온라인을 넘어 물리 세계에서의 실행으로
AI 에이전트는 디지털 환경에서 빠르게 활용 범위를 넓혀가고 있습니다. 정보 탐색부터 코딩, 예약에 이르기까지 사용자의 목표를 이해하고 최적의 경로를 찾아내는 ‘판단’의 영역은 이미 높은 수준에 도달했습니다. 이제 기술의 지향점은 모니터 너머의 현실, 즉 물리 세계(Physical World)로 확장되고 있습니다.
하지만 우리가 실제로 생활하고 시간을 보내는 물리 공간의 시스템들은 아직 에이전트와 직접적으로 연결되어 있지 않습니다. 건물, 로봇, 자율주행 시스템과 같은 물리 인프라는 대부분 개별적으로 운영되는 독립된 시스템입니다. 결국 AI 에이전트가 온라인을 넘어 현실 세계까지 확장되기 위해서는 디지털 의사결정을 물리 공간의 행동으로 전환할 수 있는 실행 인프라가 필요합니다.
로봇을 통해 물리 공간으로 확장되는 온라인 서비스
AI 에이전트와 로봇을 연결하는 ARC
AI 에이전트가 물리 세계에서 실제 작업을 수행할 때, 로봇은 물건을 운반하거나 공간을 이동하며 서비스를 수행하는 물리적 실행 주체가 됩니다. 하지만 실제 공간에서는 하나의 로봇만 움직이지 않습니다. 여러 대의 로봇이 동시에 이동하며 작업을 수행하고, 엘리베이터나 출입 시스템 같은 건물 인프라와도 끊임없이 상호작용해야 합니다.
이때 중요한 것은 단순히 하나의 로봇을 제어하는 기술이 아니라, 여러 로봇과 공간 인프라가 함께 작동하는 환경을 운영하는 능력입니다. 어떤 로봇이 작업을 수행할지 결정하고, 이동 경로와 작업 우선순위를 조정하며, 건물 설비와의 상호작용까지 관리해야 하기 때문에 단순한 기기 제어를 넘어 공간 전체를 관리하는 운영 시스템이 필요합니다.
ARC는 이러한 역할을 수행하는 플랫폼입니다. ARC는 로봇과 클라우드 기반 관제 시스템을 연결해 여러 로봇의 이동과 작업을 통합적으로 관리하고, 건물 인프라와의 연동까지 조율합니다. 이를 통해 디지털 환경에서 이루어진 의사결정이 실제 공간의 행동으로 이어질 수 있도록 지원합니다.
통합 관제(Orchestration): 다수의 로봇 이동 경로와 작업 우선순위를 실시간으로 조율
인프라 인터페이스(Physical API): 로봇과 엘리베이터·출입문 등 건물 인프라와의 통합 연동
실행 레이어(Execution Layer): 에이전트의 계획을 로봇의 이동·작업 등 실제 행동으로 전환
즉, AI 에이전트가 디지털 환경에서 판단과 계획을 수행한다면, ARC는 그 계획을 현실 공간에서 실행 가능한 행동으로 전환하는 물리적 실행 레이어라고 볼 수 있습니다.
AI 에이전트 시대의 ARC 역할 확장
물리 세계로 확장되는 네이버
네이버는 이러한 실행 구조를 이미 실제 환경에서 운영해 왔습니다. 네이버 제2사옥 1784에서는 수십 대의 로봇과 건물 인프라가 ARC를 통해 4년 이상 안정적으로 운영되며, 로봇 이동과 작업 배정, 건물 설비와의 연동까지 실제 서비스 환경에서 검증되었습니다. 이러한 경험을 기반으로 ARC는 이제 하나의 건물을 넘어 글로벌 빌딩과 도시 환경으로 확장되며, 로봇과 공간 인프라를 연결하는 실행 플랫폼으로 그 적용 범위를 넓혀가고 있습니다.
여기에 네이버가 보유한 쇼핑, 지도, 결제와 같은 디지털 서비스는 AI 에이전트의 판단과 물리적 실행을 연결하는 중요한 기반이 됩니다. ARC를 통해 로봇과 같은 피지컬 인프라와 온라인 서비스 생태계가 연결되면서, 네이버의 서비스는 온라인을 넘어 현실 공간에서 실제 행동을 수행하는 서비스 환경으로 확장되고 있습니다.