Agentic Web이 다가오다: 웹사이트가 곧 AI 에이전트와 대화하게 되는 이유
Source: Dev.to
Agentic Web이란?
Agentic Web은 AI 시스템이 다음을 할 수 있는 생태계입니다:
- 서비스 발견 – 모든 페이지를 스크래핑하지 않고도 사이트나 API가 제공하는 서비스를 찾음
- 도구 호출 – 구조화된 방식으로 작업(검색, 예약, 구매 등)을 실행
- 워크플로우 트리거 – 앱이나 여러 서비스에 걸쳐 단계들을 연결
- 프로그래밍 방식 상호작용 – 사용자가 UI를 클릭하지 않아도 작업을 완료
사람만 버튼을 클릭하는 것이 아니라, AI 시스템이 사용자를 대신해 작업을 수행합니다. 사이트는 읽는 페이지가 아니라 에이전트가 활용할 수 있는 능력이 됩니다. 미래는 인간 vs. AI가 아니라 인간 과 AI가 같은 웹을 함께 사용하는 시대입니다.
변화의 원동력
대형 언어 모델(LLM)
모델은 작업을 추론하고, 적절한 “도구”를 선택하며, 결과를 해석할 수 있습니다. 이를 통해 에이전시 행동이 대규모로 실현 가능해졌습니다.
도구 호출
API와 SDK가 이제 구조화된 입력·출력으로 LLM이 호출할 수 있는 도구(함수)를 제공합니다. 모델이 추측하는 것이 아니라 정의된 행동을 직접 호출합니다.
MCP와 같은 오픈 프로토콜
Model Context Protocol(MCP) 등 표준은 에이전트가 도구와 사이트 전반에 걸쳐 기능을 발견하고 사용할 수 있는 일관된 방식을 제공합니다. 이를 통해 에이전시 웹은 일회성 통합에 의존하지 않고 상호 운용성을 확보합니다.
이러한 발전이 결합돼 AI가 파워 유저처럼 프로그램matically하게 웹사이트를 “사용”하는 것이 현실이 되었습니다.
사이트 준비하기
에이전시 웹에서 좋은 순위와 원활한 동작을 위해서는 인간과 에이전트를 모두 고려해 설계해야 합니다:
구조화된 기능 제공
사이트가 수행하는 작업을 기계가 읽을 수 있는 형태(예: OpenAPI, schema.org Action, 혹은 MCP 스타일 도구 정의)로 노출합니다.
자동화를 위한 API
가능한 경우 핵심 작업에 대해 안정적인 API를 제공해 에이전트가 불안정한 UI 스크래핑에 의존하지 않게 합니다.
기계가 읽을 수 있는 액션
시맨틱 HTML, 명확한 어포던스, 구조화된 데이터를 사용해 크롤러와 에이전트가 “이것은 폼이다”, “이것은 CTA이다”, “이것은 예약 흐름이다” 등을 이해하도록 합니다.
스스로에게 물어보세요: AI가 내 사이트가 무엇을 하는지 발견하고 주요 사용자 작업을 실행할 수 있을까? 라면 올바른 방향으로 가고 있는 것입니다.
결론
에이전트가 활용할 수 있는 사이트가 실제로 많이 사용될 것입니다. 차세대 웹은 인간만을 위한 것이 아니라 AI 에이전트와 협업합니다. 앞서 나가려면 사람과 도구 모두가 찾고, 이해하고, 실행할 수 있는 사이트를 구축하는 것이 핵심입니다.