요즘 AI 에이전트 서비스를 보면 대부분 비슷해 보인다. 채팅창이 있고, 사이드바가 있고, 작업 목록(Task)이 있고, MCP를 연결하고, 툴을 호출한다. UI만 보면 어떤 서비스는 거의 구분하기 어렵다.

많은 개발자가 "더 좋은 UI를 만들면 경쟁력이 생길 것"이라고 생각한다. 하지만 나는 정반대로 생각한다.

AI 에이전트의 경쟁력은 UI가 아니라 에이전트 하네스(Agent Harness)에 있다.

그리고 더 깊이 들어가면, 에이전트 하네스를 학습시키고 발전시키는 데이터가 진짜 경쟁력이다.

LLM은 점점 평준화되고 있다

불과 몇 년 전만 해도 모델 자체가 경쟁력이었다.

하지만 지금은 상황이 달라졌다.

• GPT
• Claude
• Gemini
• Qwen
• DeepSeek
• Kimi

성능 차이는 존재하지만, 대부분의 업무에서는 어느 정도 상호 대체가 가능하다.

모델은 계속 발전하고 가격은 계속 내려간다.

결국 대부분의 스타트업은 동일한 Foundation Model 위에서 경쟁하게 된다.

그렇다면 무엇이 차이를 만드는가?