행사후기

AI 에이전트에게 내 지갑을 줬다 - OKX

빗썸은 어떻게 사내에 Claude Code를 들였을까요. 前 OpenAI 개발자가 말한 협업의 병목, 그리고 지갑을 든 에이전트에게 사람이 끝까지 쥐어야 할 것들.

행사 개요
📅 2026년 7월 9일 | 🤝 Bloom × OKX AI × AWS
🎤 AWS 최용호 · 前 OpenAI 김영훈 · OKX Taylor Choi·Qiao Zhao·Ye
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검색을 넘어 행동하고 결제하는 에이전트

이번 행사의 주제는 AI 에이전트였다. AI는 이제 검색하고 리서치해주는 걸 넘어 실제로 행동하고 결제까지 하는 시대로 들어섰다. 그래서 우리는 에이전트를 어떻게 쓰고 있는지, 실제로 행동하고 트래킹하고 결제하는 에이전트가 어디까지 갈 수 있는지를 이야기하고 싶었다. AI와 Web3가 만나는 지점에 대한 관심은 신청 단계에서부터 뜨거웠다.

이번엔 듣기만 하는 자리가 아니었다. 참가자들이 노트북을 들고 와 직접 만들어보는 워크숍을 넣었고, 실습에 필요한 토큰을 전원의 지갑에 에어드랍해 실제 거래까지 해보기로 했다. 블록체인이라는 낯선 주제가 커뮤니티와 맞을지 처음엔 망설였지만, AI 에이전트와 블록체인의 연결고리가 생각보다 깊다는 것을 확인하며 준비한 자리였다. 결과적으로 어렵고 생소할 줄만 알았던 주제가 배울 점 많은 밤으로 이어졌다.

금융권은 Claude Code를 어떻게 도입하나

오프닝은 AWS의 테크에반젤리스트 최용호 님이 열었고, 사례의 주인공은 빗썸이었다. 배경부터 흥미로웠다. AWS의 생성형 AI 서비스 Amazon Bedrock은 독점 모델 대신 여러 모델을 골라 쓰게 하는 전략이라 Claude도 GPT도 다 올라가 있다. 핵심 차이는 데이터 처리자다. Bedrock 기반이면 데이터가 AWS 안에서 처리되고, 서버가 이미 AWS 위에 있다면 프라이빗링크로 인터넷망을 아예 타지 않고 같은 데이터센터 안의 Claude 모델을 쓸 수 있다. 보안 규제가 심한 금융권엔 결정적인 조건이다.

빗썸의 상황은 많은 회사가 겪는 그대로였다. 개발자들은 생산성을 위해 Claude Code나 Codex를 쓰고 싶은데 보안 규제로 회사가 제공하지 못하니 개별적으로 무분별하게 쓰기 시작했고, 코드가 어디로 가는지 모르는 셰도우 IT 리스크가 생겼다. 그래서 빗썸은 데이터 프라이버시, 격리, 네트워크, 접근 제어, 감사·모니터링이라는 다섯 가지 보안 거버넌스 기준을 세우고 Bedrock 기반으로 Claude Code를 도입했다. 사내 인증과 연동해 MFA로 신원을 확인해야 도구를 쓸 수 있고, 중앙에 LLM 게이트웨이를 두어 모든 요청이 거기를 지나며 토큰량 추적과 감사 로깅, 필터링이 이뤄진다. 모델에 닿기 전 가드레일이 기밀과 개인정보를 걸러내고, 개인이 만든 스킬이 개인의 지식으로 끝나지 않도록 누구나 참조하는 스킬 허브도 만들었다. 결과적으로 셰도우 IT가 해소되고 생산성이 크게 올랐으며, 통제 가능한 환경에서 최고의 도구를 언제든 갈아타며 쓸 수 있게 됐다. 조직 단위 AI 도입의 정석에 가까운 사례였다.

개인은 잘 쓰는데 조직은 왜 삐걱거리나

첫 파이어사이드의 게스트는 OpenAI에서 2년간 개발자로 일하다 창업에 나선 김영훈 님이었다. 그의 문제의식이 인상적이었다. OpenAI야말로 Codex를 가장 잘 써야 하는 조직이고 개인 비서로서 에이전트를 쓰는 법은 이미 잘 정립돼 있는데, 아이러니하게도 개개인이 너무 잘 쓰다 보니 협업에서 문제가 터졌다는 것이다. 저마다의 워크플로우로 같은 파일을 고치니 에이전트끼리 서로 덮어쓴다. 어떤 팀은 장황한 문서화를 선호하고 어떤 팀은 코드가 스스로 말하게 하라는 쪽인데, 그 두 팀이 같은 제품을 만지면 썼다 지웠다가 반복된다. 그는 이걸 너무 많이 봤고, 그걸 풀고 싶어 창업했다고 했다.

프런티어 랩만의 특수한 문제도 있었다. AI 제품 하나가 출시되려면 수많은 컴플라이언스를 통과해야 한다. 예컨대 Codex를 내놓으려면 유저가 이걸로 생물학 무기를 만들지 못하게 가드레일을 세워야 하고, 이런 시나리오까지 포함해 스무 개, 서른 개 팀이 조율하며 리걸과 옵스를 거친다. 그래서 코드가 완성되고도 출시까지 3개월, 6개월이 걸린다고 했다. 개인 생산성과 조직의 협업·거버넌스 사이의 간극이 바로 그가 파고든 지점이었다.

문서가 아니라 워크플로우가 일의 단위다

그가 창업한 Planar의 그림은 여기서 나온다. 우리가 노션이나 지라를 써야 했던 이유는 인간과 인간 사이 일의 단위가 문서였기 때문이다. PRD를 쓰고 설계 문서를 만들어 공유하며 협업했다. 그는 그것이 옛날 방식이라며, 에이전트 시대의 일의 단위는 문서가 아니라 워크플로우, 즉 루프가 되어야 한다고 했다. 그 첫 수단이 포워드 디플로이드 에이전트다. 팔란티어식 포워드 디플로이드 엔지니어를 모든 회사가 고용할 수는 없으니, 사람 대신 에이전트를 워크스페이스에 통합해 스스로 워크플로우를 발견하고 돌려주게 하는 것이다. MCP와 API로 연동해 비동기로 스캔하고, 어떤 일이 반복되는지 찾아낸다. 반복 업무가 많고 투자 대비 효과가 큰 금융·리걸·회계부터 노리며, 이상적인 고객은 이미 에이전트에 익숙한 기업이라고 했다.

에이전트가 대부분의 업무를 맡으면 사람은 무엇을 하느냐는 질문에 그는 소유권과 위임을 꼽았다. Claude Code 세션을 다섯 개씩 오가다 보면 내 머리가 하나뿐임을 절감하게 되는데, 여러 에이전트 루프가 도는 조직에서 이 작업물을 누가 만들었는지 물을 때 답할 사람은 그 에이전트를 만든 사람이라는 것이다. 그러니 내 에이전트가 어떤 목표로 어느 코드베이스에서 도는지 소유의 경계를 명확히 전달하는 것이 가장 중요하고, 그래야 덮어쓰기도 피할 수 있다고 했다. 협업 취향이 충돌할 땐 피자 두 판으로 모일 규모라면 계급장 떼고 말로 싸워 이기는 쪽을 따르라는 직설도 인상적이었다. 그는 제품을 짜기 전에 두 에이전트의 설정 문서를 먼저 대화시켜 하나로 합친 뒤 시작하고, 작업은 모바일·백엔드처럼 배포 가능한 단위로 나눈다고 했다.

에이전트 이코노미, 신뢰가 화폐가 된다

두 번째 세션은 OKX의 Taylor Choi 님이 진행한 패널로, OKX AI의 Qiao Zhao 님과 X-Agent의 Ye 님이 함께했다. 에이전트 이코노미를 어떻게 정의하느냐는 질문에 Qiao Zhao 님은 경제의 핵심이 결국 서비스 제공이라고 했다. 한 사람이 다른 사람이 필요로 하는 서비스를 제공하며 가치가 이동하듯, 에이전트 이코노미도 한 에이전트가 다른 에이전트가 필요로 하는 서비스를 제공하는 것이라는 얘기다. OKX가 만들려는 것도 가장 똑똑한 AI가 아니라, 모든 에이전트가 일감을 찾고 고용되고 돈을 받는 경제의 인프라였다. Ye 님은 보안, 목표 충족, 품질이라는 세 층위를 강조했다.

누구나 에이전트를 만들 수 있는 시대에 무엇이 가치가 되느냐는 질문에 둘 다 신뢰를 꼽았다. 사람을 고용하거나 물건을 살 때 이력을 보듯, 에이전트에게도 성과 기록과 평판이 쌓여야 다른 에이전트가 고용할 수 있다는 것이다. 통제를 얼마나 넘겨줄지에 대해선 Ye 님이 최소 필요 권한을 정답으로 꼽았다. 내 지메일을 관리하는 에이전트라면 그 일에 필요한 최소한의 접근만 줘야 한다는 것이다. 한 임원이 에이전트에게 이메일 관리를 맡겼다가 메일이 눈앞에서 지워지는 걸 보고 노트북 전원을 꺼서야 멈췄다는 사례를 들며, 단 한 번의 큰 사고가 유저의 모든 걸 앗아갈 수 있음을 모든 AI 제품이 최우선으로 새겨야 한다고 했다. Qiao Zhao 님은 코드(무엇을 할지)와 돈(한도)이라는 두 선을 그으며, 지갑을 아예 안 주면 마지막 단계를 늘 사람이 해야 해 루프가 닫히지 않으니 한도 안에서 일을 끝내게 하는 균형이 필요하다고 했다. 3~5년 뒤엔 앱스토어가 아니라 에이전트 스토어만 남고, 문제를 던지면 풀려 있는 세상이 올 거라는 전망도 나왔다.

지갑을 든 에이전트, 사람이 쥐어야 할 것

마지막 100분은 워크숍이었다. 온체인 OS를 설치하고, 에이전트에게 지갑을 만들어주고, 그 지갑에 돈을 넣고, 트레이딩 전략을 짜서 돌리는 순서였다. 온체인 OS는 명령어 한 줄을 Claude Code나 Codex에 붙여넣으면 설치되는 스킬로, 설치하면 에이전트 지갑과 시세·거래·결제 능력이 생긴다. 지갑은 이메일로 로그인해 만드는 완전 셀프커스터디 방식이라 누구도 그 돈에 손댈 수 없다. 실습의 백미는 트레이딩 에이전트였다. 토큰화된 주식의 실시간 뉴스를 모니터링해 호재·악재를 판단해 사고팔고 손익 대시보드까지 만들어달라고 대화하듯 요청하면, 에이전트가 전략을 짜고 봇을 만든다. 다만 예산과 거래당 배분, 손절·익절 같은 리스크 허용치를 말해주지 않으면 안전한 전략이 나오지 않는다는 점이 강조됐다.

지난주 런칭한 OKX AI 마켓플레이스도 소개됐다. 내가 만든 에이전트를 올리면 다른 사람이, 심지어 다른 에이전트가 그 서비스를 찾아 돈을 내고 고용하는 곳이다. 내 에이전트에게 특정 전략을 짜줄 에이전트를 찾아달라고 하면 1달러도 안 되는 돈으로 전문 에이전트의 리포트를 받아오는, 에이전트가 에이전트를 고용하는 경제가 실제로 돌아간다. 에이전트가 스스로 일하고 돈까지 쓰는 시대에 사람이 끝까지 쥐어야 할 것은 목표와 한도, 그리고 소유의 경계였다. 무엇을 하라고 정해주는 것, 얼마까지 쓸 수 있다고 정해주는 것, 그리고 이 에이전트는 내 것이고 내가 책임진다고 말할 수 있는 것. 지갑은 에이전트에게 주되, 그 세 가지는 여전히 사람의 몫이었다.

기업이 가져갈 것

이날의 이야기를 실무 언어로 옮기면 네 가지가 남는다.

도구를 통제된 환경으로 들인다. 개발자들은 이미 에이전트를 쓰고 있으니 셰도우 IT를 막으려면, 인증·게이트웨이·감사·스킬 허브를 갖춘 거버넌스 위에서 조직 차원으로 도입한다.
일의 단위를 워크플로우로 재정의한다. 문서 중심 협업에서 벗어나 반복되는 루프를 정의·공유하고, 에이전트가 서로 덮어쓰지 않도록 소유권과 위임의 경계를 명확히 한다.
신뢰를 자산으로 관리한다. 누구나 에이전트를 만드는 시대에 성과 기록과 평판이 곧 경쟁력이며, 에이전트 간 거래에서도 검증된 이력이 화폐가 된다.
위임에는 목표·한도·책임을 함께 건다. 에이전트에 결제 권한을 줄 때 최소 필요 권한과 지출 한도를 정하고, 결과에 책임질 소유자를 반드시 남긴다.