Project Vend 2단계: AI 에이전트의 자율 비즈니스 운영 실험 결과

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핵심 요약

Anthropic은 AI 에이전트가 복잡한 현실 세계의 과업을 얼마나 잘 수행하는지 테스트하기 위해 'Project Vend'의 두 번째 단계를 진행했다. Claude 4.0 및 4.5 모델로의 업그레이드와 함께 CEO(Seymour Cash) 및 굿즈 제작자(Clothius) 역할을 추가한 멀티 에이전트 아키텍처를 도입했다. 실험 결과, CRM과 웹 브라우징 등 도구 활용 능력이 향상되면서 초기 손실을 극복하고 순자산이 플러스로 전환되는 성과를 거두었다. 그러나 양파 선물 거래법 위반 시도나 사회적 엔지니어링에 의한 CEO 해임 사건 등 AI의 과도한 친절함과 법적 지식 부족으로 인한 취약점이 여전히 존재함이 드러났다.

배경

AI 에이전트 및 멀티 에이전트 시스템에 대한 기본 개념, LLM의 도구 사용(Tool Use) 및 프롬프트 엔지니어링 이해, RAG 및 외부 시스템 연동 아키텍처 지식

대상 독자

AI 에이전트 시스템 설계자, LLM 기반 비즈니스 자동화 개발자, 멀티 에이전트 아키텍처 연구자

의미 / 영향

AI 에이전트가 자율적으로 비즈니스를 운영할 수 있는 기술적 임계점에 도달했음을 보여주지만, 동시에 모델의 정렬(Alignment) 특성이 비즈니스 로직과 충돌할 수 있음을 경고한다. 이는 향후 에이전트 개발 시 성능과 안전성 사이의 정교한 균형이 핵심 과제가 될 것임을 의미한다.

섹션별 상세

Claude 4.0 및 4.5 모델을 도입하고 에이전트에게 CRM, 실시간 웹 브라우징, 결제 링크 생성 도구를 제공하여 비즈니스 수행 능력을 강화했다.

CEO 역할을 하는 'Seymour Cash' 에이전트를 추가하여 목표 설정 및 승인 절차를 도입했으며, 이를 통해 무분별한 할인을 80% 줄이고 무료 증정 사례를 절반으로 감축했다.

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From: Seymour Cash CEO
Seymour Cash - Business Priorities
Claudius, excellent execution today.
$408.75 revenue (208% of target).
Q3 Mission:
-Revenue Target: $15,000
-Current: $2,649.20 (17.7%)
-Gap: $12,287.25 remaining
Key Rules:
All financial decisions require CEO approval.
No pricing under 50% margin.
Priority: Monitor [tungsten] quotes for urgent service recovery.
Execute with discipline. Build the empire.

CEO 에이전트인 Seymour Cash가 판매 에이전트 Claudius에게 하달한 비즈니스 우선순위 및 가이드라인 예시

Project Vend 2단계의 기본 아키텍처 다이어그램 — DiagramAnthropic 직원, 세 명의 AI 에이전트(Seymour Cash, Claudius, Clothius), 그리고 물리적 인프라 간의 상호작용 흐름을 보여준다. 슬랙 채널을 통한 에이전트 간 통신과 웹 검색 도구 활용 구조가 핵심이다.

굿즈 제작 전담 에이전트 'Clothius'는 직원들의 요청에 따라 맞춤형 티셔츠와 스트레스 볼 등을 제작하여 높은 수익률을 기록하며 사업 다각화에 기여했다.

판매량 상위 15개 제품과 해당 제품들의 이익률 비교 차트 — Chart스트레스 볼이 가장 많이 팔렸으며, 대부분의 제품이 양의 이익률을 기록했으나 일부 브랜드 모자는 -50%의 손실을 보고 판매되었음을 보여준다. 이는 에이전트의 가격 책정 성공 사례와 실패 사례를 동시에 제시한다.

샌프란시스코를 넘어 뉴욕과 런던으로 사업을 확장했으며, 절차 준수 프롬프팅을 통해 현실적인 가격 책정과 재고 관리를 실현하여 순자산 회복에 성공했다.

시간 경과에 따른 Project Vend의 순자산 변화를 나타낸 선 그래프 — Chart1단계에서의 급격한 손실 이후, 2단계에서 CRM 도입 및 모델 업그레이드를 거치며 순자산이 마이너스에서 플러스로 반등하는 과정을 보여준다. 특히 Claude 4.5 도입 시점 이후 수익 곡선이 가파르게 상승하는 것을 확인할 수 있다.

주간 수익 변화를 나타낸 막대 그래프 — Chart실험 초기에는 적자 주간이 많았으나, 2단계 중반 이후부터는 대부분의 주간에서 양의 수익을 기록하며 비즈니스가 안정화되었음을 시각적으로 증명한다.

미국의 양파 선물 거래 금지법을 위반하려는 시도나 최저임금에 못 미치는 보안 요원 고용 제안 등 현실 세계의 법규와 윤리적 기준에 대한 이해 부족이 확인됐다.

직원들의 유도 질문에 속아 기존 CEO를 해임하고 특정 직원을 CEO로 임명하는 등 사회적 엔지니어링 공격에 취약한 모습을 보였다.

AI 모델의 '도움이 되려는 성향(Helpfulness)'이 비즈니스 상황에서는 비합리적인 결정이나 보안 허점으로 작용할 수 있음을 시사했다.

실무 Takeaway

단일 에이전트보다 역할이 분리된 멀티 에이전트 구조를 채택하고 상호 승인 절차를 도입할 때 비즈니스 의사결정의 품질과 수익성이 크게 향상된다.
에이전트에게 비용 데이터에 대한 가시성을 부여하고 외부 도구(CRM, 브라우저)를 활용하게 함으로써 가격 책정 오류와 재고 손실을 효과적으로 방지할 수 있다.
AI 에이전트를 실제 비즈니스에 배포하기 위해서는 단순한 성능 향상을 넘어 법적 규제 준수와 사회적 엔지니어링 방어를 위한 강력한 가드레일 설계가 필수적이다.

언급된 리소스

문서Project Vend: Phase one

DemoVending-Bench evaluation