지금까지 AI에게 일을 시키려면 매번 배경부터 다시 설명해야 했습니다. 어떤 프로젝트인지, 지난주에 무슨 결정이 있었는지, 누가 무엇을 맡고 있는지. Anthropic이 새로 내놓은 Claude Tag는 이 과정을 없앱니다. Slack 채널을 따라다니며 맥락을 스스로 쌓아가는 AI 팀원에 가깝습니다.
Anthropic이 Slack에서 작동하는 새 기능 Claude Tag를 공개했습니다. 채널에서 @Claude를 태그하면 동료에게 일을 넘기듯 작업을 위임할 수 있습니다. 핵심은 단순한 봇 호출이 아니라, Claude가 채널을 따라가며 맥락을 누적하고 비동기로 일한다는 점입니다. 현재 Anthropic 제품팀 코드의 65%가 이 도구의 내부 버전으로 만들어진다고 회사는 밝혔습니다.
출처: Introducing Claude Tag – Anthropic
한 채널에 하나의 Claude, 모두가 공유한다
작동 방식 자체는 익숙합니다. @Claude에게 평범한 말로 요청하면, 작업을 단계로 쪼개고 가진 도구를 써가며 차례로 처리한 뒤 Slack 스레드에 결과를 올립니다. Claude Code나 Cowork를 써봤다면 비슷한 흐름입니다.
달라진 건 ‘여럿이 함께 쓴다’는 점입니다. 한 채널에는 모두가 공유하는 하나의 Claude가 있습니다. 누가 무엇을 시켰고 Claude가 지금 무엇을 하는지 채널 구성원 모두가 볼 수 있고, 다른 사람이 멈춘 대화를 이어받을 수도 있습니다. 1:1 채팅창에 갇혀 혼자 쓰던 AI와 달리, 팀 전체가 같은 동료와 일하는 감각에 가깝습니다.
진짜 차이는 ‘기억’에 있다
Claude Tag의 핵심은 지속적인 맥락입니다. Claude는 채널을 따라가며 일에 대한 이해를 쌓습니다. 매번 처음부터 설명할 필요가 없어진다는 뜻입니다. 권한을 주면 다른 채널이나 데이터 소스에서도 자동으로 사실을 모아 옵니다. 다만 비공개 채널의 내용은 외부로 공유하지 않습니다.
여기에 두 가지가 더해집니다. 하나는 ambient 모드입니다. 켜두면 Claude가 알아서 채널에 끼어들어 알아두면 좋을 정보를 띄우고, 답 없이 멈춰버린 스레드나 잊힌 작업을 다시 들춥니다. 다른 하나는 비동기 작업입니다. 일을 맡겨두면 사용자는 다른 일에 집중하고, Claude는 몇 시간이나 며칠에 걸쳐 스스로 일정을 잡아가며 프로젝트를 진행합니다. Anthropic은 여러 Claude에게 작업을 병렬로 위임하는 식으로 일하는 방식 자체가 바뀌었다고 말합니다.
기억이 강력한 만큼 통제 장치도 함께 설계됐습니다. 관리자는 채널별로 Claude가 접근할 도구와 데이터를 정하고, 용도별로 분리된 별개의 Claude 정체성을 만들 수 있습니다. 영업용으로 설정한 Claude의 기억이 엔지니어링 채널로 새어 나가지 않는다는 의미입니다. 토큰 사용 한도를 걸고, 누가 무엇을 시켰는지 전체 기록도 확인할 수 있습니다.
‘AI에게 무엇을 시키느냐’에서 ‘조직을 얼마나 아느냐’로
Claude Tag가 보여주는 변화는 AI 활용의 무게중심이 옮겨가고 있다는 점입니다. 한때 경쟁은 모델이 얼마나 똑똑한가에 있었지만, 이제는 그 모델이 우리 조직의 맥락을 얼마나 알고 있느냐로 옮겨가고 있습니다. 같은 질문에도 우리 팀의 지난 결정과 진행 중인 일을 아는 AI는 전혀 다른 답을 내놓기 때문입니다.
이 흐름을 좇는 건 Anthropic만이 아닙니다. Microsoft는 Graph를 Copilot과 Work IQ로 풀어내고 있고, Snowflake와 Databricks는 자사 플랫폼을 조직의 암묵적 지식 저장소로 자리매김하려 합니다. Glean은 모델과 기업 데이터 사이에 회사 맥락을 이해하는 지능 레이어를 만들고 있습니다. 모두가 ‘조직을 이해하는 AI’라는 같은 지점을 향하는 셈입니다.
그래서 실무자 입장에서 던질 질문도 달라집니다. “어떤 프롬프트를 쓸까”보다 “내가 일하는 맥락을 AI에게 어디까지 열어줄 것인가”가 더 중요해집니다. ambient 모드처럼 알아서 끼어드는 기능은 편리하지만, 정보 과잉으로 흐를 여지도 있습니다. 기억을 쌓는 AI일수록 무엇을 보여주고 무엇을 가둘지에 대한 판단이 활용의 질을 가르게 됩니다. Claude Tag는 현재 Enterprise와 Team 고객 대상 베타로, Opus 4.8에서 작동합니다.
참고자료:
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