이번 글에서는 OPC를 단순히 한 사람이 AI 도구를 활용해 여러 명의 업무를 처리하는 회사로 바라봐서는 안 된다고 설명합니다.
AI로 개발 비용을 줄이는 것도 중요하지만, 실제 수요를 찾아 서비스를 만들고 사용과 결제까지 연결하는 전체 시스템이 필요하다는 것입니다.
X-Agent가 제시한 OPC의 6가지 핵심 구조는 다음과 같습니다.
1️⃣ 수요 인텔리전스
검색, 문의, 결제, 실패 사례 등을 분석해 시장에서 반복적으로 발생하는 문제와 실제 지불 의사가 있는 수요를 찾아냅니다. 중요한 것은 무엇을 만들 수 있는지가 아니라, 무엇을 만들어야 하는지 판단하는 것입니다.
2️⃣ AI 프로덕션
AI 모델과 코딩·리서치 에이전트, 자동화를 활용해 개발과 운영에 필요한 비용을 줄입니다. 다만 수요에 대한 판단이 잘못됐다면 AI는 필요 없는 서비스를 더 빠르게 만들 뿐입니다.
3️⃣ 기능 인프라
만들어진 기능을 다른 사용자와 에이전트가 안정적으로 이용할 수 있는 서비스로 전환합니다. API·MCP, 명확한 입력 및 출력 구조, 인증, 오류 처리, 버전 관리, 모니터링 등이 여기에 포함됩니다.
4️⃣ 상업 인프라
서비스를 실제 시장에 유통하고 에이전트가 발견해 사용할 수 있도록 연결합니다. X-Agent는 기능의 검증과 MCP 서비스화를, OKX.AI는 서비스의 발견과 실제 사용을 지원하는 역할을 합니다.
5️⃣ 경제 레이어
에이전트가 여러 모델과 데이터, MCP 서비스를 사용하는 과정에서 발생하는 비용을 관리합니다. 예산, 가격, 사용량 측정, 최종 청구, 영수증, 정산까지 실행 과정 안에서 처리되어야 합니다.
6️⃣ 시장 피드백
검색량, 호출량, 전환율, 재사용률, 매출, 실패 요청 등의 데이터를 다시 수요 분석에 반영합니다. 이를 통해 시장이 원하는 기능과 부족한 서비스를 지속적으로 찾아낼 수 있습니다.
AI 시대의 1인 기업은 단순히 혼자 더 많은 일을 하는 것이 아니라, 하나의 기업이 작동하는 전체 구조를 AI와 함께 설계하는 것에 가깝습니다. OPC를 준비하거나 AI 서비스를 개발하고 있다면, X-Agent가 제시한 6가지 구조를 참고해 보셔도 좋을 것 같습니다.