<사용자 입장에서 생각하세요> AI가 대체하는 시대에도 사용자는 대체되지 않는다

[전자책] 사용자 입장에서 생각하세요 - 서비스를 살리는 15명의 까다로운 사용자
정그린 지음 / 한빛미디어 / 2026년 8월

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

익숙함도 사용자 경험의 일부다

최근 유튜브 앱에서 익숙하던 구독 메뉴의 위치가 바뀐 뒤 생각보다 큰 불편을 느꼈다. 기능이 사라진 것도 아니고 사용법이 어려워진 것도 아니지만, 손은 계속 이전 위치를 찾았다. 아주 작은 변화였지만 이미 익숙해진 사용 방식이 얼마나 강하게 남아 있는지 체감할 수 있었다. 책에서 다루는 멘탈 모델과 러닝 커브를 읽으며 이 경험이 자연스럽게 떠올랐다. 사용자는 서비스를 새롭게 배우는 사람이 아니라, 이미 가진 경험과 기대를 바탕으로 다음 행동을 예측하는 사람이라는 점이 인상적으로 다가왔다.

학습자를 사용자처럼 바라본다면

특히 2장의 멘탈 모델과 러닝 커브는 강사로서의 경험과 연결됐다. 교육에서는 학습자가 배우기 위해 어느 정도의 노력과 시간을 들일 것이라고 전제하기 쉽다. 반면 사용자는 서비스를 배우기 위해 찾아오는 사람이 아니라 자신의 목적을 해결하기 위해 찾아온다. 사용법을 익혀야만 목적을 달성할 수 있다면 그 자체가 진입 장벽이 된다.

AI 시대의 학습자는 점점 이런 사용자에 가까워지고 있다고 느낀다. 모든 원리를 충분히 이해한 뒤 활용하기보다 부족한 이해는 AI의 도움으로 보완하면서 우선 필요한 일을 수행한다. 그렇다면 교육에서도 무엇을 가르칠 것인가만큼 어떻게 실제로 활용하게 할 것인가를 고민해야 한다. 학습의 깊이를 포기하자는 의미가 아니라, 배운 내용을 사용할 수 있는 상태까지 연결하는 과정도 교육의 일부로 봐야 한다는 뜻이다.

내가 조작하는가, 나를 조작하는가

사용자 중심이라는 말은 편리함만을 뜻하지 않는다. 서비스를 내가 조작하고 있는지, 오히려 서비스가 나의 선택을 유도하고 있는지도 함께 생각하게 됐다. 다크 패턴, 접근성, 국제화와 현지화 같은 주제를 다루는 이유도 여기에 있다고 보았다. 사용자가 선택권을 잃지 않도록 하고, 신체적 조건이나 언어와 지역의 차이 때문에 배제되지 않도록 하는 것 역시 설계의 책임이다.

이런 고려는 윤리적인 원칙에만 머물지 않는다. 화면을 구성하는 8px 단위의 그리드처럼 눈에 잘 띄지 않는 세부 기준까지 이어진다. 사용 경험은 거창한 기능 하나보다 수많은 작은 결정이 쌓여 만들어진다. 그래서 사용자 중심 설계에는 구색보다는 탐색이 필요하다고 느꼈다. 있어야 할 기능을 형식적으로 갖추는 데 그치지 않고, 사용자가 어디에서 망설이고 무엇을 불편해하며 어떤 흐름을 기대하는지 계속 살펴야 한다. 결국 중요한 것은 기능의 개수가 아니라 실제 사용자가 그것을 어떻게 받아들이고 사용하는지를 끝까지 고려하는 일이다.

실수를 막는 것만큼 중요한 회복

가장 인상 깊었던 부분은 9장의 예방과 회복이었다. 좋은 설계는 사용자의 실수를 막는 데서 끝나지 않고, 실수한 뒤 자연스럽게 돌아올 수 있도록 해야 한다. 오류 메시지의 문장, 취소할 수 있는 선택지, 잘못된 입력 이후의 흐름처럼 사소해 보이는 요소가 서비스에 대한 인상을 크게 좌우한다.

나는 이런 부분이야말로 마이크로디자인의 영역이라고 느꼈다. 개발의 편의가 이용의 편의보다 앞서는 상황은 생각보다 흔하다. 기술적으로 구현하기 쉬운가를 먼저 판단하다 보면 사용자는 그 과정에서 불필요한 학습과 시행착오를 떠안게 된다. 예방뿐 아니라 회복까지 설계한다는 관점은 결국 개발의 기준을 기능에서 사람으로 옮기는 일에 가깝다.

결국 남는 것은 사용자다

AI가 반복적인 작업과 복잡한 처리를 빠르게 수행할수록 사람의 역할이 사라진다고 생각하기 쉽다. 하지만 오히려 기술적 구현의 부담이 줄어든 만큼 무엇을 만들고, 어떤 경험으로 전달할지를 판단하는 책임은 더 커질 수 있다. 성경에는 신의 것은 신에게, 카이사르의 것은 카이사르에게라는 말씀이 있다. 이와 마찬가지로 AI가 잘할 수 있는 부분은 충분히 활용하되 사용자의 맥락과 불편을 살피고 경험의 방향을 결정하는 일은 사람이 계속 고민해야 한다. 정밀한 시스템의 도움을 쉽게 받을 수 있게 된 만큼 사람다운 세심함을 구현할 여지도 커졌다.

마셜 맥루한이 미디어가 곧 메시지라고 말했듯 서비스 역시 하나의 매체라고 생각한다. 무엇을 제공하는지만큼 그것을 어떤 방식으로 경험하게 하는지가 중요하다. 이 책은 UX를 막연한 감각이 아니라 심리학적 원리와 단계, 구조를 통해 이해하고 싶은 사람에게 좋을 것 같다. 개발자와 기획자, 디자이너뿐 아니라 나처럼 사람에게 무언가를 가르치거나 경험의 흐름을 설계하는 사람에게도 생각할 거리가 많다. 대체의 시대에도 사용자는 대체되지 않는다. Artificial Intelligence가 강해질수록 우리가 더 고민해야 할 것은 결국 Attractive Interaction, 사람이 자연스럽게 받아들이고 계속 사용하고 싶어지는 상호작용이 아닐까.

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AI는 답을 만들고 리더는 책임을 설계한다

리더의 AI 노트 - 지시하는 기술에서 설계하는 기술로, 리더의 질문이 AX 성과를 결정한다
김지현 지음 / 한빛미디어 / 2026년 6월

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

AI를 쓰는 리더와 AI를 도입하는 조직 사이

AI를 잘 활용하는 것과 조직에 AI를 도입하는 것은 전혀 다른 문제다. 개인은 챗GPT나 퍼플렉시티를 결제하고 바로 사용하면 되지만, 조직에서는 어떤 업무에 적용할지, 누가 결과를 검증할지, 데이터와 보안 문제는 어떻게 다룰지, 그 결과에 대한 책임은 누가 질지를 함께 정해야 한다. 기술보다 사람과 프로세스가 더 큰 제약이 되는 이유다.

『리더의 AI 노트』는 이 간극을 리더의 관점에서 다룬다. 챗GPT, 퍼플렉시티, 젠스파크, 노트북LM, 에이닷 같은 도구의 활용법에서 시작해 시장과 경쟁사 분석, 고객 VOC 정리, 회의와 보고, 의사결정, 그리고 조직의 AX 전략으로 범위를 넓혀간다. AI 기술 자체를 깊게 설명하는 개발서는 아니지만, AI를 조직에 적용해야 하는 리더가 무엇을 경험하고 어떤 질문을 던져야 하는지를 정리한 실무서에 가깝다.

리더가 먼저 AI를 사용해야 하는 이유

책의 가장 분명한 메시지는 리더가 AI를 직접 사용해 봐야 한다는 것이다. 직접 써보지 않은 채 “우리도 AI를 도입하자”고 지시하면 목표는 쉽게 추상적인 구호가 된다. 반대로 AI가 잘하는 일과 못하는 일을 몸으로 겪어본 리더는 업무를 더 구체적으로 나눌 수 있다. 초안 작성과 자료 분류는 AI에 맡기되 사실 확인과 최종 판단은 사람이 담당하고, 반복 업무는 자동화하되 예외 상황의 책임자는 명확히 두는 식이다.

이 지점은 개발자가 새로운 기술을 검토하는 과정과도 닮았다. 문서와 발표 자료만 보고 프레임워크를 결정하는 것보다 작은 파일럿을 직접 만들어보는 편이 훨씬 많은 것을 알려준다. 다만 파일럿의 성공을 곧바로 전사 적용의 성공으로 해석해서는 안 된다. 90점짜리 패스트 팔로워와 100점을 노리는 퍼스트 무버에게 필요한 비용과 위험은 다르다. 먼저 해결할 문제와 성공 기준을 정하고, 작게 검증한 뒤 확장해야 한다.

AI는 유능하지만 책임지지 않는 부하직원이다

AI를 사용하면서 자주 드는 생각은 “굉장히 유능하지만 아무 책임도 지지 않는 부하직원”과 비슷하다는 것이다. 주어진 정보 안에서 그럴듯한 답을 빠르게 만들고, 사용자가 원하는 방향을 눈치껏 맞추며, 때로는 틀린 내용도 망설임 없이 말한다. 심지어 월 구독료는 웬만한 직장인의 식대보다 저렴하다. 문제는 결과가 잘못되었을 때 AI가 책임지지 않는다는 점이다.

그래서 AI 시대의 리더십은 지시하는 기술보다 일을 설계하는 기술에 가까워진다. 어떤 맥락과 자료를 제공할지, 결과를 어떤 기준으로 평가할지, 어느 단계에서 사람이 개입할지 정해야 한다. 책에서 보고서 검증, 경쟁사 분석, 규제 모니터링, 고객 리뷰 분석, 회의 시뮬레이션을 반복해서 다루는 이유도 여기에 있다. AI에게 질문 한 번 잘하는 요령보다, 입력과 검증과 판단이 연결된 업무 흐름을 만드는 일이 더 중요하다.

검색 역시 마찬가지다. AI가 검색 경험을 바꿀 수는 있지만 출처 확인까지 대신해 주지는 않는다. 퍼플렉시티나 젠스파크로 조사 시간을 줄이더라도 원문과 작성 시점, 데이터의 기준은 다시 확인해야 한다. 특히 규제, 시장 수치, 경쟁사 동향처럼 의사결정에 직접 영향을 주는 정보일수록 “답이 자연스러운가”보다 “근거를 추적할 수 있는가”가 중요하다.

초안을 압축해 더 많은 타석에 오르기

책에서 소개하는 활용 사례 중 가장 현실적으로 와닿은 부분은 AI가 초안의 비용을 줄여준다는 점이다. 많은 업무가 첫 문장, 첫 보고서, 첫 분석안을 만드는 과정에서 가장 많은 시간을 사용한다. 완성도에 대한 부담 때문에 시작하지 못하거나, 첫 결과물에 지나치게 매달리다 다음 시도까지 가지 못하기도 한다.

AI는 이 구간을 빠르게 통과하게 한다. 회의록에서 쟁점을 추출하고, 보고서의 뼈대를 만들며, 여러 시나리오를 비교하고, 발표 전에 예상 질문을 만들어볼 수 있다. 야구에 비유하면 출루율을 직접 높여준다기보다 더 많은 타석에 설 수 있게 해주는 도구다. 물론 판단 기준과 기본 역량이 부족하다면 타석이 늘어도 결과는 크게 달라지지 않는다. 결국 초안을 빠르게 얻은 뒤 무엇을 버리고 무엇을 발전시킬지는 여전히 사용자의 몫이다.

개발에서도 비슷하다. AI가 보일러플레이트와 테스트 초안, 리팩터링 후보를 빠르게 만들 수는 있지만 좋은 설계와 나쁜 설계를 구분해 주는 것은 아니다. 구조가 잘 잡힌 프로젝트에서는 생산성을 크게 높이지만, 책임과 경계가 흐린 코드베이스에서는 그 혼란까지 빠르게 복제한다. AI가 개발자를 대체한다는 표현보다 개발자가 더 자주 구현하고 검증하게 만든다는 설명이 현재로서는 더 정확해 보인다.

서비스로서의 AI와 조직의 AX

개발자의 시선으로 보면 AI 활용은 대략 세 층으로 나뉜다. 챗봇이나 에이전트 같은 AI 서비스를 사용하는 단계, API와 모델을 제품에 연결해 AI 활용 서비스를 만드는 단계, 그리고 모델과 데이터와 평가 체계를 직접 운영하는 단계다. 대부분의 사용자와 경영진은 당분간 첫 번째 단계에 머물 가능성이 크다. 이 책 역시 우선 리더가 이미 존재하는 도구를 제대로 사용하는 데 많은 분량을 할애한다.

그렇다고 책의 범위가 개인 생산성에서 끝나지는 않는다. 후반부는 AX의 목표, 적용 대상, 전략의 축, 보안과 생산성의 균형, 과의존을 막기 위한 규칙으로 확장된다. 여기서 흥미로운 역설이 생긴다. AI로 업무를 대체하거나 자동화할 기술적 수단은 점점 많아지지만, 실제 도입 속도를 결정하는 것은 엔지니어가 아니라 의사결정자와 사용자일 수 있다. 현업이 문제를 정의하지 못하거나 리더가 책임의 경계를 정하지 않으면 기술은 있어도 시스템은 만들어지지 않는다.

결국 AX는 도구를 배포하는 프로젝트가 아니라 조직의 업무 방식을 다시 설계하는 일이다. 전 직원에게 계정을 나눠주거나 AI 사용 횟수를 KPI로 잡는 것만으로는 부족하다. 어떤 업무에서 시간을 줄였는지, 의사결정의 품질이 좋아졌는지, 검증 비용과 새로운 위험은 얼마나 생겼는지를 함께 봐야 한다. AI 활용을 장려하면서도 출처 확인, 기밀 정보, 최종 승인과 같은 규칙을 정해야 하는 이유다.

기술에 익숙한 독자에게 보이는 거리감

기술적으로 AI를 일찍 사용해 온 독자라면 도구 소개와 활용 예시는 다소 익숙하게 느껴질 수 있다. 챗GPT의 프로젝트와 메모리, GPTs와 Gems, 노트북LM을 이용한 자료 정리처럼 이미 일상적으로 사용하는 기능도 많다. 모델, API, RAG, 에이전트 오케스트레이션이나 평가 체계를 깊게 알고 싶은 개발자에게는 기술적 설명이 부족할 수 있다.

하지만 이 거리감이 오히려 책을 읽은 이유가 되었다. 기술을 만드는 사람은 기능과 구조의 관점으로 AI를 바라보기 쉽지만, 실제 조직의 리더와 비개발 직군은 AI를 어떻게 이해하고 어떤 기대를 갖는지 확인할 필요가 있다. 우리가 상대해야 할 의사결정자와 고객이 어디까지 와 있는지를 아는 것 역시 제품과 시스템을 설계하는 데 중요한 정보다.

아쉬운 점은 여러 도구의 현재 기능에 기대는 부분이 많아 변화가 빠른 AI 시장에서는 일부 설명의 유효기간이 짧을 수 있다는 것이다. 또한 AI가 조직에 주는 효과를 이야기할 때 성공 사례뿐 아니라 실패한 파일럿, 도입 이후 늘어난 검증 비용, 책임 소재가 모호해진 사례까지 조금 더 구체적으로 다뤘다면 AX의 현실이 더욱 입체적으로 보였을 것 같다.

리더의 질문이 시스템의 품질을 결정한다

『리더의 AI 노트』를 읽고 남은 핵심은 리더가 AI보다 더 좋은 답을 내야 한다는 것이 아니다. 리더는 풀어야 할 문제와 판단 기준을 정하고, AI와 사람에게 역할을 나누며, 결과에 책임질 수 있어야 한다. AI가 누구에게나 그럴듯한 답을 제공할수록 질문의 방향과 검증 구조를 설계하는 능력은 더 중요해진다.

AI는 사용자가 원하는 역할을 꽤 충실하게 수행한다. 생각을 넓히는 동료가 될 수도 있고, 보고서 초안을 만드는 직원이 될 수도 있으며, 이미 내린 결정을 정당화해 주는 아첨꾼이 될 수도 있다. 무엇이 되는지는 도구보다 그것을 배치한 사람의 목적과 태도에 달려 있다.

이 책은 AI를 처음 접하는 리더에게는 바로 시도해 볼 수 있는 활용 안내서이고, AI에 익숙한 개발자에게는 조직의 다른 구성원들이 AI를 어떤 언어로 받아들이는지 살펴보는 참고서다. 개인의 생산성 도구를 넘어 조직의 AX로 가려면 무엇을 더 설계해야 하는지 생각하게 만든다는 점에서 의미가 있었다. 결국 AI 도입의 출발점은 최신 모델이나 거대한 예산이 아니라, 리더가 직접 사용해 보고 책임질 수 있는 질문을 만드는 일이다.

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낯선 흐름에 압도될까 싶을 때는 익숙한 것으로 새것을 배우는 것도 방법이다

이것이 멀티 에이전트다 - 싱글 에이전트부터 멀티 에이전트까지, MCP와 A2A로 구현하는 에이전트 시스템 개발 | Cursor 최신 버전 반영, 9가지 실습 프로젝트 수록
서지영 지음 / 한빛미디어 / 2026년 6월

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

『이것이 멀티 에이전트다』를 읽고 실습하면서 가장 크게 든 생각은 “익숙한 것으로 새것을 배운다”는 감각이었다. 책은 LLM에서 출발해 RAG, 에이전트, 멀티 에이전트로 사고를 확장하게 만든다. 단순히 프롬프트를 잘 쓰는 수준을 넘어, 검색과 평가, 도구 호출, 상태 전달, 에이전트 간 협업, 오케스트레이션까지 하나의 시스템으로 바라보게 한다는 점이 인상적이었다.

최근에는 CLI 기반 AI 도구를 사용하면서 hooks, sub agents, 자동화된 명령 실행 같은 기능적 접근에 관심이 많이 쏠려 있었다. 그런데 이 책을 보면서 그보다 한 단계 아래에 있는 구조를 다시 보게 되었다. MCP, A2A, RAG, Vector DB, AgentContext, 오케스트레이터 같은 요소들은 “에이전트가 똑똑하게 처리한다”는 막연한 설명을 구체적인 시스템 설계의 언어로 바꿔준다. 누가 상태를 들고 있고, 누가 검색을 담당하며, 누가 평가하고, 누가 최종 응답을 만들고, 이 전체 흐름을 누가 조율하는지 생각하게 된 것이다.

특히 오케스트레이터 개념이 마음에 들었다. 멀티 에이전트라고 하면 여러 에이전트가 각자 알아서 대화하며 문제를 해결하는 장면을 떠올리기 쉽지만, 실제 서비스를 만든다고 생각하면 자유도보다 제어 가능성이 중요하다. 검색 에이전트, 평가 에이전트, 답변 생성 에이전트, 보고서 생성 에이전트처럼 역할을 나누고, 그 사이의 흐름을 조율하는 구조가 있어야 한다. 책의 실습들은 이런 역할 분리와 워크플로우 설계를 반복적으로 보여준다. 약관 기반 질의응답, 음성 Q&A, 병렬 검색, 반복 평가, 뉴스 기반 종목 영향 평가, 이상 거래 탐지, 여행 플래너까지 사례는 다양하지만 결국 핵심은 비슷하다. 하나의 거대한 프롬프트가 아니라, 책임이 분리된 작은 단위들이 연결되어 하나의 시스템을 이룬다는 점이다.

이 흐름을 따라가다 보니 실제 서비스 아키텍처에 대한 생각도 자연스럽게 이어졌다. 멀티 에이전트 시스템을 로컬 실습이나 데모 수준으로만 볼 것이 아니라, MSA나 컨테이너 기반 구조와 연결해 보면 더 깔끔한 접근이 가능할 것 같다. 각 에이전트를 독립된 서비스처럼 두고, MCP나 A2A를 통해 도구 호출과 에이전트 간 통신을 구성한다면 유지보수성과 확장성도 좋아질 수 있다. 물론 구현하다 보면 시행착오도 생기겠지만, 서비스로 만들려면 결국 이런 구조적 사고가 필요하다고 느꼈다.

실습 자체는 주제를 따라가기 좋게 구성되어 있었다. 영업 데이터 분석과 시각화, 개인정보 탐지와 마스킹, 약관 기반 질의응답, Whisper 기반 음성 Q&A, 병렬 검색, 반복 평가, 뉴스 기반 종목 영향 평가, 이상 거래 탐지, 여행 플래너로 이어지는 예제들은 에이전트를 단순한 답변 생성기가 아니라 작업 수행 단위로 바라보게 한다. 뒤로 갈수록 검색, 평가, 개선, 보고서 생성, 알림 같은 책임이 세분화되는데, 이 흐름을 따라가다 보면 “멀티 에이전트”가 단순히 에이전트 수를 늘리는 일이 아니라 워크플로우를 설계하는 일이라는 점이 분명해진다.

다만 실습을 따라가면서 아쉬운 점도 있었다. 전체적으로 OpenAI 의존성이 강하다는 느낌을 받았다. 물론 입문자나 실습 안정성을 고려하면 가장 무난한 선택일 수 있다. 하지만 요즘은 Groq, NIM, Gemini, Gemma 같은 대안도 있고, 로컬 모델이나 오픈 모델을 섞어 쓰는 경우도 많다. 벡터 DB 역시 전용 벡터 데이터베이스뿐 아니라 PostgreSQL 기반 pgvector 같은 선택지도 충분히 현실적이다. 책이 모든 조합을 다룰 수는 없겠지만, 모델과 인프라 선택지를 조금 더 열어두었다면 실무 확장성을 고민하는 독자 입장에서는 더 좋았을 것 같다.

또 하나의 아쉬움은 구현 스택을 내 방식으로 조금 더 모던하게 가져가 보고 싶다는 점이었다. 예를 들어 패키지 관리는 uv로 정리하고, 시각화는 Plotly 기반으로 더 인터랙티브하게 구성해보고 싶다. 에이전트 워크플로우도 LangChain이나 LangGraph로 다시 구현해보면 책에서 배운 구조를 다른 방식으로 검증할 수 있을 것 같다. 특히 LangGraph의 상태 기반 그래프 구조는 오케스트레이터, 반복 평가, 조건 분기, 에이전트 간 상태 전달을 표현하기에 잘 맞아 보인다. Spring AI로도 같은 접근을 시도해보면 Java/Spring 기반의 엔터프라이즈 서비스 안에서 RAG와 멀티 에이전트 구조를 어떻게 녹일 수 있을지 확인할 수 있을 것이다.

소스 코드 제공 방식에 대해서도 약간의 생각이 남았다. 압축 소스 파일에 거의 모든 파일이 포함되어 있는 방식은 따라 하기에는 편하지만, 한편으로는 독자가 구조를 직접 만들어가며 이해할 여지를 줄이기도 한다. 처음에는 내 방식대로 변환하면서 실습을 진행했지만, 뒤로 갈수록 귀찮아져서 제공된 구조에 맞춰 따라가게 되었다. 그래도 이 과정 자체가 나름의 코드 에이전트 활용 연습처럼 느껴졌다. 주어진 코드를 해석하고, 내 환경에 맞게 바꾸고, 일부는 내가 선호하는 방식으로 정리해 보는 과정이 책의 본문만큼이나 학습이 되었다.

결국 이 책에서 얻은 가장 큰 수확은 특정 라이브러리 사용법보다 사고의 확장이었다. LLM을 호출하는 코드에서 출발해, RAG로 지식을 연결하고, 에이전트로 작업을 위임하고, 멀티 에이전트와 오케스트레이터로 시스템을 설계하는 방향으로 생각이 넓어졌다. 이전에는 AI 도구의 편의 기능이나 CLI 자동화에 매몰되어 있었다면, 이제는 그 아래에 있는 구조와 프로토콜, 데이터 흐름을 함께 보게 되었다.

『이것이 멀티 에이전트다』는 멀티 에이전트를 마법처럼 포장하기보다는, 여러 실습을 통해 하나씩 분해해 보여주는 책이다. 익숙한 개념들에서 출발하지만, 읽고 나면 그것들을 내 방식으로 다시 조합해보고 싶어진다. 그래서 이 책은 “새로운 것을 알려준 책”이라기보다, 이미 알고 있던 것들과 막연히 흩어져 있던 관심사를 하나의 구조로 다시 보게 만든 책에 가깝다. 그리고 그 점이 가장 좋았다.

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구현 중심 개발에서 구조 중심 개발로 : 클린 아키텍처 with 파이썬

클린 아키텍처 with 파이썬 : 유지보수 쉽고, 테스트 가능하며, 확장 가능한 구조로 전환하는 실전 설계 전략
샘 킨 지음, 송영숙 옮김 / 한빛아카데미(교재) / 2026년 4월

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

AI 시대에도 여전히 중요한 아키텍처

개발에서 생산성과 견고하면서도 유연한 체계는 언제나 trade-off의 대상이다. 빠르게 기능을 만들려면 구조적 엄격함을 어느 정도 포기하게 되고, 장기적으로 변경에 강한 시스템을 만들려면 초기 설계와 추상화에 더 많은 비용을 들여야 한다.

AI가 개발 과정에 들어왔다고 해서 이 문제가 크게 달라진 것 같지는 않다. 오히려 AI는 기존 구조의 장점과 단점을 더 빠르게 증폭한다.

구조가 잘 잡힌 프로젝트에서는 생산성을 높이지만, 책임과 경계가 흐린 코드베이스에서는 혼란 역시 빠르게 키운다. 그래서 AI 시대일수록 아키텍처 공부는 선택적 교양이 아니라, 개발자가 속도와 복잡도 사이의 균형을 잡기 위해 갖춰야 할 기본 감각에 가깝다.

현업의 현실과 클린 아키텍처의 위치

현업에서는 사실 레이어드 아키텍처와 MVC 패턴 정도만으로도 상당수의 애플리케이션을 충분히 만들 수 있다. Controller, Service, Repository로 나뉜 익숙한 구조는 여전히 실용적이고, 스프링 같은 프레임워크는 깊은 설계 철학을 완전히 이해하지 못해도 어떻게든 동작하는 애플리케이션을 만들 수 있게 해준다.

그래서 클린 아키텍처, 헥사고날 아키텍처, DDD, TDD 같은 개념은 때로는 배부른 소리처럼 들리기도 한다. 당장 기능을 만들어야 하는 상황에서는 “이 정도까지 해야 하나?”라는 의문이 자연스럽게 생긴다.

하지만 『클린 아키텍처 with 파이썬』은 클린 아키텍처를 절대적 정답으로 제시하지 않는다. 이 책에서의 클린 아키텍처는 “깨끗한 구조만이 옳다”는 선언이 아니라, 객체지향 설계와 테스트, 도메인 중심 사고를 더 일관되게 받아들이기 위한 체계에 가깝다.

SOLID를 통해 다시 보는 설계 원칙

책은 먼저 객체지향 설계의 대표 원칙인 SOLID에서 출발한다. 처음에는 단일 책임 원칙, 개방-폐쇄 원칙, 리스코프 치환 원칙, 인터페이스 분리 원칙, 의존성 역전 원칙 같은 개념이 다소 고루하게 느껴질 수 있다.

그러나 책은 이 원칙들을 암기용 구호가 아니라, 구현에만 급급했던 코드가 왜 시간이 지날수록 변경하기 어려워지는지를 설명하는 도구로 사용한다. 특히 단일 책임 원칙은 “클래스 하나는 일 하나만 해야 한다”가 아니라 “변경 이유가 하나여야 한다”는 기준으로 읽힌다.

의존성 역전 원칙은 고수준 정책이 저수준 구현에 끌려가지 않게 만드는 핵심 원리로 이어진다. 이 지점에서 Service 클래스 안에 비즈니스 로직, DB 접근, 외부 API 호출, 예외 처리, DTO 변환이 뒤섞인 코드가 왜 테스트와 확장을 방해하는지 명확해진다.

양파 아키텍처와 의존성의 방향

중반부터 양파 아키텍처 설명은 이 책에서 가장 인상적인 부분이었다. 양파 아키텍처는 시스템을 여러 겹의 원으로 바라보며, 가장 안쪽에는 핵심 비즈니스 규칙과 도메인 모델을 둔다. 그 바깥에는 유스케이스와 애플리케이션 서비스가 위치하고, 더 바깥에는 데이터베이스, 웹 프레임워크, 외부 API, UI 같은 기술적 세부사항이 위치한다.

핵심은 의존성의 방향이다. 바깥쪽 계층은 안쪽 계층을 알 수 있지만, 안쪽 계층은 바깥쪽 계층을 몰라야 한다. 즉, 데이터베이스나 프레임워크가 바뀌더라도 핵심 비즈니스 규칙은 흔들리지 않아야 한다. 이 원칙은 계층 분리가 단순히 코드를 예쁘게 나누는 일이 아니라, 변경 가능성이 높은 세부사항을 핵심 정책으로부터 분리하는 실무적 장치라는 점을 설득력 있게 보여준다.

파이썬을 넘어 다른 기술 스택으로 확장되는 사고

제목은 『클린 아키텍처 with 파이썬』이지만, 읽고 나면 “파이썬은 거들뿐”이라는 생각이 든다. 파이썬의 타입 힌트, 프로토콜, 테스트 도구, 의존성 주입 방식에 대한 설명도 유익하지만, 이 책의 더 큰 가치는 특정 언어 문법보다 아키텍처적 사고방식에 있다.

같은 구조는 스프링 프로젝트에서도 적용할 수 있다. Controller를 어댑터로, Use Case를 애플리케이션 계층으로, Entity와 Value Object를 도메인 계층으로 분리하는 방식이다. 노드 기반 프로젝트에서도 Express나 NestJS의 라우터와 컨트롤러는 바깥쪽 어댑터로 두고, 핵심 비즈니스 규칙은 프레임워크 바깥에 독립적으로 둘 수 있다. 결국 이 책은 클린 아키텍처를 그대로 따르라고 말하는 책이 아니라, 구현 중심의 사고에서 구조 중심의 사고로 넘어가게 만드는 책이다.

AI와 프레임워크가 생산성을 높여주는 시대일수록 개발자가 직접 이해하고 통제해야 할 것은 더 선명해진다. 중요한 것은 유행하는 구조를 외우는 것이 아니다. 각 계층의 책임을 명확히 하고, 변경 가능성이 높은 세부사항을 핵심 정책으로부터 분리하며, 비즈니스 규칙을 기술 선택보다 오래 살아남게 만드는 것이다.

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OpenClaw를 시작하는 가장 안전하고 현명한 방법

오픈클로 with GPT, 제미나이, 클로드 - 내 컴퓨터에서 일하는 AI 집사 ㅣ 누구나 프로처럼 실전 AI
강민혁 지음 / 한빛미디어 / 2026년 3월

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

LLM이 바꾼 프로그래밍의 두 가지 풍경

대규모 언어 모델(LLM)의 등장이 프로그래밍에 미친 영향은 크게 두 가지로 요약할 수 있다.

첫째, 입력의 유연성이다. 매개변수나 인자처럼 정형화된 형태로 값을 넣지 않더라도, 모델이 여러 추론 과정을 거쳐 의도와 맥락을 파악해 그럴듯한 결과를 내놓는다.

둘째, 출력의 불확실성이다. 입력 처리의 유동성을 확보하기 위해 선택한 확률적 구조가 출력에도 그대로 영향을 미친다. 같은 입력이라도 결과가 달라질 수 있고, 이런 모델을 여러 번 연쇄적으로 호출해 만든 결과물은 자칫 통제를 벗어날 수 있다.

LLM(Large Language Model): 방대한 텍스트로 학습한 대규모 언어 모델

왜 하필 OpenClaw인가

OpenClaw는 이런 LLM 기반 프로덕트의 특성을 가장 잘 보여주는 프로젝트다. 이제는 NanoClaw, Hermes처럼 AI Agent를 만들기 위한 프로덕트가 흔해졌고, OpenAI나 Claude처럼 모델 자체를 서빙하는 업체들도 관련 제품을 내놓고 있다. 이 흐름 속에서 초기 프로젝트인 OpenClaw는 다소 레거시처럼 느껴질 수도 있다. 하지만 그렇기에 오히려, AI 대격변의 시대에 우리가 놓치면 안 될 원형(Prototype)을 확인할 수 있는 프로젝트이기도 하다.

장황하게 써놨지만 결국 OpenClaw는, 약간은 투박하고 어렵게 느껴지는 형태로나마 미래를 보여주는 프로덕트다. LLM의 힘을 빌려 '스스로를 개선'한다. SOUL.md, IDENTITY.md, USER.md와 여러 skill 문서들을 통해 자신의 메모리를 쌓아가고, 능력을 확장한다. 동시에 여러 보안적·사회적 문제를 일으킬 가능성도 갖고 있다. 브라우저나 메신저 같은 도구들을 연결할 수 있는데, 여기서 LLM 특유의 '통제 불가능성'이 발동하면 금전적·비금전적 손해를 볼 수 있다.

AI Agent: 사용자를 대신해 도구를 쓰며 작업을 수행하는 AI

Skill: 에이전트가 호출해 쓰는 능력 단위 문서/모듈

운전을 배우듯, 잘 배우는 것이 중요한 OpenClaw

OpenClaw는 처음 운전을 배우는 것처럼 '잘 배우는 것'이 중요한 소프트웨어다. 그런데 OpenClaw는 초심자에게 세팅과 활용 모두 진입 장벽이 꽤 높다. 『오픈클로 with GPT 제미나이 클로드』는 바로 그 벽을 낮춰주는 책이다.

개발자가 아니어도 처음부터 끝까지 따라가기만 하면 나만의 AI 비서를 만들 수 있고, 개발자라면 여기서 익힌 지식을 뼈대 삼아 자기 입맛대로 확장해 나갈 수 있다.

개인적으로는 처음에 개발자라는 객기로 Docker 안에서 격리 환경을 세팅해보겠다고 덤볐다가 결국 통으로 날려먹고, 결국 일반적인 방식으로 설치하는 길을 택했다. 그런데 그 일반적인 설치 과정조차도 이 책이 없었다면 공식 문서를 붙들고 낑낑댔거나, 반대로 Antigravity나 Claude Code 같은 툴에 모조리 위임해버린 채 뭐가 뭔지 모르는 상태가 되었을지도..

특히 이런 도구에 진입할 때 가장 큰 걸림돌이 되는 CLI 사용법과 API Key 발급 같은 부분이 잘 정리되어 있어서, 꼭 OpenClaw가 아니더라도 비슷한 류의 프로그램들에 적응하는 데도 도움이 될 것 같다.

Docker: 앱을 격리된 컨테이너 환경에서 실행하는 도구

CLI(Command Line Interface): 명령어를 입력해 컴퓨터를 다루는 방식

API Key: 외부 서비스를 호출할 때 쓰는 인증 키

아쉬운 점

다만, 관심과 지식욕이 많아 이것저것 들쑤시는 타입이라면 책 한 권으로는 호기심을 다 채우기 어렵다. 나는 책을 읽으며 다음 같은 방향들이 떠올랐다.

• Ollama를 통한 Local LLM 연결 (Qwen3.6-27b)

• Docker 안에서 격리 구동

• OpenRouter, Z.ai, Groq, Nvidia NIM 등 Free Tier를 활용한 비용 최적화

이런 주제들은 책의 설명만으로는 해결되지 않는 부분이 많아서, 따로 몇 시간씩 다른 방향으로 파고들어야 했다. 물론 대부분은 뇌에 과부하가 와서 도중에 때려쳤지만 말이다.

Ollama: PC에서 로컬 LLM을 손쉽게 구동하는 도구

Free Tier: 일정량까지 무료로 쓸 수 있는 사용 등급

『오픈클로 with GPT 제미나이 클로드』는 '무작정 따라 하기' 스타일로 일단 구동까지 끌고 가는, 가장 안전하면서도 확실한 길을 제시해주는 책이다. 이제 실제로 굴려보고 공식 문서와도 씨름하며, 더 잘 활용할 방법들을 찾아보려 한다.