AI 에이전트의 본질은 '세이브 파일'이다: 지속 가능한 로그 중심의 인프라

현재 AI 에이전트 개발은 프레임워크나 오케스트레이션 레이어에 집중되어 있다. 하지만 비디오 게임의 캐릭터가 게임 엔진이 아닌 '세이브 파일'에 존재하듯, AI 에이전트의 진정한 정체성은 모델이 아닌 '세션 로그'에 있다. 모델은 점차 범용화되어 교체 가능한 부품이 되겠지만, 에이전트가 겪은 고유한 이력과 상태는 데이터에 남기 때문이다.

에이전트를 추가 전용 로그 위의 투영으로 바라보면 하드웨어 장애에도 살아남는 내구성을 갖게 되며, 실행 도중 타임라인을 분기하거나 다른 장치로 세션을 이동하는 것이 가능해진다. 이는 에이전트의 이식성과 관찰 가능성을 획기적으로 높이는 결과로 이어진다.

결국 미래의 에이전트 인프라는 누가 이 '지속 가능한 로그'를 효율적으로 관리하고 소유하느냐의 싸움이 될 것이다. 모델 제공자가 로그를 독점할 것인지, 아니면 사용자가 자신의 에이전트 상태를 자유롭게 이동시킬 수 있는 개방형 인프라가 구축될 것인지가 핵심 쟁점이다.