AgentOS의 가능성을 실제 제품으로 만들어가는 OS Engineer 보성님과 승연님을 만났어요.
Enhans는 기업의 의사결정을 실제 실행으로 전환하는 엔터프라이즈 에이전틱 AI 기업입니다. 이 모든 과정의 중심에는 Enhans의 AgentOS가 있습니다.
이번 인터뷰는 AgentOS의 기반을 만들어가는 OS Engineer 팀의 이야기입니다.
OS Engineer 팀은 단순히 새로운 기능을 구현하는 것을 넘어, 고객의 문제를 제품 안에서 어떻게 풀어낼지, 어떤 기술적 선택이 더 나은 제품으로 이어질지 함께 고민합니다.
"Enhans에서는 에이전트가 고객사의 데이터와 업무 맥락을 이해하고, 실제 업무 결과로 이어질 수 있도록 제품을 만들어가고 있어요. 그 과정에 직접 참여할 수 있다는 점이 엔지니어로서 확실히 매력적이라고 느낍니다.”
AI Native 환경에서 Enhans의 OS Engineer는 어떤 경험을 쌓게 되는지, 그리고 그 안에서 마주하는 고민과 성장의 순간을 담았습니다.
Q. 안녕하세요! 자기소개와 함께 어떤 업무를 하고 계신지 소개 부탁드려요.
보성: 안녕하세요. 저는 OS Engineer 팀에서 Agent Builder 영역을 맡고 있는 김보성입니다. AgentOS 안에서 AI 에이전트가 실제로 어떤 행동을 수행할 수 있는지, 그 기능을 개발하고 개선하는 일을 하고 있어요.
최근에는 사용자의 자유형 입력을 기반으로 브라우저에서 행동을 수행하거나, 더 나아가 데스크톱 액션까지 실행할 수 있는 기능을 AgentOS에 올리는 작업을 하고 있습니다. 그 외에도 AgentOS의 워크플로우, 자동화, 채팅 경험 안에서 Agent의 행동을 개발하고 개선하는 업무를 맡고 있어요.
쉽게 말하면, 사용자가 AgentOS 안에서 원하는 일을 더 자연스럽게 시키고, Agent가 그 일을 실제 행동으로 이어갈 수 있도록 만드는 역할에 가깝습니다.
승연: 안녕하세요! 저는 OS Engineer 팀에서 Pipeline Builder 개선을 맡고 있는 이승연입니다.
Pipeline Builder는 기업의 데이터를 수집하고 구조화해서, AI 에이전트와 워크플로우가 활용할 수 있는 형태로 준비하는 영역인데요. 사용자가 더 쉽게 파이프라인을 구성하고, 여러 기능이 자연스럽게 연결될 수 있도록 제품을 개선하고 있습니다.
이와 함께 아직 AgentOS로 완전히 편입되지 않은 제품들을 AgentOS 안으로 통합하기 위한 작업도 함께 하고 있어요. 기존에 분리되어 있던 제품이나 기능들이 AgentOS라는 하나의 플랫폼 안에서 더 잘 연결될 수 있도록 구조를 잡고, 필요한 플래닝과 개발을 진행하고 있습니다.
Q. Enhans에 합류하게 된 계기는 무엇인가요? 어떤 점이 가장 크게 와닿았는지 궁금해요.
보성: 제가 Enhans에 합류하게 됐을 당시에는 정말 처음부터 프로덕트를 만들어갈 수 있는 단계에 가까웠어요. 그래서 제품의 중요한 부분을 직접 만들어가는 경험을 할 수 있었다는 점이 가장 와닿았습니다. “어떻게 만들어야 하지?”를 같이 고민할 수 있는 환경이 저를 더 성장 시켜준다고 생각하거든요.
제가 일하면서 느끼는 가장 큰 매력은, AI를 실제 고객 문제 해결에 적용하고 있다는 점이에요. 요즘 AI를 이야기하는 회사는 정말 많지만, 실제 엔터프라이즈 환경 안에서 고객의 업무 문제를 풀어가는 경험은 흔하지 않잖아요.
Enhans에서는 에이전트가 고객사의 데이터와 업무 맥락을 이해하고, 실제 업무 결과로 이어질 수 있도록 제품을 만들어가고 있어요. 그 과정에 직접 참여할 수 있다는 점이 엔지니어로서 확실히 매력적이라고 느낍니다.
승연: 저는 인터뷰 과정이 되게 재미있었던 기억이 있어요. 인터뷰 때 “이런 상황이라면 어떻게 풀어보실 건가요?” 같은 식으로 문제를 주셨는데, 그 문제가 꽤 재미있었습니다.
당시에 제가 관심 있게 보던 큐(Queue) 시스템이나 큐 브로커(Queue Broker) 시스템과도 관련이 있었고요. 그 과정에서 “여기서는 꽤 재미있는 문제를 풀 수 있겠다”는 생각을 했고, 그게 합류를 결심하는 데 영향을 줬습니다.
제가 생각하는 Enhans는 지금 시장의 흐름과도 잘 맞아 있고, 변화에 맞춰 빠르게 움직이는 팀이라는 느낌이 있습니다. 특히 새로운 기술을 받아들이는 속도가 빠른 편이에요. 트렌드가 바뀌었을 때 그걸 두려워하기보다, 실제로 써보고 제품에 어떻게 적용할 수 있을지 고민하는 분위기가 있습니다.
이 덕분에 엔지니어 입장에서는 AI 관련 툴을 자유롭게 활용할 수 있어요. 새로운 툴이나 기술을 써보는 데 제한이 크지 않고, 실제 업무에 적용해볼 수 있는 환경이라 그 점도 재미있습니다.
Q. 고객들은 AgentOS의 어떤 점에서 가치를 느낀다고 생각하시나요?
보성: 일단 “내가 원하던 결과가 AI로 실제로 나오네?” 하는 신기함이 있는 것 같아요. 일반적인 LLM을 쓰면 보통 공개된 정보나 일반적인 지식을 바탕으로 답을 주잖아요. 그런데 AgentOS는 고객사의 데이터와 업무 맥락을 기반으로 동작한다는 점이 다릅니다.
저희는 고객사의 데이터와 업무 맥락을 AgentOS 안에서 활용할 수 있도록 온톨로지화합니다. 쉽게 말하면, 흩어져 있는 정보들을 AI 에이전트가 이해하고 사용할 수 있는 구조로 정리하는 과정이에요. 그 위에서 에이전트를 만들고, Workflow를 구성하고, 고객이 원하는 화면이나 대시보드까지 연결합니다.
그러면 답변을 잘하는 AI가 아니라, 우리 회사의 맥락을 이해한 AI가 실제 업무 결과물을 만들어주는 경험이 되는 거죠. 고객 입장에서는 “우리 회사 데이터를 기반으로, 내가 원하는 방식의 결과를 얻을 수 있다”는 점에서 가치를 느끼는 것 같습니다.
승연: 맞아요. 그리고 저는 AgentOS가 여러 기능을 하나의 플랫폼 안에서 연결해 쓸 수 있게 만든다는 점도 큰 장점이라고 생각해요. 예를 들면 Pipeline Builder는 기업의 데이터를 수집하고 구조화해 AI 실행에 쓸 수 있게 준비하고, Ontology Manager는 그 데이터와 업무 맥락을 AI 에이전트가 이해할 수 있는 구조로 정리하죠. App Builder는 고객이 필요한 화면이나 도구를 빠르게 구성할 수 있게 해주고요.
보통 회사가 이런 흐름을 각각 다른 도구로 나눠 만들고 연결하려면 꽤 번거롭잖아요. 그런데 AgentOS는 이걸 하나의 플랫폼 안에서 다룰 수 있게 만들고 있습니다. 데이터를 파이프라인으로 한 번 잘 구조화해두면, 그 위에서 에이전트도 만들고, 필요한 화면도 만들 수 있는 거죠.
아직 계속 고도화하고 있는 단계이지만, 저는 이 방향이 너무 흥미로워요. 하나의 플랫폼 위에서 고객의 문제를 끝까지 풀 수 있게 만드는 것, 이게 AgentOS의 가치 아닐까요?
Q. 제품을 만들다 보면, 기술적으로도 기존 개발과는 다른 고민이 많을 것 같아요. 요즘 가장 깊게 고민하는 문제는 무엇인가요?
보성: 음… 요즘 가장 많이 고민하는 건 에이전트의 결과를 어떻게 더 안정적으로 만들 수 있을까에요. AgentOS는 결국 사용자가 원하는 일을 에이전트가 대신 수행하도록 만드는 제품인데, AI가 들어가다 보니 일반적인 기능 개발과는 조금 다른 부분들이 있습니다.
보통의 개발에서는 같은 입력을 넣으면 같은 결과가 나오는 경우가 많잖아요. 1 + 1 = 2처럼요. 그런데 에이전트는 같은 질문이나 요청을 하더라도 맥락, 데이터, 설정에 따라 결과가 달라질 수 있거든요. 그래서 그 기댓값을 매번 안정적으로 맞추는 게 생각보다 어렵습니다.
예를 들어 커머스 도메인에서는 원하는 답변이 잘 나오도록 세팅해두었는데, 다른 재무 도메인으로 가면 전혀 다른 맥락에서 이상한 답변을 할 수도 있어요. 그래서 다양한 상황에서도 사용자가 기대한 결과가 일관되게 나오도록 만드는 방법을 많이 고민하고 있습니다.
결국 에이전트를 만드는 일은 구현뿐 아니라 결과를 평가하고, 검증하고, 안정화하는 과정까지 함께 설계하는 일에 가까운 것 같아요.
승연: 저는 Pipeline Builder를 하면서 대용량 데이터를 안정적으로 처리하는 문제를 많이 고민하고 있어요.
Pipeline Builder에는 많은 데이터가 들어오고, 그 데이터를 여러 단계로 처리해야 하는 경우가 많은데요. 이때 어떻게 하면 안정적으로, 그리고 효율적으로 처리할 수 있을지가 중요한 기술적 과제입니다.
예를 들어 데이터를 스트리밍 방식으로 처리할 수도 있고, 데이터 소스에 따라 다른 구현 방식이 필요할 수도 있죠. 특정 태스크가 너무 크거나 오래 걸릴 때는 throttling이나 rate limit 같은 방식으로 처리량을 제어해야 할 때도 있고요.
재미있는 건 이런 개념들을 실제 제품에 적용해본다는 점이에요. “이 방식으로 처리하면 될까?” 하고 구현해보고, “어, 되네?” 굉장히 기뻐하고요. (웃음) 실제로 동작하는지 확인하고, 다시 개선하는 과정을 경험할 수 있습니다.
그런 점에서 Pipeline Builder를 만드는 일은 기술적으로 배우는 게 많아요. 대용량 처리, 안정성, 성능 같은 문제를 실제 제품 맥락에서 다뤄볼 수 있다는 게 가장 큰 성장 포인트인 것 같아요.
Q. 그 과정에서 기술적으로 배우는 지점도 많으실 것 같은데요.
승연: 맞아요. 저희 제품은 SaaS와 온프레미스(On-premises) 두 가지 형태로 나가고 있는데요. SaaS만 고려한다면 사용할 수 있는 기술이나 오픈소스 라이브러리에 제약이 상대적으로 적은 편인데, 온프렘 환경으로 들어가는 순간 완전히 다른 고민이 생깁니다.
온프렘에서는 외부와 통신이 단절되는 경우도 있고, 설치 환경도 고객사마다 다를 수 있어요. 그러다 보니 어떤 기술을 쓸 수 있는지, 설치를 어떻게 더 간단하게 만들 수 있는지, 복잡한 구성을 어떻게 줄일 수 있는지에 대해 훨씬 더 많이 고민하게 됩니다.
이 과정에서 배우는 게 많은 거죠. 제한된 환경에서도 안정적으로 설치되고 운영될 수 있게 만들어야 하니까요. 온프렘 환경을 고려하면서 개발하다 보면, 시스템을 더 단순하게 설계해야 한다는 감각이 생겨요. 그게 기술적으로도 좋은 훈련이 된다고 생각합니다.
Q. 마지막으로, 앞으로는 어떤 커리어를 쌓아가고 싶으신가요?
보성: 저는 커리어 방향을 생각할 때, 제품과 팀이 기술적으로 어떤 방향으로 가야 하는지 판단하고 이끌어가면서, 중요한 의사결정을 돕고 싶어요.
그래서인지 다른 사람들보다 에이전트를 실제 제품 개발과 고객 문제 해결에 활용하는 경험을 먼저 해보고 있다는 점이 중요하게 느껴져요. 저희는 고객사의 문제를 풀고, 실제 제품으로 만들고, 세일즈까지 이어지는 과정을 가까이에서 보고 있거든요.
결국 Enhans에서 OS Engineer로 일한다는 건 개발뿐 아니라, AI 에이전트가 실제 비즈니스 문제를 푸는 과정을 가장 앞에서 경험하는 일이라고 생각해요. 그런 경험은 앞으로 엔지니어 커리어에서도 중요한 경쟁력이 될 것 같습니다.
Enhans의 조직 기본 단위는 팀입니다. 실제 실행과 협업은 비즈니스 목표에 따라 구성되는 단위로 움직이고, 풀어야 할 문제가 바뀌면 구성도 다시 짭니다. 그래서 엔지니어가 맡는 영역은 고정되어 있지 않습니다.
더 나은 제품과 팀을 위해 함께 고민하고 움직이는 분이라면 OS Engineer 팀과 의미 있는 여정에 함께할 수 있을 거예요.
