AI 슬롭의 도시, Claude 4.5 Sonnet로 펼친 멀티에이전트 작품의 탄생기

AI 시대, 우리가 생각만 했던 웹과 이미지를 10명의 AI 에이전트들이 직접 만들어낸다면 어떤 결과물이 나올까요? Anthropic의 최신 모델 Claude 4.5 Sonnet을 중심으로 '에이전트 군단'을 가상 머신에 투입해 독특한 디지털 도시 'Slop City'를 만든 생생한 실험기를 전합니다. 멀티에이전트 기술의 의외의 결과와, AI가 어디까지 인간의 창작을 대신할 수 있는지, 그 경계에서 벌어지는 혼돈과 가능성을 함께 살펴봅니다.

멀티에이전트의 출현과 Claude 4.5 Sonnet의 실험

Anthropic가 내놓은 Claude 4.5 Sonnet은 단독 에이전트뿐 아니라, 자신을 분신처럼 복제해 여러 '서브 에이전트'를 병렬로 돌릴 수 있습니다. 각각의 서브 에이전트는 정해진 소임을 수행하고, 결과물은 리더 에이전트에게 보고합니다. 이번 실험에서는 10개의 서브 에이전트가 이미지를 그리고, 코드를 작성하여 이를 변화시키는 등 복잡한 작업을 동시에 진행했습니다. 그 결과, 난장판처럼 혼란스럽지만 때로 놀랍고 재미있는 결과물이 탄생했습니다.

AI 슬롭: 생성형 AI의 불편한 진실

AI로 만들어낸 산출물의 가장 큰 문제는 '슬롭(slop)'이라 불리는 조악함입니다. 작업물은 통일성 없이 어색하고, 스타일은 제각각이며 완성도가 떨어집니다. 이러한 슬롭은 인터넷에 무분별하게 퍼져나가 데이터 오염을 일으키기도 합니다. 특히 멀티에이전트 시스템에서는 이 현상이 증폭되어, 복잡한 코드나 이미지를 더 큰 혼란으로 몰아넣을 위험이 있습니다. 슬롭을 방지하려면 반드시 사람이 직접 검수하고, AI가 만든 코드나 디자인을 수동으로 점검해야 합니다.

에이전트 사이의 소통과 그 한계

실험에서는 서브 에이전트들이 텍스트 파일 하나를 공유해 간접적으로 메시지를 남기지만, 이것만으로는 충분히 협업이나 조율이 어렵다는 명확한 한계가 드러났습니다. 제대로 된 데이터베이스나 그룹 챗 같은 기능이 도입되어야 더 유기적인 협업이 가능할 것입니다. 다만, 지나친 상호작용은 오히려 AI의 헛소리와 오작동을 유발할 수 있으므로 균형이 필요합니다.

r/place를 닮은 Slop City, 그리고 그 차이

실험의 영감은 Reddit의 r/place, 즉 전 세계 사람들이 한 픽셀씩 그려 공존했던 디지털 캔버스에서 받았습니다. r/place는 시간이 지나며 자연스럽게 질서와 구조가 생기는데, AI 에이전트가 만든 Slop City는 오히려 더 어수선했습니다. 인간 집단지성의 질서 창출력과 달리, AI는 설계된 계획이나 규칙이 없으면 기본적으로 '슬롭' 상태에 머무른다는 사실이 드러난 것입니다.

웹사이트 프로젝트: 협업의 성공과 실패

다음 실험은 10명의 서브 에이전트에게 각기 다른 독립적 웹사이트 섹션을 맡기는 방식으로 진행했습니다. 여기서는 각 에이전트가 자기만의 폴더를 만들고, 작업 내용을 교묘하게 허브 페이지(index.html)를 통해 연결해냈죠. 웹페이지 렌더링 결과를 직접 확인하고 피드백하는 구조 덕분에 작업물의 완성도가 이전보다 크게 향상되었습니다. 이번에는 인간이 더 적극적으로 프롬프트 세팅이나 인프라 구축에 관여했고, 그 결과 슬롭 현상이 줄어들며 협업 결과가 상당히 인상적으로 바뀌었습니다.

Slop City 공개! 창의성은 넘치지만, 성능은 아쉬움

최종 결과물 Slop City는 오픈소스 웹사이트로, 직접 접속해 경험할 수 있습니다. 각 에이전트가 만든 독특한 섹션엔 3D 미로, 두 가지 알고리즘 대결, 신경망 시뮬레이터 등 흥미로운 컨텐츠가 가득합니다. 다만, 실제 퍼포먼스(속도, 상호작용, UX 등)는 부족하며, 완성된 웹사이트 수준과는 거리가 있습니다. AI가 자율적으로 만들어낸 작품을 직접 "놀아보며" 그 한계와 가능성을 모두 느끼실 수 있습니다.

AI 멀티에이전트, 정말 혁신일까? 병렬 작업의 장단점

이번 프로젝트를 통해 느낀 점은, '에이전트 군단'이 동시에 뛰는 것이 항상 정답은 아니라는 것입니다. 한 명의 에이전트가 차례로 웹 사이트를 구축하는 방식도 가능했고, 병렬은 오히려 슬롭을 확산시키거나 혼란을 키울 수 있습니다. 오히려 인력 자원을 나누고 각자가 자기 것만 책임지는 구조에서 협업이 잘 작동했습니다.

AI의 미래: 인간과의 협업이 답

AI가 모든 걸 알아서 잘할 수 있을 것 같지만, 아직까지는 인간의 감독과 함께할 때 더 좋은 결과가 나옵니다. 특히 코드 제작이나 디자인에서는 반드시 사람이 검증하고, 최종 품질을 책임지는 과정이 필요합니다. AI의 활용도가 점점 커지지만, 지금은 사람과 AI가 함께 만들어가는 시기가 절대적임을 다시 느끼게 됩니다.

AI와 멀티에이전트 기술은 빠르게 발전하고 있지만, '슬롭' 문제와 협업의 난점은 여전히 중요한 과제입니다. 인간의 감독과 명확한 커뮤니케이션, 실험적인 프로젝트 설계가 합쳐질 때, 비로소 더 창의적이고 멋진 결과물이 탄생합니다. 직접 Slop City 웹사이트에 방문해 AI의 작품을 체험해보시고, 앞으로의 발전을 기대해 주세요. 혹시 여러분도 코딩에 도전하고 싶다면, 구체적인 목표를 세우고 직접 코드를 만져보며 '생각하는 힘'을 기르는 경험을 추천합니다. AI와 함께, 더 멋진 디지털 세상을 만들어가요!

출처 및 참고 :