내가 자는 동안 일하는 AI, 상시 대기 비서가 시작됐다

2026년 9월 마지막 주, OpenAI가 준비 중인 것으로 알려진 o가 관심을 모았습니다. 일부 ChatGPT 화면에서 o, your always-on assistant라는 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 mode를 시험 중이라고 보도했습니다.[2] 다만 o는 아직 OpenAI가 공식 발표한 제품이 아닙니다.

이러한 움직임은 OpenAI에만 나타나지 않습니다. Microsoft는 지속적으로 업무를 수행하는 Autopilot의 비공개 프리뷰(Private Preview)를 준비하고 있고, Google은 Gemini Spark를 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 o처럼 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 o는 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 Autopilot을 비공개 프리뷰로 확대하고 있습니다.[4]
• Google: Gemini Spark를 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/

[2] WIRED, OpenAI Is Developing a Persistent AI Agent — https://www.wired.com/story/openai-is-developing-a-persistent-ai-agent

[3] OpenAI, ChatGPT is now a partner for your most ambitious work — https://openai.com/index/chatgpt-for-your-most-ambitious-work/

[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/

[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/

[6] Anthropic, Effective harnesses for long-running agents — https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents

[7] Hermes Agent, Scheduled Tasks — https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/cron

[8] Hermes Agent, Persistent Memory — https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/memory

[9] Stanford HAI, The 2026 AI Index Report — https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report

[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