카카오가 인공지능(AI)을 이용자의 질문에 답하는 도구에서 실제 작업을 수행하는 서비스로 확장하는 기술 전략을 구체화했다. 카카오톡에서 호출하는 개인화 AI 비서와 이용자가 직접 제작하는 AI 에이전트를 선보이고, 이를 뒷받침할 자체 AI 모델과 데이터 연결, 서비스 운영 및 안전관리 기술을 함께 공개했다.
카카오는 지난 10월 13~14일 경기도 용인시 카카오 AI 캠퍼스에서 ‘모든 연결에 지능을’을 주제로 개발자 콘퍼런스 ‘if(kakao)26’을 개최했다. 행사에서는 AI 서비스와 모델을 비롯해 클라우드 인프라, 데이터 관리, 시스템 안정성과 보안 등 다양한 기술이 소개됐다.
이번 발표는 카카오가 2025년 if(kakao)25에서 제시한 ‘일상 AI’ 전략의 연장선에 있다. 지난해에는 카카오톡에 AI 기능을 도입하고 외부 서비스와 연결하는 방향을 제시했다면, 올해는 이용자의 요청을 여러 작업으로 연결하고 개인별 정보를 활용하는 에이전트 기술에 무게를 뒀다. 특히 이용자가 AI에 요청하는 방식부터 모델의 실행과 서비스 운영까지 하나의 기술 체계로 제시한 점이 주요 특징이다.
카카오톡에서 AI 호출…대화 넘어 실제 작업 수행으로
일반 이용자가 가장 직접적으로 접하게 될 서비스는 ‘Kanana Space(카나나 스페이스)’다. 카카오톡을 사용하는 도중 화면을 두 손가락으로 쓸면 카카오프렌즈 캐릭터 라이언이 나타나며, 음성이나 문자로 필요한 일을 요청할 수 있다. 카카오가 공개한 기능에는 메시지 전송, 일정 관리, 웹 검색, 카카오톡 설정 변경 등이 포함된다.
카나나 스페이스는 질문에 답하는 기능뿐 아니라 이용자의 요청을 카카오톡의 실제 기능과 연결하도록 설계됐다. 이용자가 메시지를 보내 달라고 요청하면 관련 기능을 실행하는 방식이다. 카카오는 앞으로 주문, 선물, 예약, 송금 등으로 작업 범위를 넓힐 계획이며, 기존 주문 내역과 사용 가능한 쿠폰을 활용해 상품 구매를 지원하는 사례도 제시했다. 다만 현재 공개된 기능에는 개발 및 서비스 준비 단계의 내용이 포함돼 있으며, 카나나 스페이스는 12월부터 일부 사전 신청자를 대상으로 비공개 베타 테스트를 진행할 예정이다.
이용자가 직접 AI를 구성하는 서비스도 소개됐다. ‘Kanvas(칸바스)’는 PC에서 필요한 AI 에이전트를 제작하고 실행하는 도구다. AI 에이전트는 질문에 답하는 기능을 넘어, 주어진 목표에 따라 필요한 도구를 사용하고 여러 작업을 수행하도록 설계된 소프트웨어를 뜻한다. 이용자가 원하는 업무를 설명하면 칸바스가 관련 기능을 연결해 에이전트를 구성하고, 허용된 범위 안에서 작업하도록 하는 방식이다.
카카오는 칸바스에서 만든 에이전트를 다른 이용자와 공유하고 서로 연결하는 기능도 준비하고 있다. 칸바스는 이르면 연내 소규모 비공개 베타를 진행할 계획이며, 2027년 상반기에는 카카오톡에 여러 에이전트를 연결하는 공간을 마련한다는 목표를 제시했다. 이 공간에서는 칸바스뿐 아니라 외부 개발 도구로 만든 에이전트도 활용할 수 있도록 지원할 예정이다.
카나나 스페이스가 카카오톡에서 AI를 이용하는 창구라면, 칸바스는 이용자가 목적에 맞는 에이전트를 만드는 도구다. 카카오는 두 서비스를 통해 일상적인 요청과 개별 작업을 수행하는 AI를 카카오톡 중심으로 연결하는 구조를 제시했다.
자체 AI 모델 ‘카나나’, 작업에 따라 모델과 실행 방식 선택
이러한 서비스를 뒷받침하는 기술은 카카오가 자체 개발하는 AI 모델 ‘Kanana(카나나)’다. 카카오는 이번 행사에서 모델의 성능뿐 아니라 크기와 연산량, 실제 서비스에 적용하는 방식까지 함께 최적화하는 전략을 소개했다. 이용자의 요청에 맞춰 스마트폰 내부의 경량 모델과 서버에서 실행하는 대형 모델을 구분해 활용하는 방식이 대표적이다.
스마트폰에서 직접 AI 모델을 실행하는 기술은 ‘온디바이스 AI’라고 한다. 비교적 간단한 작업을 기기 내부에서 처리하고, 더 복잡한 요청은 대형 모델과 연결하는 구조다. 카카오는 지난해에도 자체 경량 모델 ‘Kanana Nano’를 활용한 온디바이스 AI를 공개했으며, 올해는 서로 다른 모델과 도구를 조합해 작업을 수행하는 기술 방향을 구체화했다.
여기서 역할을 하는 기술이 ‘AI Conductor(컨덕터)’다. 이용자의 요청을 분석해 적합한 모델과 도구를 선택하고 작업의 실행 순서를 조율한다. 카카오는 이러한 방식을 통해 AI가 답변이나 결과를 생성하는 과정인 ‘추론’에 필요한 연산 자원을 효율적으로 활용하고 비용을 줄인다는 전략을 밝혔다. 이는 모델 자체의 성능과 함께 실제 서비스를 운영하는 데 필요한 처리 효율을 고려한 접근이다.
카카오는 문자와 이미지, 음성을 함께 처리하는 멀티모달 AI 분야의 개발 성과도 소개했다. ‘Kanana-o’는 서로 다른 형태의 정보를 이해하고 음성으로 응답하도록 개발한 모델이다. 카카오는 입력 정보를 처리하는 인코더와 결과를 출력하는 디코더 등 관련 구성요소를 자체 개발했으며, 이를 오픈소스로 공개할 계획이라고 밝혔다.
음성 분야에서는 듣기와 말하기를 동시에 수행하는 ‘Kanana Live’의 개발 성과를 발표했다. 카카오가 소개한 풀 듀플렉스(Full-Duplex) 기술은 이용자의 발화가 끝날 때까지 기다린 뒤 응답하는 방식과 달리, 음성 입력과 출력을 동시에 처리하는 방식이다. 행사 기술 세션에서는 경량 언어모델 학습, 이미지 정보 처리, 멀티모달 임베딩, 모델 미세조정과 추론 처리량 최적화도 다뤄졌다. 이러한 발표는 카카오가 AI 모델 개발과 함께 실제 서비스에 맞는 실행 환경을 구축하는 기술을 중점적으로 다루고 있음을 보여준다.
이용자 기억과 경험을 연결하는 ‘프로젝트 모자이크’
카카오가 공개한 서비스와 모델을 개인화된 이용 경험으로 연결하는 기술로는 ‘Project Mosaic(프로젝트 모자이크)’가 있다. 이용자의 기억과 경험을 AI가 활용할 수 있는 정보로 구성하고, 서로 다른 에이전트에 필요한 맥락을 전달하기 위한 프로젝트다.
여기서 맥락은 이용자가 이전에 제공한 정보나 요청한 작업, 현재 진행하는 활동처럼 AI가 이용자의 의도를 이해하는 데 필요한 정보를 뜻한다. 여러 에이전트가 서로 다른 작업을 처리할 때 이러한 정보가 연결되면 이전 상황을 참고해 후속 작업을 수행하는 구조를 만들 수 있다. 카카오는 이용자의 정보를 모든 에이전트에 동일하게 제공하는 대신, 작업 목적과 허용 범위에 따라 필요한 정보를 전달하는 방식을 제시했다.
이와 관련해 행사에서는 에이전트 사이의 통신을 위한 A2A(Agent-to-Agent), AI 메모리, 에이전트형 검색(Agentic Search) 등이 다뤄졌다. A2A는 서로 다른 AI 에이전트가 정보를 교환하고 작업을 연결하는 기술이며, AI 메모리는 이전 상호작용에서 얻은 정보를 이후 요청에 활용하는 방식이다. 에이전트형 검색은 AI가 작업을 수행하는 과정에서 필요한 정보를 찾아 활용하도록 하는 기술이다.
이들 기술의 공통 과제는 여러 AI가 협력하는 과정에서 이용자의 요청과 정보 접근 범위를 일관되게 관리하는 것이다. 에이전트마다 수행하는 작업이 다르기 때문에 어떤 정보를 전달하고 어떤 기능을 실행할 수 있는지 구분하는 체계가 필요하다. 카카오는 프로젝트 모자이크와 함께 에이전트의 행동 계획과 실행 과정을 검증하는 안전 체계도 소개했다. 프로젝트 모자이크는 현재 준비 중인 기술로, 실제 서비스의 정보 공유 범위와 세부 적용 방식은 향후 공개될 예정이다.
서버 비용과 데이터 처리, 서비스 안정성도 주요 기술 과제
if(kakao)26에서는 AI 기능을 개발하는 기술뿐 아니라 대규모 서비스를 운영하기 위한 인프라와 데이터 관리 경험도 소개됐다. AI 에이전트가 이용자의 요청을 처리하려면 모델의 실행 환경과 함께 서버 자원, 데이터 접근, 서비스 간 통신이 안정적으로 운영돼야 한다. 이번 행사에서는 이러한 운영 문제를 다루는 기술 세션이 별도로 마련됐다.
카카오는 ‘유휴 서버를 찾다가 Hybrid Cloud까지 갔습니다’라는 세션에서 서버 사용 현황과 비용을 관리하는 경험을 공유했다. 발표에서 다룬 ‘FinOps’는 클라우드와 IT 인프라에 들어가는 비용을 파악하고, 실제 사용 목적에 맞춰 자원을 관리하는 방식이다. 서버 사용률이 낮더라도 장애 대응이나 서비스 유지에 필요한 자원일 수 있기 때문에 단순 이용률뿐 아니라 운영 목적과 비용을 함께 살펴야 한다는 내용이 포함됐다.
이와 함께 자체 서버와 외부 클라우드를 함께 사용하는 하이브리드 클라우드, 사용량에 따라 자원을 조절하는 자동 확장 기술도 다뤄졌다. 서비스 안정성 분야에서는 응답속도나 가용성 같은 운영 목표를 수치로 정하는 서비스 수준 목표(SLO)와 시스템 상태를 파악하는 관측 기술이 소개됐다. 서버와 프로그램에서 발생하는 기록, 처리량, 응답시간 등을 분석해 서비스 운영 상태를 확인하는 기술이다.
계열사의 대규모 데이터 처리 사례도 발표됐다. 카카오페이증권은 하루 41테라바이트(TB), 200억 건의 로그를 Clickstack으로 실시간 처리하는 플랫폼 구축 사례를 소개했다. 로그는 서버와 프로그램에서 발생하는 작업이나 상태를 기록한 데이터로, 서비스 운영을 점검하고 장애 원인을 분석하는 데 활용된다. 해당 수치는 카카오페이증권이 발표한 시스템의 처리 규모다.
데이터 관리 분야에서는 ‘Data Mesh(데이터 메시)’와 데이터의 의미 및 관계를 정의하는 시맨틱·온톨로지 기술이 다뤄졌다. 데이터 메시는 조직별로 관리하는 데이터를 공통 기준에 따라 연결하고 활용하는 방식이다. 카카오는 데이터의 위험 수준과 활용 가치를 평가하는 거버넌스 체계도 소개했다. AI 에이전트가 여러 서비스의 정보를 활용하는 환경에서 데이터의 의미를 일관되게 해석하고 접근 범위를 관리하는 기술과 관련된 발표들이다.
실제 행동하는 AI에 맞춰 안전·윤리 기준 마련
카카오가 AI를 실제 작업을 수행하는 에이전트로 확장하면서 안전관리 역시 주요 기술 주제로 다뤄졌다. 이용자의 요청에 따라 메시지를 보내거나 외부 서비스를 이용하는 과정에서는 AI가 수행할 수 있는 작업과 정보 접근 권한을 구분해야 하기 때문이다. 카카오는 이번 행사에서 자율 에이전트에 적용할 새로운 윤리 원칙과 이행 체계를 공개했다.
카카오가 10월 15일 발표한 공식자료에 따르면 AI 윤리 원칙 ‘SPIRIT’은 안전, 프라이버시, 포용, 책임, 이용자 주체성, 투명성과 신뢰성 등 여섯 가지로 구성된다. 이를 서비스 개발과 운영에 적용하기 위한 이행 체계는 ‘NORMA’로 정의했다. 카카오는 지난 7월 구성한 외부 자문단 7명과 내부 AI 안전·개인정보·정보보안·서비스 관련 부서의 검토를 거쳐 이달 초 원칙과 가이드를 마련했다고 설명했다.
특히 자율 에이전트의 위험을 통제 주도권, 목표, 권한, 참조 자원, 상호작용 등 다섯 영역으로 구분했다. AI가 어떤 목표로 행동하고 누구의 통제를 받으며, 어느 정보와 기능에 접근할 수 있는지를 나눠 관리하는 방식이다. 카카오는 이를 바탕으로 서비스 특성 파악, 사전 위험 검토, 통제 항목 점검·판정으로 이어지는 세 단계의 AI 윤리 이행 체크리스트를 마련했다.
새 체크리스트는 연내 적용할 예정이다. 아동·청소년 보호를 위해 기존 점검체계에 AI 관련 위험 요소를 추가하는 계획도 발표했다. 이번에 공개된 것은 AI 서비스의 기획부터 운영까지 위험을 검토하기 위한 원칙과 적용 절차이며, 새로운 체크리스트의 실제 운영 결과는 아직 발표되지 않았다.
카카오톡 중심 AI 전략, 실제 서비스 적용 단계로
이번 if(kakao)26에서 공개된 기술 전략은 이용자 서비스, 자체 AI 모델, 개인화 정보 연결, 인프라 운영과 안전관리로 이어진다. 카나나 스페이스와 칸바스가 이용자가 AI를 호출하거나 제작하는 기능을 담당한다면, 카나나 모델과 프로젝트 모자이크는 요청 처리와 개인화를 지원하는 기술이다. 여기에 서버 운영과 데이터 관리, 에이전트의 행동을 통제하는 안전 체계가 결합되는 구조다.
이러한 방향은 카카오가 앞서 발표한 기술 전략과도 연결된다. 카카오는 2024년 자체 AI 브랜드와 모델군인 카나나를 공개했고, 2025년에는 카카오톡에 AI를 도입하면서 온디바이스 AI와 외부 서비스 연결을 강조했다. 올해 발표에서는 이용자가 요청한 일을 실제로 수행하는 에이전트와 여러 에이전트의 정보 연결, 이를 위한 실행·운영 기술을 보다 구체적으로 제시했다.
주요 서비스는 아직 출시 준비 단계에 있다. 카나나 스페이스는 올해 12월, 칸바스는 이르면 연내 비공개 베타가 예정돼 있으며, 카카오톡에 여러 에이전트를 연결하는 공간은 2027년 상반기 구축이 목표다. 카나나 모델 구성요소의 오픈소스 공개와 새로운 AI 윤리 체크리스트 적용도 향후 진행할 계획이다.
if(kakao)26은 카카오가 AI를 실제 서비스와 연결하기 위해 어떤 기술을 개발하고 있는지 종합적으로 보여준 행사다. 이용자가 접하는 AI 비서와 에이전트 제작 도구에서 시작해 자체 모델, 데이터 연결, 시스템 운영과 안전관리까지 기술 범위를 넓혔다. 이번에 제시된 전략의 구체적인 구현 수준과 운영 성과는 앞으로 공개될 서비스의 기능과 기술자료를 통해 확인될 전망이다.
출처: 카카오, if(kakao)26 개인화 에이전트 서비스·기술 발표(2026.10.13) · 카카오, AI 윤리 원칙·이행 가이드 공개(2026.10.15) · if(kakao)26 공식 세션 자료(2026.10.13~14) · 카카오, if(kakao)25 일상 AI 비전 발표(2025.09.23) · 카카오, if(kakao)25 2일 차 기술 전략 발표(2025.09.24)
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