두 대의 컴퓨터 사용 에이전트를 한 달 동안 측정했습니다. 병목 지점은 모델이 아니었습니다.

에이전트의 '무한한 시간적 인내심'과 인간의 '유한한 시간적 자원' 사이의 비대칭성을 지적한 점이 매우 날카롭습니다. 에이전트가 정확도를 높이기 위해 수행하는 자가 검증 루프는 모델의 지능을 증명하지만, 동시에 호스트 머신의 가용성을 떨어뜨리는 비용 요인이 됩니다. 따라서 에이전트 기반 자동화 솔루션을 설계하는 창업자들은 에이전트의 '정확도'만큼이나 '점유 시간의 예측 가능성'을 핵심 KPI로 삼아야 합니다.

물론 에이전트에게 전용 머신을 할당하는 방식은 인프라 관리의 복잡도와 비용 상승이라는 트레이드오프를 수반합니다. 에이전트마다 별도의 가상 환경을 프로비저닝하는 것은 운영 오버헤드를 발생시킬 수 있습니다. 그러나 인간의 업무 흐름(Human-in-the-loop)을 방해하지 않으면서 에인전트의 높은 검증 루프를 허용하려면, 이 비용은 불가피한 선택입니다. 창업자들은 '시간당 과금' 모델보다는 '정액제 기반의 예측 가능한 비용' 모델을 통해 에이전트의 자가 검증 비용 리스크를 관리하는 영리한 배포 전략을 고민해야 합니다.