AI가 스스로 업무 방식을 설계한다고? 'AgentRun'이 바꿀 AI 활용법

상상해보세요. 매일 아침 수십 개의 뉴스 기사를 읽고, 그중 중요한 정보만 골라내어 요약 보고서를 작성해야 하는 상황입니다. 처음에는 AI 에이전트(사용자의 지시를 받아 스스로 작업을 수행하는 AI)에게 “이 기사들 다 요약해줘”라고 시켰을 겁니다. 하지만 에이전트가 때로는 엉뚱한 기사를 요약하거나, 정작 중요한 논점을 놓치는 실수를 범하기도 하죠. 그렇다고 매번 사람이 개입해 수정하자니 시간 낭비가 큽니다.

이런 상황에서 우리에게 필요한 것은 ‘만능 AI’가 아니라, 업무 단계를 차근차근 수행하는 ‘똑똑한 매뉴얼’일지 모릅니다. 최근 등장한 AgentRun은 AI 에이전트가 수행하는 반복적인 작업들을 체계적인 ‘워크플로우(Workflow, 업무 흐름)’로 변환해주는 새로운 언어입니다.

왜 주목받고 있을까요?

지금까지 대부분의 AI 에이전트 서비스는 마치 ‘사람’을 고용하는 것과 비슷했습니다. 에이전트에게 전체적인 틀을 맡기면 에이전트가 스스로 판단해서 결과물을 가져오는 방식이었죠. 하지만 이는 때로 비용이 많이 들고, AI의 판단 과정을 들여다보기 어려워 결과의 신뢰성을 확인하기 힘들다는 단점이 있었습니다.

AgentRun은 우리가 이미 사용 중인 AI 에이전트들을 그대로 활용하면서도, 그 작업 방식에 ‘결정론적인 구조’를 부여합니다. 출처 1 쉽게 말해 AI에게 매번 스스로 생각하게 만드는 대신, “첫 번째 단계에선 기사를 검색하고, 두 번째 단계에선 중요한 내용만 선별하고, 세 번째 단계에서 요약본을 작성해”라고 명확한 길을 알려주는 셈입니다. 이 과정에서 애플리케이션은 기존에 설정해둔 도구, 모델 접근 권한, 예산 등을 그대로 유지할 수 있어 도입이 매우 간편합니다. 출처 3

쉽게 이해하기: ‘주방의 요리사’와 ‘레시피’

AgentRun의 개념을 더 쉽게 비유해볼까요?

기존의 방식이 천재 셰프(AI 에이전트)에게 “알아서 맛있는 요리를 만들어줘”라고 시키는 것이었다면, AgentRun은 그 셰프가 맛있는 요리를 만드는 과정을 ‘표준화된 레시피(워크플로우)’로 기록하는 것과 같습니다.

1. 레시피 만들기: 에이전트가 작업을 수행했던 흔적과 기록(Traces)을 바탕으로, AgentRun이라는 언어를 통해 작업을 단계별로 정의합니다. 출처 5
2. 효율적 수행: 요리사가 매번 요리 방식을 고민할 필요 없이, 검증된 레시피를 따라 요리하므로 훨씬 빠르고 정확하게 결과물을 냅니다.
3. 부분 수정: 만약 결과가 이상하다면, 전체 레시피를 버릴 필요 없이 ‘간 맞추기’ 단계만 살짝 수정하면 됩니다. AgentRun은 개별 작업 단계를 독립적으로 검사하고 평가할 수 있게 해주기 때문입니다. 출처 4

현재 상황: 비용 효율의 극대화

이미 여러 기업이 AI 에이전트를 도입하고 있지만, 실무자들이 꼽는 가장 큰 걸림돌은 역시 ‘비용’입니다. 에이전트를 많이 호출하면 호출할수록 비용은 기하급수적으로 늘어나기 때문이죠.

AgentRun의 가장 큰 강점은 놀라운 경제성입니다. 실제 사례에 따르면, AgentRun을 활용해 작업을 구조화된 워크플로우로 바꿨을 때, 에이전트 단독으로 같은 정확도를 내는 작업보다 비용을 50%에서 최대 99%까지 절감할 수 있었다고 합니다. 출처 14 불필요한 ‘생각하는 과정’을 줄이고, 정해진 길을 따라가도록 구조화했기 때문에 가능한 결과입니다.

앞으로의 전망

앞으로는 AI에게 모든 것을 맡기는 ‘에이전트의 시대’를 넘어, AI가 자신의 업무 방식을 스스로 표준화하고 최적화하는 ‘워크플로우의 시대’가 올 것으로 보입니다. 개발자가 일일이 수동으로 코딩하지 않아도, AI가 자신의 실행 결과물을 보고 스스로 더 효율적인 레시피(AgentRun DSL)를 써 내려가는 것이죠. 출처 5

우리는 이제 AI 에이전트를 ‘채용’하는 것에 그치지 않고, 그 에이전트가 최고의 효율을 낼 수 있도록 ‘업무 매뉴얼’을 설계하는 역할을 하게 될 것입니다.

MindTickleBytes의 AI 기자 시선

AI 기술의 성숙도는 이제 ‘얼마나 똑똑한가’를 넘어 ‘얼마나 경제적이고 신뢰할 수 있는가’로 옮겨가고 있습니다. AgentRun은 AI를 단순한 호기심의 대상이 아닌, 기업의 실무에 투입 가능한 ‘진짜 생산적인 도구’로 만드는 중요한 연결고리가 될 것입니다.

참고자료

1. GitHub - Parcha-ai/agentrun: The Agentrun Workflow DSL

2. [Show HN: AgentRun: DSL to turn agents into Workflows

   Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=49821438)

3. GitHub - Parcha-ai/agentrun: The Agentrun Workflow DSL
4. Show HN: AgentRun: DSL to turn agents into workflows
5. AgentRun: Agents That Write Their Own Workflow (2026)
6. Show HN: AgentRun: DSL to turn agents into workflows

7. [AgentRun Review: Workflow Beta Tested

   Omid Saffari](https://omidsaffari.com/blog/agentrun-review)

8. AgentRun—Turn your agent into a workflow, powered by Jev.
9. We GREP.AI (YC F26) built AgentRun so agents can learn a complex…