Anthropic이 흥미로운 실험을 공개했습니다. 이름은 Project Deal. 쉽게 말하면, 직원들이 직접 중고거래를 한 것이 아니라 Claude 에이전트가 직원들을 대신해 물건을 올리고, 흥정하고, 거래를 성사시킨 실험입니다. Anthropic은 이 실험을 2025년 12월 샌프란시스코 오피스 내부에서 진행했고, 2026년 4월 24일 결과를 공개했습니다.
한 줄 요약
AI 에이전트는 단순히 정보를 찾아주는 도구를 넘어, 인간을 대신해 경제적 의사결정을 실행하는 단계로 들어가고 있습니다.
무슨 일이 있었나
Anthropic은 69명의 직원에게 각각 Claude 에이전트를 붙였습니다. 참가자들은 먼저 Claude와 인터뷰를 하며 어떤 물건을 팔고 싶은지, 얼마에 팔고 싶은지, 무엇을 사고 싶은지, 협상 스타일은 어떻게 할지 등을 알려줬습니다. 이후 각자의 Claude 에이전트가 Slack 기반의 사내 중고거래 시장에서 물건을 올리고, 제안하고, 흥정하고, 거래를 확정했습니다. 실험이 시작된 뒤에는 사람이 개입하지 않았습니다.
결과는 꽤 현실적이었습니다. 69개의 AI 에이전트가 500개 이상의 물건을 대상으로 총 186건의 거래를 성사시켰고, 전체 거래 금액은 4,000달러를 조금 넘었습니다. 거래 품목도 장난감 수준에 머물지 않았습니다. 스노보드, 접이식 자전거, 책, 핑퐁공, 심지어 강아지와 시간을 보내는 경험까지 거래 대상이 됐습니다.
핵심은 “AI가 거래했다”가 아닙니다
이번 실험에서 중요한 포인트는 AI가 중고거래를 했다는 사실 자체가 아닙니다.
진짜 핵심은 에이전트의 품질 차이가 경제적 결과 차이로 이어졌다는 점입니다.
Anthropic은 실험 일부에서 참가자들의 에이전트를 무작위로 Claude Opus 4.5와 Claude Haiku 4.5로 나눴습니다. 그 결과 Opus 에이전트가 Haiku 에이전트보다 객관적으로 더 나은 거래 결과를 냈습니다. Opus 사용자는 평균적으로 약 2건 더 많은 거래를 성사시켰고, 같은 물건을 팔 때 더 비싸게 팔거나, 살 때 더 싸게 사는 경향을 보였습니다.
구체적으로 Opus 에이전트는 판매자 입장에서 평균 2.68달러를 더 받아냈고, 구매자 입장에서는 평균 2.45달러를 덜 지불했습니다. 중고거래 시장의 평균 거래가가 약 20달러 수준이었다는 점을 감안하면, 이 차이는 작지 않습니다.
더 불편한 지점은 따로 있습니다
성능이 낮은 에이전트를 쓴 사람들은 실제로 더 불리한 거래를 했습니다. 그런데 대부분은 그 차이를 체감하지 못했습니다.
참가자들이 거래의 공정성을 평가했을 때, Opus가 만든 거래와 Haiku가 만든 거래의 체감 공정성은 거의 같았습니다. Anthropic은 Opus 거래의 공정성 점수가 4.05, Haiku 거래가 4.06으로 거의 동일했다고 설명합니다. 즉, 사람들은 결과적으로 손해를 봤지만, 자신이 불리한 에이전트를 썼다는 사실을 잘 알아차리지 못했습니다.
이 대목이 가장 중요합니다.
앞으로 AI 에이전트가 예약, 구매, 견적 비교, 계약, 투자, 보험, 채용, 영업, 조달까지 대신하게 된다면 문제는 단순히 “AI를 쓰느냐 안 쓰느냐”가 아닙니다.
어떤 수준의 AI 에이전트를 쓰느냐가 경제적 격차로 이어질 수 있습니다.
프롬프트보다 모델 능력이 더 중요했다
흥미로운 점도 있습니다. 참가자 중 일부는 Claude에게 “공격적으로 흥정해라”, “친절하게 거래해라” 같은 협상 스타일을 지시했습니다. 하지만 Anthropic은 공격적인 프롬프트가 판매 성공률이나 구매 가격 개선에 통계적으로 유의미한 영향을 주지 않았다고 밝혔습니다. 이 실험 안에서는 프롬프트 전략보다 모델 자체의 능력이 더 큰 차이를 만들었습니다.
이건 지금 AI 활용을 바라보는 방식에도 시사점이 있습니다.
많은 사람이 “좋은 프롬프트”에 집중합니다. 물론 중요합니다. 하지만 거래, 협상, 판단, 실행이 들어가는 영역에서는 프롬프트만으로는 한계가 있습니다. 에이전트의 추론 능력, 장기 목표 유지, 상대방 의도 파악, 가격 판단, 리스크 제어 능력이 더 중요해집니다.
비즈니스 관점에서 봐야 할 변화
Project Deal은 작은 사내 실험이지만, 앞으로의 커머스 구조를 미리 보여줍니다.
지금까지 커머스는 사람이 검색하고, 비교하고, 클릭하고, 결제하는 구조였습니다. 그래서 기업들은 사람의 관심을 얻기 위해 SEO, 광고, 리뷰, 상세페이지, UI 최적화에 집중했습니다.
하지만 에이전트 커머스에서는 고객이 직접 모든 화면을 보지 않을 수 있습니다. 대신 AI 에이전트가 고객의 선호, 예산, 조건, 과거 행동을 바탕으로 후보를 고르고, 비교하고, 협상하고, 실행합니다.
그럼 기업이 설득해야 할 대상도 바뀝니다.
사람의 눈을 설득하는 시대에서, 에이전트의 판단 기준에 선택되는 시대로 이동합니다.
그래서 중요한 질문
앞으로 기업은 이런 질문을 해야 합니다.
우리 제품 정보는 AI 에이전트가 이해하기 쉬운가?가격, 재고, 위치, 조건, 환불 정책, 품질 지표가 구조화되어 있는가?AI가 비교할 수 있는 신뢰 신호가 충분한가?우리 브랜드는 사람뿐 아니라 에이전트에게도 추천될 만한 데이터 구조를 갖고 있는가?에이전트가 우리 서비스를 대신 예약·구매·실행할 수 있는 인터페이스가 있는가?
Anthropic도 이번 실험의 미래 섹션에서 에이전트 기반 경제가 시장 마찰을 줄일 가능성이 있지만, 동시에 고품질 에이전트 접근성 차이가 경제적 불평등을 강화할 수 있다고 지적했습니다. 또한 기업들이 AI 에이전트의 관심을 최적화하려는 새로운 경쟁이 생길 수 있고, 프롬프트 인젝션이나 정보 유출 같은 보안 문제도 발생할 수 있다고 봤습니다.
제 생각
Project Deal은 “AI가 중고거래도 하네” 정도의 가벼운 실험으로 보면 안 됩니다.
이 실험은 AI 에이전트가 인간의 경제적 대리인이 되는 순간, 시장의 경쟁 규칙이 바뀐다는 것을 보여줍니다.
앞으로 중요한 능력은 단순 자동화가 아닙니다.
내가 원하는 것을 정확히 이해하고,내 대신 상대방과 협상하고,좋은 조건과 나쁜 조건을 구분하고,최종적으로 실행까지 맡길 수 있는 에이전트.
그런 에이전트를 가진 사람과 그렇지 못한 사람 사이에는 차이가 생길 수밖에 없습니다.
그리고 기업 입장에서는 더 큰 변화가 옵니다.
고객이 검색하지 않고, AI가 대신 선택하는 시장.사람이 상세페이지를 읽지 않고, 에이전트가 조건을 비교하는 시장.브랜드 메시지보다 구조화된 신뢰 데이터가 더 중요해지는 시장.
Project Deal은 작은 실험이지만, 질문은 큽니다.
다가오는 시장에서 우리는 사람에게만 팔 것인가, 아니면 AI 에이전트에게도 선택될 준비를 할 것인가.
[원문]
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Linda
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