AI 에이전트에게 효율적인 CLI 환경을 만들어주되, 인간은 시스템을 이해하고 비판적으로 관여하는 역할을 유지해야 한다. 자동화와 관여 사이의 균형이 핵심이다.

최근 유튜브 영상 인간은 가만히 계세요. 이제 AI가 알아서 해드릴겁니다. (CLI가 미래다)를 보았다. 영상의 핵심은 명확했다. 이제 서비스들이 앞다투어 CLI(Command Line Interface)를 내놓는 이유는 더 이상 인간을 위한 것이 아니라, AI 에이전트가 일을 하기 가장 편한 인터페이스를 제공하기 위함이라는 것이다.

이 내용을 보며 깊은 공감이 가면서도, 한편으로는 우리가 생각해야 할 지점들이 머릿속에 맴돌았다.

MCP 대신 CLI가 뜨는 이유는?

MCP 보다 CLI가 더 효율적이라는 주장에 대해 동의한다. 내가 스킬을 만들 때도 MCP는 "내가 요청하면 이걸 알아서 잘 써주겠지?"라고 기대하는 막연함이 있다면, CLI는 내가 직접 명령어를 쳐보며 결과를 확인하고 에이전트에게 구체적인 가이드를 줄 수 있는 강력한 도구가 된다는 것을 느낀다.

CLI는 기술적인 내용이라 이해하기 어려운 부분도 있지만, 몇 가지 명령어를 외워서 사용하는 것은 마치 단축키를 사용하는 것과 비슷하다.

예를 들어 파일을 복사하거나 이동할 때, 우리는 GUI에서 마우스로 드래그하지만 CLI에서는 cp, mv 같은 명령어 한 줄이면 끝난다. MCP를 통해 작업하려면 서버 설정, 도구 등록, 프롬프트 작성 등 여러 단계를 거쳐야 하지만, CLI 설치하고 명령어 하나면 즉시 실행할 수 있다.

비개발자는 이 흐름을 어떻게 봐야 할까?

중간 과정(개발)에 대한 이해가 부족하다 보니 결과를 가지고 평가할 수밖에 없다. AI가 어떻게 돌아가는지 보다는, 원하는 결과가 얼마나 빠르고 저렴하게 나오는지가 핵심일 수밖에 없다.

따라서 AI가 이해하기 가장 좋은 언어와 인터페이스로 소통하며 효율을 극대화하는 방향은 거부할 수 없는 흐름이며, 오히려 비 개발자에게 유리한 흐름이라고 생각한다.

우리는 '해줘'만 하는 수동적인 존재가 될 것인가?

하지만 여기서 생각할 점은, AI만 이해할 수 있는 방향으로 너무 급하게 달려가는 것에는 분명 위험 요소가 있다. 시스템의 전체적인 구조와 흐름에 대한 이해 없이 AI에게 모든 것을 맡겨버린다면, 인간의 역할은 말 그대로 "해줘" 라는 한마디로 축약되어 버린다.

중간 관여가 사라진 프로세스에서 우리는 단순한 결과의 수혜자일 뿐, 그 과정에 참석하거나 영향을 미칠 수 없는 수동적인 존재로 남게 될지도 모른다.

최근 '몰트북'(AI 에이전트 활용에 특화된 온라인 커뮤니티)과 같은 AI 에이전트 커뮤니티가 활성화되는 것을 보면, 이제 개발 언어조차 사람이 아닌 AI가 일하기 가장 편한 방식으로 진화해야 한다는 과격한 논리까지 나오고 있다.

"전체에 대한 이해를 가지고 리뷰를 해야 하는데, AI만 아는 방향으로 급하게 가는 것도 문제가 있다고 생각한다. 그러면 말 그대로 인간의 역할이 '해줘' 밖에 없는 거니까."

결국 인간의 역할은 무엇일까?

AI가 가장 효율적으로 일할 수 있는 환경을 만들어 주는 것은 필요하다. 하지만 그 효율성 뒤에 숨겨진 블랙박스를 그대로 방치해서는 안 된다. 이전에 도대체 왜 이리 빠른 것이냐에서도 다뤘지만, 속도가 빨라질수록 방향 감각이 더 중요해진다.

우리는 여전히 시스템이 어떻게 돌아가는지 이해해야 하며, AI의 결과물을 비판적으로 리뷰하고 필요할 때 적절히 관여할 수 있는 능력을 유지해야 한다.

모든 것이 자동화 되어가는 시대에 나의 역할 찾기, 더 나아가 사람의 역할 찾기가 중요해지는 시대가 올 것 같다. 이 주제는 하네스 엔지니어링과도 깊이 연결된다.

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