Meta의 Muse에게 예산을 주자, 돈을 사용한 방식은 이렇습니다.

면책 조항: 저는 AIsa에서 근무하며, AIsa가 저희 제품입니다. 아래 설명된 Muse에 관한 모든 내용은 스크린샷을 포함하여 제가 직접 사용해 본 경험을 바탕으로 합니다.

Rio는 통화 비용이 약 3센트(cents)일 것이라고 추정했습니다. 하지만 실제 견적은 13센트로 나왔습니다. 그래서 그것은 멈추고 저에게 물어봤습니다.

바로 이 순간에 저는 이 글을 쓰기로 결심했습니다. Meta의 Muse가 출시 후 10일 만에 [US App Store에서 No. 1]을 차지했기 때문이 아니라, 처음으로 소비자 AI 앱이 제 명의로 유료 API를 사용하고 제가 기대했던 것보다 더 신중하게 돈을 처리하는 것을 지켜봤기 때문입니다.

만약 에이전트(agents)를 구축하거나, 에이전트가 호출할 무언가를 구축한다면, 흥미로운 부분은 그 핸드오프(handoff) 방식이 어떻게 작동했는지입니다.

제가 돈을 쓰게 했을 때 무슨 일이 일어났나

Muse는 외부 서비스와 연결할 수 있게 해줍니다. 저는 OAuth를 통해 AIsa에 한 번 로그인한 후, 비서인 Rio에게 우리가 아직 다루지 않은 경쟁사가 순위를 매기는 키워드를 찾아달라고 요청했습니다. 이것은 실제 SEO 업무이며, 유료 데이터로 작동합니다.

Muse asking to connect the AIsa connector, then quoting $0.003 for an X posts lookup before running it

제가 예상하지 못한 세 가지 일이 일어났습니다.

무언가를 실행하기 전에 견적을 받았습니다. 콘텐츠 격차 분석(content-gap analysis)은 0.132달러로 견적되었고, 상한선은 0.165달러였습니다. 제가 그것을 확인하기 전까지는 아무것도 실행되지 않았습니다.

가격이 예상보다 높을 때 멈췄습니다. Rio는 약 0.03달러를 추정했습니다. 실제 견적이 더 높게 나왔을 때, 그것은 잠시 멈추고 진행하기 전에 저에게 확인했습니다.

청구서가 견적보다 적게 나왔습니다. Rio의 계산에 따르면, 세션의 모든 호출 비용이 견적된 금액보다 훨씬 적었습니다. 0.60달러로 견적된 하나의 플랜은 결국 0.09달러의 비용이 들었습니다.

Rio sharing an SEO report on aisa.one vs composio.dev and checking in before a higher-priced content-gap call

이것이 에이전트가 갖춰야 할 모습이라고 생각합니다. 실제 전문 서비스를 이용할 수 있고, 지출 결정은 사용자 본인에게 남아있습니다. 서비스 측면에서 이것을 가능하게 한 점에 주목해 주세요. 바로 에이전트가 완료할 수 있는 OAuth 플로우와 호출하기 전에 읽을 수 있는 가격 정보입니다.

배경 설명: Muse의 실제 기능

Muse는 Meta의 개인 AI 앱입니다. 사용자의 캘린더, 이메일, 휴대폰의 할 일 목록과 연결됩니다. 휴대폰을 내려놓았을 때 완료되지 않은 작업은 클라우드 기계가 계속해서 처리합니다.

저는 이것을 실제 비서처럼 며칠 동안 사용해 보았습니다. 일정 관리, 이메일 작성, 그리고 위에서 언급한 SEO 리서치까지요. 지출 기능에 도달하기 전에 눈에 띄는 세 가지 점이 있었습니다.

사용자 맥락(context) 관리가 필요 없습니다. 프롬프트 작성이 필요 없고, 주제를 분리할 새로운 채팅을 시작할 필요도 없었습니다. 저는 관련 없는 작업들을 하나의 대화에서 실행했는데도 그것이 흐름을 유지했습니다. 제가 이전에 제공했던 배경 정보를 반복해서 말할 필요가 전혀 없었습니다. 지난 2년간의 대부분 AI 제품들은 사용자가 이미 AI 사용법을 알고 있다고 조용히 가정해 왔습니다. 하지만 Muse는 사용자에게 맞춰 적응합니다. 저는 아이들이나 할아버지, 할머니들도 도움 없이 사용할 수 있을 것이라고 생각합니다.

Rio, the soft, fluffy assistant character in Muse

Rio는 도구라기보다 동반자처럼 느껴지게 합니다. 부드럽고 푹신한 캐릭터가 작은 디자인 선택으로 다가옵니다. AI를 처음 사용해보는 사람에게, 바로 그 점이 시도하게 만드는 요소입니다.

Muse free plan usage panel showing 2% of the weekly limit used

무료 플랜으로는 지출을 늘릴 수 없었습니다. 제가 무거운 사용 후에 이 스크린샷을 찍었을 때, 주간 한도의 2%만 사용했습니다.

답변에서 완료로

Muse가 일반 챗봇과 구별되는 점은 여러 앱에 걸쳐 작동하며, 사용자가 휴대폰을 내려놓는 순간에도 작업이 멈추지 않는다는 것입니다. 무언가를 완료하기 위해 다섯 개의 앱을 열 필요 없이, 에이전트에게 맡기면 됩니다.

온라인으로 판매를 한다고 가정해 봅시다. 가격 비교, 주문하기, 배송 추적 등 더 많은 일들이 에이전트를 통해 발생할 것입니다. 고객은 당신의 스토어 전경을 볼지 못하고, 단지 비서가 제공하는 한 줄짜리 추천만 보게 될 수도 있습니다.

아마존이 이를 차단했을 가능성이 높은 이유

이 Hacker News 스레드에 따르면, 아마존은 Muse를 차단했습니다.

저는 그 논리가 간단하다고 생각합니다. 만약 쇼핑객들이 다른 사람의 에이전트를 통해 구매하는 것에 익숙해진다면, 마켓플레이스는 사람들이 방문하는 장소가 아니라 에이전트가 조회하는 백엔드(backend)가 되어버립니다. 이 시점에서는 트래픽, 고객 데이터, 광고 인벤토리(ad inventory) 모두 노려지게 됩니다. 아마존의 신중함은 저에게 합리적으로 느껴집니다.

이는 또한 아마존보다 작은 모든 기업들에게 질문을 던집니다: 당신의 비즈니스는 AI 에이전트가 이해하고 사용할 준비가 되어 있습니까?

제가 지금 할 세 가지 일

제품을 에이전트가 읽을 수 있도록 만드세요. 구조화되고, 정확하며, 완전한 데이터만이 에이전트가 당신을 올바르게 추천할 수 있게 합니다.
에이전트가 귀하의 서비스에 직접 호출하도록 허용하세요. Muse 내부를 살펴보니, OAuth 싱글 사인온(single sign-on)과 명확한 호출당 가격 책정만으로도 에이전트가 유료 서비스를 자신감을 가지고 사용할 수 있다는 것을 알게 되었습니다. API가 승인되고 견적을 받을 수 있다면, 에이전트는 그것에서 구매할 수 있습니다.
자체 에이전트가 필요한지 결정하세요. 플랫폼 규칙은 여전히 변화하고 있습니다. 고객들이 자주 재주문하거나 구매 전에 도움이 필요하다면, 자체 에이전트를 보유하는 것이 그 관계를 당신의 손에 지켜줍니다.

AIsa가 적합한 이유

제가 그곳에서 일하기 때문에, 회의적인 시각은 유지하세요. 하지만 위 경험이 AIsa가 무엇을 위한 것인지 가장 명확하게 보여주는 데모입니다: 에이전트들이 사용할 수 있는 리소스 계층(resource layer)이죠. OAuth 사인인 한 번으로 연결됩니다. 모든 호출에는 사전에 지출 상한액(spending cap)이 명시되며, 호출당 비용을 지불합니다. 그리고 이 도구들은 전문적인 종류입니다: SEO 콘텐츠 갭 분석, 시장 진입 전략(go-to-market research), 소셜 조회, 금융 데이터 같은 것들이요. 만약 에이전트를 구축하고 있다면, aisa.one/api에서 시작하세요.

제가 남겨진 질문

돈이 걸린 실제 과제를 AI에게 맡겨본 적이 있나요? 채팅 같은 것이 아니라, '과제' 말입니다. 어떻게 진행되었는지, 그리고 무엇을 지출하도록 허용했는지 듣고 싶습니다. 댓글은 열려 있습니다.