안녕하세요, 유민수 개발자입니다. "MCP에게 필요한 것은 '도구'가 아닌 '코드'다"라는 흥미로운 주장을 접하고, AI 에이전트의 미래에 대한 깊은 생각에 잠기게 되었습니다. 이 주장은 바로 파이썬 웹 프레임워크 Flask의 창시자로 유명한 아르민 로나커(Armin Ronacher)가 자신의 블로그를 통해 던진 화두입니다.
우리는 흔히 AI 에이전트의 능력을 확장하기 위해 ‘도구(Tool)의 모음’을 제공하는 방식을 떠올립니다. 날씨 API, 계산기, 번역기 등 각양각색의 도구를 AI에 쥐여주고, 문제 상황에 맞춰 스스로 도구를 선택하고 사용하게 만드는 것이죠. 마치 맥가이버에게 스위스 아미 나이프를 쥐여주는 것처럼요.
하지만 로나커는 이러한 접근 방식에 근본적인 의문을 제기합니다. 정말로 똑똑한 AI 에이전트를 원한다면, 잘게 쪼개진 도구의 꾸러미가 아니라, 무엇이든 만들어낼 수 있는 강력한 ‘작업장’을 제공해야 한다는 것입니다. 그리고 그 작업장이 바로 ‘코드 실행 환경’입니다.
정해진 장난감 vs 창의적인 놀이터
현재의 도구 기반 접근 방식은 AI에게 미리 만들어진 장난감 블 록 몇 개를 쥐여주는 것과 같습니다. AI는 주어진 블록(도구)을 조합해서 문제를 해결해야 합니다. 하지만 만약 해결해야 할 문제가 주어진 블록만으로는 만들 수 없는 형태라면 어떻게 될까요? 예를 들어, ‘A 데이터를 B 형태로 바꿔서 C와 비교해줘’라는 요청에, 정확히 그 기능을 수행하는 도구가 없다면 AI는 속수무책이 됩니다. 여러 도구를 억지로 조합하려다가는 오히려 탈이 나기 십상이죠.
로나커는 이 방식이 AI의 지능을 ‘도구 호출기’ 수준으로 격하한다고 비판합니다. 진정한 문제 해결 능력을 발휘하는 것이 아니라, 단순히 주어진 도구 설명서를 읽고 적절한 버튼을 누르는 역할에 그친다는 것입니다.
최고의 범용 도구, ‘코드’
여기에 로나커는 명쾌한 대안을 제시합니다. 바로 ‘코드’ 그 자체를 AI에게 허용하자는 것입니다. 특히 파이썬과 같은 유연한 스크립트 언어는 그 어떤 도구보다 뛰어난 ‘궁극의 범용 도구’가 될 수 있습니다.
무한한 가능성: 코드를 사용하면 정해진 기능의 한계를 넘어, 어떤 논리적 문제든 해결하는 코드를 즉석에서 작성할 수 있습니다.
자연스러운 조합: 여러 기능을 합치는 것은 더 이상 복잡한 퍼즐 맞추기가 아닙니다. 그저 함수를 호출하고 변수를 넘겨주는, 우리 개발자에게는 너무나도 익숙하고 자연스러운 방식이 됩니다.
AI의 핵심 역량 활용: 최신 LLM들은 이미 인터넷의 방대한 코드들을 학습하며 코드 작성에 통달했습니다. 그들에게 코드를 쓰게 하는 것은, 마치 수영 선수에게 물을 주고, 화가에게 붓을 주는 것처럼 그들의 핵심 역량을 제대로 활용하는 길입니 다.
결국 수십 개의 도구를 어설프게 사용하는 것보다, 제대로 된 코드 실행 환경 하나를 제공하는 것이 AI에게 훨씬 더 큰 자유와 강력한 힘을 실어준다는 결론에 이릅니다.
‘상태’를 기억하는 작업장의 중요성
더 나아가 로나커는 단순히 코드를 일회성으로 실행하고 잊어버리는 것을 넘어, ‘상태(State)’를 기억하는 실행 환경의 중요성을 역설합니다. 이는 마치 AI에게 개인적인 주피터 노트북 세션을 하나 열어주는 것과 같습니다.
이전 단계에서 실행했던 코드의 결과(만들어진 변수, 정의된 함수 등)를 기억하고 다음 작업에 바로 이어서 사용할 수 있다면, AI는 훨씬 더 복잡하고 다층적인 문제를 해결할 수 있게 됩니다. 라이브러리를 매번 새로 불러올 필요도 없고, 데이터를 메모리에 올려둔 채 효율적으로 작업을 이어갈 수 있죠. 이것은 사용자와 AI가 서로 대화하며 함께 문제를 점진적으로 해결해 나가는, 진정한 ‘협업’을 가능하게 합니다.
결론: AI 에이전트의 진정한 잠재력을 깨우는 열쇠
아르민 로나커의 주장은 AI 에이전트 개발의 패러다임을 ‘도구의 소비’에서 ‘코드의 창조’로 전환해야 한다는 강력한 메시지를 우리에게 던집니다. AI를 외부 기능 호출기로 제한하는 대신, 문제 해결의 핵심 주체로 인정하고 그들의 코드 생성 능력을 마음껏 펼칠 수 있는 장을 마련해주어야 합니다.
물론 여기에는 샌드박싱을 통한 보안 문제, 자원 관리 등 해결해야 할 기술적 과제가 남아있습니다. 하지만 이 과제들을 해결하고 AI에게 안전하고 강력한 코드 실행 환경을 제공할 수만 있다면, 우리는 상상 이상의 지능과 자율성을 갖춘 AI 에이전트를 만나게 될 것입니다.
미래의 AI 에이전트는 수많은 도구가 담긴 공구함을 들고 다니는 대신, 무엇이든 만들 수 있는 강력한 작업대, 즉 코드 실행 환경을 갖추게 될 것입니다. 그리고 이것이야말로 AI의 진정한 잠재력을 깨우는 열쇠가 아닐까요?
