핵심 요약
말테 우블(Malte Ubl)은 AI 에이전트가 소프트웨어 개발 패러다임을 변화시키고 있다고 주장하며, Vercel의 내부 d0 에이전트와 공개 v0 제품 개발 사례를 통해 이 변화에 대한 통찰력을 제공합니다. 그는 과거의 모범 사례에 얽매이지 않고 ‘삭제 후 재시작’하는 겸손한 접근 방식이 중요하며, AI 에이전트가 기술 인접 직군과 주니어 엔지니어의 역량을 강화할 것이라고 강조합니다. 궁극적으로 소프트웨어 시장의 ‘탄력성’이 핵심이 될 것이며, ‘공짜 소프트웨어’의 유지 보수 비용은 여전히 중요하다고 역설합니다.
주요 내용
Vercel의 AI 에이전트 개발 철학
Vercel은 항상 자체 기술을 사용하여 제품을 구축하며, AI 에이전트도 구매하기보다 직접 만드는 것이 훨씬 쉽다고 믿습니다. 에이전트 세계에서는 끊임없이 변화하는 기술 환경에 겸손하게 대처하고, 과거의 ‘최고의 관행’에 얽매이지 않는 것이 중요합니다. 현재는 에이전트를 구축하는 방법을 ‘발견’하는 시기이며, 모델이 똑똑해질수록 더 단순하고 ‘새로운’ 접근 방식이 필요합니다.
내부 d0 에이전트 (Text-to-SQL 엔진)
d0은 Vercel의 내부 Text-to-SQL 에이전트입니다. Slack에서 자연어로 질문을 하면, 사용자의 접근 권한에 따라 Snowflake 데이터베이스의 데이터에 접근하여 SQL 쿼리를 생성하고 답변을 제공합니다.
- 초기 접근 방식의 한계: 처음에는 전통적인 ‘툴즈 인 더 루프(tools in the loop)’ 아키텍처를 사용하여 에이전트를 구축했지만, ‘마법 같지 않아’ 모든 것을 폐기했습니다.
- 재구축 및 혁신:
- Snowflake의 모든 컬럼에 대해 비즈니스 가치를 설명하는 산문(prose)을 YAML 파일로 변환하는 작업을 수행했습니다.
- d0 에이전트는 단 두 가지 툴(Bash 툴과 SQL 실행 툴)과 약 50줄의 코드로 구성되어 있습니다. 이 단순화된 접근 방식은 비즈니스에 혁신적인 변화를 가져왔습니다.
- 예시 쿼리: “S&P 500 CTO 및 엔지니어링 VP 중 Vercel 개인 계정을 가지고 있으며 크리스마스에 배포한 사람이 누구인가요?”와 같은 복잡한 질문에도 답변할 수 있습니다.
Vercel v0 (공개 제품) 개발 경험
v0은 ‘누구나 앱을 만들 수 있다’는 비전으로 출시된 Vercel의 공개 제품입니다.
- 초기 목표와 실제 사용: 처음에는 프런트엔드 엔지니어들을 위한 툴이라고 생각했지만, 실제로는 백엔드 엔지니어들에게 더 많은 힘을 실어주었습니다. 하지만 초기 버전은 항상 완벽하게 작동하지 않아 ‘힘들었습니다’.
- ‘Tailwind’ 순간: 2023년 여름, ChatGPT의 등장으로 LLM의 역량이 급격히 향상되면서 중요한 전환점을 맞이했습니다. ‘Tailwind’를 사용하라는 프롬프트 변경 하나로 LLM이 웹페이지를 훨씬 잘 만들 수 있게 되었고, 이는 제품 개발의 방향을 바꾸는 결정적인 순간이었습니다.
- 제품 시장 적합성(Product-Market Fit): v0은 PM, 디자이너, 제품 오너, 비즈니스 전문가 등 ‘기술 인접(tech-adjacent)’ 직군을 위한 제품으로 자리 잡았습니다. 이들은 내부 앱을 만들기 위해 ‘Shadow IT’ 형태로 v0을 활용하기 시작했습니다.
- 조직의 변화:
- CTO인 말테는 하루 12시간 코딩에 몰두하는 등 현장 작업에 깊이 관여합니다.
- Vercel은 ‘낙관적 잠금(optimistic locking)’이라는 패턴을 사용합니다. 이는 승인 없이 누구나 무엇이든 배포할 수 있지만, 조직은 문제가 발생할 경우 거부권(veto)을 행사할 수 있음을 의미합니다. 이러한 접근 방식은 빠르게 움직이면서도 책임을 부여합니다.
- 글로벌 서비스의 경우, 한 번에 모든 지역에 배포하기보다 특정 지역에 먼저 배포하여 피드백을 확인하고 문제가 발생하면 해당 지역에서만 제외하는 방식을 사용합니다.
- 회사는 주니어 엔지니어의 인턴십 프로그램에 높은 가치를 부여하며, 그들이 AI 툴을 통해 성장하는 것을 지원합니다.
미래에 대한 관점
- ‘소프트웨어 라이트’ vs. ‘소프트웨어 헤비’: AI가 소프트웨어 제작 비용을 낮추면서 더 많은 소프트웨어가 만들어질 것입니다. 이는 소프트웨어 시장이 얼마나 ‘탄력적’인지에 대한 질문으로 이어집니다.
- ‘공짜 강아지’의 비유: AI로 인해 ‘공짜 소프트웨어’가 많아지겠지만, 마치 공짜 강아지처럼 유지 보수 비용은 여전히 발생할 것입니다.
- 변화하는 엔지니어의 역할:
- 시니어 엔지니어의 역할은 더욱 관리적이고 전략적으로 변화하며, AI 에이전트를 ‘미니언’처럼 활용하여 생산성을 높일 수 있습니다.
- 주니어 엔지니어는 AI 툴을 통해 더 빠르게 학습하고 성장할 수 있는 기회를 얻습니다.
- 이러한 변화가 전체 엔지니어의 수가 늘어날지 줄어들지는 아직 불분명하지만, 역할과 스킬셋의 변화는 확실합니다.
- 역사적 유추: 현재의 변화는 1960년대 메인프레임의 도입으로 컴퓨터 전문가들의 역할이 바뀐 것이나 인터넷의 등장과 유사하며, 사회 전체적으로는 더 풍요로워질 것이라고 전망합니다.
핵심 데이터 / 비교표
| 지표 | 내용 |
|---|---|
| d0 에이전트 코드량 | 약 50줄 |
| Vercel의 코어 리전 수 | 20개 |
| Vercel의 현재 직원 수 | 750명 |
| Vercel의 목표 직원 상한선 | 1024명 |
| Vercel의 지원 문의 자동화율 | 87% |
| Malte의 코딩 시간 | 하루 12시간, 일주일 내내 (현재) |
타임스탬프별 핵심 포인트
| 시간 | 핵심 내용 |
|---|---|
| 00:05 | 스티브가 코딩 에이전트가 “이번에는 다르다”고 말하며 대화 시작. |
| 01:08 | 말테, d0 에이전트(내부 Text-to-SQL 엔진)에 대해 설명. 자체 기술로 에이전트 구축. |
| 01:30 | d0 에이전트는 Slack에서 자연어로 질문하면 Snowflake 데이터를 기반으로 답변. |
| 01:43 | 판매원이 S&P 500 CTO 및 엔지니어링 VP 중 크리스마스에 배포한 사람을 묻는 재미있는 쿼리 예시. |
| 02:08 | 에이전트 구축 초기는 전통적인 ‘툴즈 인 더 루프’ 아키텍처였으나 ‘마법 같지 않아’ 전부 폐기. |
| 02:39 | 모든 것을 지우고 코딩 에이전트와 유사한 방식으로 전환. |
| 03:00 | Snowflake의 모든 컬럼에 대한 비즈니스 가치를 산문으로 작성하고 YAML로 내보냄. |
| 03:35 | 에이전트는 Bash 툴과 SQL 실행 툴 두 가지만 사용하며 약 50줄의 코드. |
| 03:48 | AI 에이전트 시대에는 겸손해야 하며, ‘최고의 관행’이 빠르게 변할 수 있음. |
| 05:05 | Vercel의 블로그 게시물 “All you need is the file system and Bash” 언급. |
| 05:46 | 말테는 하루 12시간 코딩하며 “24/7” 업무에 몰두 중. |
| 06:40 | 말테의 현재 AI 스택: Claude 4.6 Fast (코딩), CodeX 5.3 (코드 리뷰). |
| 07:14 | 말테, AI 사용을 ‘도파민 히트’와 ‘슬롯머신’에 비유하며 즐거움을 표현. |
| 07:35 | Vercel v0 출시 (2023년), 비개발자도 앱 제작 가능하게 하는 것이 목표. |
| 08:03 | 초기 v0은 프런트엔드 엔지니어를 위한 툴이라고 생각했지만, 실제로는 백엔드 엔지니어에게 힘을 실어줌. |
| 08:45 | 2023년 여름 ChatGPT 출시 후 ‘Tailwind’ 사용 프롬프트 변경이 웹페이지 생성 품질을 획기적으로 개선. |
| 09:20 | Vercel v0의 PMF(제품 시장 적합성)는 ‘기술 인접’ 직군(PM, 디자이너 등)에서 발견. |
| 09:40 | 말테는 Vercel v0 개발 중 5번의 ‘아, 망했다’ 순간이 있었음을 언급. |
| 10:25 | 초기 LLM은 HTML/CSS를 분리하여 잘 작성하지 못했으나, 인라인으로 모든 것을 처리하도록 프롬프트를 변경하자 성능 향상. |
| 12:44 | AI 모델이 발전함에 따라 Vercel의 포지션과 소프트웨어 개발의 미래에 대한 질문. |
| 13:00 | Vercel은 20개 코어 리전에서 운영되며, ‘낙관적 잠금’ 방식으로 빠른 배포를 추구. |
| 13:17 | 말테, ‘모든 것을 배포할 수 있지만, 조직에 알려야 한다’는 원칙 설명. |
| 14:14 | 말테는 자신이 만든 것이 시대에 뒤떨어질까 걱정하지 않지만, DevOps의 역할 변화에는 주목. |
| 14:37 | AI 에이전트는 Terraform을 잘 작성하지만, 프로페셔널한 DevOps에는 여전히 사람의 개입 필요. |
| 15:20 | 관찰 가능성(observability)의 부족이 일시적인지 근본적인 한계인지 질문. |
| 16:12 | 2023년에 v0 팀을 오늘 다시 시작한다면 어떻게 다르게 할 것인가? |
| 16:40 | 오늘 다시 시작한다면 팀을 갖지 않고 한두 명이 시작할 것이라고 언급. (팀은 일을 늦춘다). |
| 17:21 | 스티브, “한 명의 직원만 가질 것인가?” 질문. 말테는 “혹은 여성”이라고 정정. |
| 17:27 | Vercel은 인턴과 주니어 엔지니어에게 많은 투자를 하며, 그들이 AI 툴과 함께 성장할 것으로 기대. |
| 18:22 | 과거 Google에서 승인 프로세스로 인해 느려졌던 경험을 바탕으로 Vercel은 ‘낙관적 잠금’ 채택. |
| 19:10 | 법무팀이 배포를 거부할 수도 있지만, 대부분은 문제가 없으므로 승인 절차 없이 빠르게 진행. |
| 20:00 | Vercel은 인프라 및 DevOps 기업으로서 신뢰성과 빠른 속도 사이의 균형을 중요하게 생각. |
| 20:20 | 말테, “무제한 토큰을 개발자에게 제공하는가?”라는 질문에 “당연히, 채용 공고에도 써 놓았다”고 답변. |
| 21:00 | Vercel은 영업 리드 검증(Sales Lead Qualification)과 지원 문의의 87%를 에이전트로 자동화. |
| 21:28 | 소프트웨어가 ‘무료’가 되는 세상에서 ‘소프트웨어 라이트’와 ‘소프트웨어 헤비’에 대한 고민. |
| 22:15 | 말테, 소프트웨어의 미래가 1960년대 메인프레임 도입과 유사하다고 벤 톰슨의 비유를 인용. |
| 22:50 | ‘공짜 강아지’ 비유: 소프트웨어가 무료가 되더라도 유지 보수 비용은 발생. |
핵심 데이터 / 비교표
| 지표 | 내용 |
|---|---|
| d0 에이전트 코드량 | 약 50줄 |
| Vercel의 코어 리전 수 | 20개 |
| Vercel의 현재 직원 수 | 750명 |
| Vercel의 목표 직원 상한선 | 1024명 |
| Vercel의 지원 문의 자동화율 | 87% |
| Malte의 코딩 시간 | 하루 12시간, 일주일 내내 (현재) |
| Malte의 AI 스택 (코딩) | Claude 4.6 Fast |
| Malte의 AI 스택 (코드 리뷰) | CodeX 5.3 |
| Google 대규모 시스템 다운타임 빈도 (예시) | 약 5년에 한 번 |
결론 및 시사점
AI 에이전트 기술의 급진적인 발전은 소프트웨어 개발의 본질과 조직 운영 방식에 근본적인 질문을 던지고 있습니다. Vercel의 사례는 이러한 변화에 적극적으로 적응하며, 과거의 관행에 얽매이지 않고 필요할 경우 과감히 ‘삭제 후 재시작’하는 유연한 접근 방식이 성공적일 수 있음을 보여줍니다. 이는 특히 기술 인접 직군과 주니어 엔지니어에게 새로운 기회를 제공하지만, 동시에 엔지니어의 역할이 변화하고 소프트웨어 시장의 ‘탄력성’과 ‘무료 소프트웨어’의 숨겨진 유지 보수 비용에 대한 심도 깊은 이해가 필요하다는 시사점을 남깁니다. 미래의 기술 조직은 속도와 신뢰성 사이의 균형을 지키면서, AI가 가져올 역할 재정의에 선제적으로 대응하는 민첩성을 갖춰야 할 것입니다.
추가 학습 키워드
- AI 에이전트 아키텍처
- Text-to-SQL 엔진
- 낙관적 잠금 (Optimistic Locking)
- Shadow IT
- 소프트웨어 시장 탄력성
기본 정보
| 항목 | 내용 | |—|—| | 채널 | The Pragmatic Engineer | | 카테고리 | 프로그래밍 | | 게시일 | 2026-03-06 | | 영상 길이 | 34:18 | | 처리 엔진 | gemini-2.5-flash | | 원본 영상 | YouTube에서 보기 |