AI 에이전트가 스크린샷 기반으로 웹사이트를 추측하는 시대는 끝났습니다. AURA 프로토콜은 웹사이트가 AI에게 직접 “할 수 있는 일”을 알려주는 새로운 표준을 제시합니다.
현재 AI 에이전트의 웹 접근 방식이 가진 문제점
현재 AI 에이전트들이 웹사이트와 상호작용하는 방식은 매우 비효율적입니다. 마치 외국어를 모르는 관광객이 간판을 읽지 못하고 주변을 둘러보며 추측하는 것과 같습니다.
주요 문제점들:
스크린샷 기반 추측 – AI가 화면을 “보고” 어디를 클릭할지 추정합니다. 느리고 비용이 많이 들며, UI가 조금만 바뀌어도 작동하지 않습니다.
DOM 파싱의 한계 – 복잡한 HTML 구조를 분석해야 하는데, 웹사이트마다 다르고 자주 변경됩니다.
보안 및 제어 부족 – 웹사이트 소유자는 AI 에이전트가 무엇을 할지 전혀 통제할 수 없습니다.
서버 부하 증가 – 불필요한 페이지 렌더링과 반복적인 시도로 서버 리소스가 낭비됩니다.
AURA 프로토콜이 제시하는 해결책
AURA(Agent-Usable Resource Assertion)는 이러한 문제를 근본적으로 해결하는 새로운 접근 방식입니다. robots.txt가 검색 엔진에게 “하지 말아야 할 것”을 알려주었다면, AURA는 AI 에이전트에게 “할 수 있는 것”을 명확히 알려줍니다.
핵심 아이디어
AURA는 웹사이트가 단순한 JSON 파일 하나로 AI 에이전트와 소통할 수 있게 합니다. 에이전트가 “게시글을 작성하려면 어떻게 해야 할까?”라고 추측하는 대신, 웹사이트가 직접 이렇게 말해줍니다:
“게시글 작성은
/api/posts로 POST 요청을 보내고,title과content매개변수가 필요합니다.”
이는 추측 기반 상호작용에서 선언적 상호작용으로의 패러다임 전환입니다.
주요 구성 요소
매니페스트 파일 – /.well-known/aura.json 위치에 배치되는 파일로, 웹사이트의 모든 기능을 AI가 이해할 수 있는 형태로 설명합니다.
능력(Capability) – AI 에이전트가 수행할 수 있는 개별 작업들입니다. 예를 들어 게시글_목록보기, 로그인, 프로필_수정 등이 있습니다.
상태 헤더 – AURA-State HTTP 헤더를 통해 현재 상황(로그인 여부 등)에 따라 사용 가능한 기능을 동적으로 알려줍니다.
실제 구현 방법
1. 기본 aura.json 파일 생성
웹사이트 루트에 /.well-known/aura.json 파일을 생성합니다. 블로그 댓글 기능을 예로 들면:
{
"auraVersion": "1.0",
"displayName": "내 블로그",
"description": "블로그 기능 설명서",
"capabilities": [
{
"name": "post_comment",
"description": "게시글에 댓글 작성",
"method": "POST",
"uriTemplate": "/api/posts/{postId}/comments",
"auth": "none",
"parameters": {
"content": {
"type": "string",
"required": true,
"description": "댓글 내용"
},
"author_email": {
"type": "string",
"required": true,
"description": "작성자 이메일"
}
}
}
]
}2. 동적 상태 관리
사용자가 로그인하면 서버가 응답에 AURA-State 헤더를 포함시켜 새로 사용 가능한 기능을 알려줍니다:
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: application/json
AURA-State: capabilities.add=create_post,edit_profile; capabilities.remove=login
{
"status": "로그인 성공",
"user": "사용자명"
}3. AI 에이전트의 활용
AURA를 지원하는 AI 에이전트는 이제 추측 없이 정확한 API 호출을 할 수 있습니다:
# 123번 게시글에 댓글 작성
curl -X POST https://myblog.com/api/posts/123/comments \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"content": "유용한 정보 감사합니다!",
"author_email": "[email protected]"
}'
기존 솔루션과의 차별점
robots.txt vs AURA
- robots.txt: “하지 말아야 할 것” 목록 (금지 중심)
- AURA: “할 수 있는 것” 목록 (허용 중심)
OpenAPI vs AURA
- OpenAPI: 개발자를 위한 기술 문서
- AURA: AI 에이전트를 위한 동의 및 제어 메커니즘
기존 스크래핑 방식 vs AURA
- 스크래핑: 화면을 보고 추측 (느리고 불안정)
- AURA: 명확한 지시사항 제공 (빠르고 안정적)
비즈니스 가치와 미래 전망
웹사이트 소유자에게 주는 이점
서버 부하 감소 – 불필요한 페이지 렌더링과 반복 시도가 줄어듭니다.
트래픽 제어 – 어떤 AI 에이전트가 무엇을 할 수 있는지 명확히 통제할 수 있습니다.
새로운 수익 모델 – API 사용량 기반 과금이나 프리미엄 기능 제공이 가능합니다.
의도 기반 광고 – AI가 구조화된 요청을 보내면 더 정확한 광고 타겟팅이 가능합니다.
AI 개발자에게 주는 이점
개발 시간 단축 – 웹사이트별 스크래퍼를 개발할 필요가 없습니다.
안정성 향상 – UI 변경에 영향받지 않는 안정적인 상호작용이 가능합니다.
비용 절약 – 화면 분석과 추측에 드는 컴퓨팅 비용이 대폭 줄어듭니다.
확장성 – 표준화된 방식으로 수많은 웹사이트와 상호작용할 수 있습니다.
도입 시 고려사항
보안 측면
AURA 파일 자체는 자발적 신호이지만, 실제 보안은 백엔드 서버에서 처리됩니다. 인증이 필요한 기능은 여전히 적절한 인증 없이는 접근할 수 없습니다.
신뢰성 확보
악의적인 매니페스트 파일이 있을 수 있지만, 잘못된 정보를 제공하는 사이트는 자연스럽게 AI 에이전트들로부터 외면받게 됩니다. 커뮤니티 기반 평판 시스템도 구축될 것으로 예상됩니다.
기존 비즈니스 모델과의 조화
AURA는 기존 광고 기반 모델에 도전하지만, 동시에 더 가치 있는 “의도 경제”의 기회를 제공합니다. 구조화된 API 호출은 사용자의 명확한 의도를 파악할 수 있게 해줍니다.
실무 적용 단계별 가이드
1단계: 현재 웹사이트 분석
- 웹사이트에서 제공하는 주요 “동사”들을 파악하세요 (검색, 게시, 수정, 삭제 등)
- 기존 API가 있다면 활용 방안을 검토하세요
2단계: 간단한 AURA 파일 작성
- 가장 기본적인 기능 1-2개부터 시작하세요
/.well-known/aura.json위치에 파일을 배치하세요
3단계: 테스트 및 검증
- AURA 참조 클라이언트로 동작을 확인하세요
- AI 에이전트가 올바르게 해석하는지 테스트하세요
4단계: 점진적 확장
- 사용자 피드백을 바탕으로 더 많은 기능을 추가하세요
- 상태 관리가 필요한 고급 기능을 구현하세요
업계 표준과의 관계
AURA는 IETF(Internet Engineering Task Force)의 AI Preferences(AIPREF) 작업 그룹과 상호 보완적입니다. AIPREF가 콘텐츠 사용에 대한 선호도를 다룬다면, AURA는 액션과 기능에 대한 선언을 담당합니다.
두 표준이 함께 적용되면 AI 에이전트와 웹의 상호작용이 더욱 체계적이고 효율적으로 이루어질 것입니다.
AI 에이전트 시대가 본격화되면서 웹사이트와 AI의 상호작용 방식도 진화해야 합니다. AURA 프로토콜은 이러한 변화에 대비할 수 있는 실용적이고 효과적인 솔루션을 제시합니다.
단순한 JSON 파일 하나로 시작할 수 있는 AURA는 복잡성을 최소화하면서도 강력한 기능을 제공합니다. 웹사이트 소유자는 AI 트래픽을 더 잘 제어할 수 있고, AI 개발자는 더 안정적이고 효율적인 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
참고자료:
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