로 이전 맥락을 이어갑니다.
- 여러 앱과 파일을 오가며 하나의 업무를 처리합니다.
- 반복 업무는 맡아서 끝내고 예외만 사용자에게 묻습니다.
- 처리한 일과 남은 일을 구분해 보고합니다.

여기서는 기능보다 권한 설계가 먼저입니다. 이메일을 읽는 권한과 답장을 보내는 권한은 다릅니다. 회의 시간을 추천하는 일과 실제 일정을 확정하는 일도 나눠야 합니다.

## 완전 자율보다 제한된 자율이 먼저 자리 잡습니다

상시 실행된다는 이유만으로 모든 일을 맡길 수 있는 것은 아닙니다. Stanford의 2026 AI Index가 인용한 컴퓨터 작업 평가에서 AI 에이전트의 성공률은 약 66%였습니다. 구조화된 평가에서도 세 번 중 한 번가량은 실패한 셈입니다.\[9\]

상시 대기 비서가 해결해야 할 문제도 남아 있습니다.

- **신뢰성**: 장시간 작업에서는 작은 오류가 다음 단계로 이어집니다.
- **보안**: 이메일·웹페이지·문서에 들어 있는 잘못된 지시를 따라갈 위험이 있습니다.
- **비용**: 감시·추론·도구 호출·재시도가 계속되면 사용량이 늘어납니다.
- **책임**: 외부 발송·삭제·결제처럼 되돌리기 어려운 행동에는 승인 기록이 필요합니다.
- **알림**: 사소한 일까지 보고하면 상시 비서가 아니라 상시 방해가 됩니다.

세계경제포럼(WEF)도 에이전트 확산 조건으로 권한 통제, 감사 가능성, 인간의 책임을 제시합니다.\[10\] 초기 상시 비서는 모든 일을 자율적으로 처리하기보다 범위가 좁고 반복되는 업무에서 먼저 자리 잡을 것으로 보입니다. 조사·정리·감시·초안은 맡기고, 공개·전송·결제·최종 판단은 사람이 확인하는 방식입니다.

## 지금의 변화는 챗봇에서 운영형 에이전트로 이동하는 과정입니다

상시 대기 비서는 먼 미래의 개념으로만 남아 있지 않습니다. 예약 작업과 장기 실행은 이미 제공되고 있으며, 24시간 개인 에이전트와 능동형 비서는 정식 출시·프리뷰·유출 보도라는 서로 다른 단계에서 모습을 드러내고 있습니다.

이제 AI 서비스를 볼 때는 답변 품질 외에 다른 질문이 필요합니다. 얼마나 오래 작업하는지, 어떤 도구와 연결되는지, 무엇을 기억하는지, 어디서 사람의 승인을 받는지, 실패했을 때 어떻게 멈추고 복구하는지를 함께 봐야 합니다.

내가 자는 동안에도 AI가 일하는 방향은 이미 시작됐습니다. 현재의 경쟁은 그 일을 더 많이 맡기는 데 있지 않습니다. 맡은 범위 안에서 오래 일하고, 사용자가 돌아왔을 때 과정과 결과를 확인할 수 있게 만드는 단계에 와 있습니다.

## 출처

\[1\] TestingCatalog, OpenAI to announce “o” always-on agent during DevDay — [https://www.testingcatalog.com/openai-to-announce-o-always-on-agent-during-devday/](https://www.testingcatalog.com/openai-to-announce-o-always-on-agent-during-devday/?ref=blog.sshong.com)

\[2\] WIRED, OpenAI Is Developing a Persistent AI Agent — [https://www.wired.com/story/openai-is-developing-a-persistent-ai-agent](https://www.wired.com/story/openai-is-developing-a-persistent-ai-agent?ref=blog.sshong.com)

\[3\] OpenAI, ChatGPT is now a partner for your most ambitious work — [https://openai.com/index/chatgpt-for-your-most-ambitious-work/](https://openai.com/index/chatgpt-for-your-most-ambitious-work/?ref=blog.sshong.com)

\[4\] Microsoft, Introducing the new Copilot with Home, Code and Autopilot — [https://blogs.microsoft.com/blog/2026/09/25/introducing-the-new-copilot-with-home-code-and-autopilot/](https://blogs.microsoft.com/blog/2026/09/25/introducing-the-new-copilot-with-home-code-and-autopilot/?ref=blog.sshong.com)

\[5\] Google, The Gemini app becomes more agentic, delivering proactive, 24/7 help — [https://blog.google/innovation-and-ai/products/gemini-app/next-evolution-gemini-app/](https://blog.google/innovation-and-ai/products/gemini-app/next-evolution-gemini-app/?ref=blog.sshong.com)

\[6\] Anthropic, Effective harnesses for long-running agents — [https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents](https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents?ref=blog.sshong.com)

\[7\] Hermes Agent, Scheduled Tasks — [https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/cron](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/cron?ref=blog.sshong.com)

\[8\] Hermes Agent, Persistent Memory — [https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/memory](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/memory?ref=blog.sshong.com)

\[9\] Stanford HAI, The 2026 AI Index Report — [https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report](https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report?ref=blog.sshong.com)

\[10\] World Economic Forum, AI Agents in Action — [https://www.weforum.org/publications/ai-agents-in-action-a-playbook-for-trusted-adoption-authorization-and-scaling](https://www.weforum.org/publications/ai-agents-in-action-a-playbook-for-trusted-adoption-authorization-and-scaling?ref=blog.sshong.com)