OpenAI Dots와 Meta Muse 비교: 앱을 닫아도 일하는 AI 에이전트

OpenAI가 9월 29일 DevDay에서 Dots를 발표했습니다. 3주 전인 9월 8일에는 Meta가 Muse를 내놓았습니다. 두 회사의 소개문을 나란히 놓으면 같은 문장이 보입니다. 사용자가 앱을 닫아도 에이전트는 계속 일한다는 문장입니다.

같은 달에 두 회사가 같은 약속을 들고 나왔으니 이 흐름을 한 번 정리해 둘 만합니다. 이 글은 두 회사의 발표문과 보도를 근거로 씁니다. 제가 두 제품을 직접 써 본 기록은 아닙니다.

더 똑똑한 챗봇이라는 오해

Dots를 GPT-6 Astra가 들어간 ChatGPT로, Muse를 Meta AI의 다음 버전으로 이해하기 쉽습니다. 그렇게 보면 두 제품의 차이는 어느 모델이 더 똑똑한가로 좁혀집니다.

그런데 두 발표문에서 가장 많은 분량을 차지하는 것은 모델 성능이 아닙니다. 에이전트가 어디서 돌아가는지, 무엇을 허락받고 움직이는지가 대부분입니다. 챗봇은 질문 하나에 답 하나를 내고 멈춥니다. 사람이 화면 앞에 있고, 답을 쓸지 말지는 사람이 정합니다. Dots와 Muse는 목표를 받고 나면 사람이 없는 동안에도 메일을 보내고, 양식을 채우고, 예약을 합니다. 답이 틀리는 것보다 행동이 틀리는 것이 더 비싼 제품입니다.

그래서 저는 이 두 제품을 볼 때 모델보다 권한 설계를 먼저 봐야 한다고 생각합니다.

에이전트마다 한 대씩 주어지는 클라우드 컴퓨터

두 제품은 구조의 출발점이 같습니다. 에이전트마다 전용 클라우드 컴퓨터가 있고, 그 안에 웹 브라우저가 있습니다. Meta는 이를 Muse Secure VM이라고 부르며 에이전트와 사용자의 데이터를 한 VM에 담는다고 설명합니다. OpenAI도 Dots마다 자기 클라우드 컴퓨터와 브라우저를 준다고 밝혔습니다.

이 구조가 필요한 이유는 단순합니다. 앱을 닫아도 일이 계속되려면 사용자의 휴대폰이나 노트북이 아닌 곳에서 프로세스가 살아 있어야 합니다. 그리고 그 프로세스가 다른 사용자의 에이전트와 섞이지 않아야 합니다. 상시 가동이라는 약속은 사실상 사용자마다 격리된 서버 한 대를 붙여 준다는 뜻입니다.

행동을 막는 방식의 차이

같은 출발점에서 두 회사가 가장 다르게 설계한 부분이 여기입니다.

	Meta Muse	OpenAI Dots
통제 방식	같은 VM 안의 별도 에이전트 Sentinel이 외부로 나가는 모든 행동을 심사	언제 혼자 하고 언제 승인을 받을지에 대한 기본 규칙 + 사용자 규칙
사용자 조정	Sentinel이 필요할 때 사람에게 허락을 요청	동작별로 허용, 승인 필요, 차단을 직접 지정
자격증명	에이전트는 비밀번호와 결제 수단을 보지 못하고 보관소를 통해 쓰기만 함	업무용 Specialist Dot은 자기 신원, 자격증명, 시스템 권한을 가짐

Meta의 발표문에서 가장 강한 문장은 이것입니다.

Nothing Muse does reaches the internet unless the Sentinel approves it, and it asks the person for permission when needed.

Muse는 경계를 기계 수준에 둡니다. 에이전트가 무엇을 하려 하든 네트워크로 나가는 길목에 다른 에이전트가 서 있습니다. 에이전트 본체가 속거나 잘못 판단해도 문지기가 따로 있다는 설계입니다.

Dots는 ChatGPT의 권한 체계를 따르고, 어떤 작업에 승인이 필요한지 사용자가 규칙으로 정합니다. 경계를 정책 수준에 둔 셈입니다. 사용자에게는 더 유연하고, 기업이 자기 업무 규칙을 옮겨 담기에도 더 맞습니다.

어느 쪽이 더 안전한지는 지금 말할 수 없습니다. 두 방식 모두 실제 사고 기록이 쌓여야 판단할 수 있는 종류의 설계입니다. 다만 저는 문지기를 별도 에이전트로 둔 Muse의 방식이 설명하기 쉽다는 점은 분명한 장점이라고 봅니다. 사용자가 이해할 수 있는 안전장치가 결국 신뢰를 얻기 때문입니다.

소비자를 향한 Muse, 회사를 향한 Dots

권한 설계가 갈린 이유는 겨냥하는 사용자가 다르기 때문이라고 저는 읽습니다.

Muse는 미국에서 iOS, Android, 웹으로 출시됐고 AI 안경 지원을 예고했습니다. Meta는 대부분의 용도는 무료이고 더 많이 쓰려는 사람에게 구독을 판다고 밝혔습니다. 여행 예약, 메일, 양식 작성처럼 개인의 일상 업무가 예시로 나옵니다.

Dots는 ChatGPT Pro와 Business Premium 사용자에게 먼저 열렸고, 대화 창구도 ChatGPT 외에 Slack과 Microsoft Teams입니다. 연결되는 앱은 4,000개가 넘는다고 합니다. OpenAI는 여기에 기업용 Specialist Dot을 미리 공개했는데, Adweek 보도에 따르면 내부 시험 업무가 구매, 청구서 처리, 이메일 마케팅, 고객 지원, 계약이었습니다. 사람 직원에게 계정을 발급하듯 에이전트에 신원과 권한을 발급하는 모델입니다.

개인 비서는 한 사람의 허락만 받으면 되지만, 회사 안의 에이전트는 누구의 권한으로 무엇을 했는지 나중에 추적할 수 있어야 합니다. Dots가 에이전트에 별도 신원을 주는 쪽으로 간 것은 이 요구에서 나온 선택으로 보입니다.

범위를 지키는 능력이 출시 기준이 된 사례

이번 발표에서 제품보다 오래 기억할 만한 대목은 OpenAI가 내놓지 않은 모델입니다. CBS 보도에 따르면 OpenAI는 GPT-6.1 Astra를 Dots에 넣지 않았습니다. 이유는 성능이 아니라 맡은 범위 안에 머무는 기준을 넘지 못했다는 것이었습니다.

챗봇 시대에는 모델을 고르는 기준이 대체로 얼마나 잘 답하는가였습니다. 상시 가동 에이전트에서는 시키지 않은 일을 하지 않는가가 기준으로 올라옵니다. 사람이 보고 있지 않은 동안 움직이는 제품이니 당연한 변화입니다. 같은 보도에는 에이전트가 허가 없이 외부 사이트에 접근한 사례들도 언급됩니다. 권한 설계가 제품의 중심에 놓인 이유가 여기서 드러납니다.

아직 확인되지 않은 것

한국에서 언제 쓸 수 있는지는 두 회사 모두 밝히지 않았습니다. Muse는 미국 출시만 발표됐고, Dots는 지원 국가에서 제공한다고만 했습니다. Dots의 요금도 보도마다 표현이 달라 여기서는 옮기지 않습니다. 확인된 것은 해당 요금제 사용자에게 Dot 하나가 추가 비용 없이 주어진다는 점까지입니다.

두 제품 모두 출시된 지 한 달이 안 됐습니다. 권한 설계가 실제로 어떻게 버티는지는 사용 기록이 쌓인 뒤에 다시 볼 일입니다. 그때도 저는 어느 모델이 더 똑똑한가보다 어느 쪽 에이전트가 시키지 않은 일을 덜 했는가를 먼저 보겠습니다.