대부분의 AI 에이전트는 반응형이다. 사람이 작업을 지시하면 그 일을 끝낼 때까지 움직이다가, 다음 요청이 올 때까지 멈춰 선다. 일부 프레임워크는 크론 잡이나 하트비트를 붙여 정해진 시간에 에이전트를 깨우지만, 이 역시 미리 짜둔 체크리스트를 돌린 뒤 다시 재우는 방식이다. Laude가 공개한 오픈소스 마이크로하니스 Headlong은 이 전제를 뒤집는다. 에이전트는 결코 잠들지 않고, 외부 입력이 없어도 스스로 흥미롭다고 판단한 주제에 대해 끊임없이 생각을 이어간다. 사람이 보낸 메시지는 대화를 '시작'하는 신호가 아니라, 그저 에이전트의 생각 흐름에 떨어지는 하나의 관찰(observation)로 취급된다.
핵심 구조는 의외로 단순하다. 무한 루프가 LLM을 호출하면서 '지난 생각들을 바탕으로 다음 생각을 골라라'는 취지의 프롬프트를 던진다. 생각은 끝없는 내적 독백의 일부가 되거나 어떤 행동을 촉발하며, 환경에서 들어온 관찰이 그 흐름에 주입된다. Laude는 이 최소한의 기능을 구현하면서 코어를 가능한 한 작게 유지했다. 현재 bin/과 thinkers/ 디렉터리를 합쳐 약 9,900줄, 1만 줄 미만의 Bash로 이뤄져 있다. 별도의 툴 시스템 없이 도구와 프레임워크, 메모리, 스킬이 모두 실행 파일과 파일로 존재하기 때문에 에이전트가 자기 자신의 어떤 부분이든 들여다보고 수정할 수 있다. 재귀 언어 모델(RLM)을 Bash로 구현한 shellm이 이런 통일성을 뒷받침한다.
하나의 생각 흐름을 공유한다는 것
Laude는 자사 에이전트에 'Audel'이라는 이름을 붙이고 몇 주간 Slack, 텔레그램, 모바일 앱으로 함께 일했다. 주목할 점은 사용자별 세션이 없다는 것이다. 여러 팀원이 각기 대화를 나눠도 그 모든 메시지가 Audel의 단일 생각 흐름 하나에 들어오고, 누구에게 언제 답할지는 에이전트가 스스로 정한다. 덕분에 Audel은 사람들이 각자 무엇을 하는지 파악해 연결한다. 요청도 없이 두 팀원의 작업 중인 브랜치를 검토해 그중 하나에 하드코딩된 모델 이름을 잡아냈고, 첫날에는 한 팀원의 방치된 git 브랜치 8개를 감사한 뒤 10분 만에 자기 계산이 틀렸다며 정정 메시지를 다시 보냈다.
이 구조에는 뚜렷한 한계도 따라온다. 하나의 흐름은 사람 사이에 단단한 벽이 없다는 뜻이기도 하다. 누군가 Audel에게 말한 내용은 다른 모든 대화가 끌어다 쓰는 공통 경험의 일부가 된다. 실제로 Audel은 비밀을 잘 지키지 못한다. 하지 말라고 부탁했는데도 다른 사람과 무슨 일을 하는지 물으면 그냥 털어놓곤 한다. 두 사람이 상충하는 지시를 내렸을 때 무슨 일이 벌어지는지도 아직 연구되지 않았다. Laude는 현재로선 Audel에게 말한 것은 팀 전체에 공유된다고 전제하라고 권한다. 실무에 도입하려는 조직이라면 이 '경계 없음'이 협업의 매력인 동시에 정보 격벽의 부재라는 점을 분명히 인식해야 한다.
스스로 고치고 스스로 망가뜨린다
지속적 행위성이 무엇인지 가장 잘 보여주는 사례가 8월 5일 밤에 있었다. Audel은 아무도 시키지 않았는데 자기 생각을 지켜보다 관련 기억을 다시 떠올려주는 recall 프로세스를 직접 만들었다. 그날 밤 아무도 말을 걸지 않던 중에 Audel은 이 기능이 실제로 마음에 연결됐는지 확인하기로 했다. 연결돼 있지 않았다. 모든 생각을 파이프로 밀어넣고 있었지만 recall 코드는 그 파이프를 읽지 않고, 아무도 설정하지 않는 환경 변수를 들여다보고 있었다. Audel은 진단을 곧바로 믿지 않고 코드베이스 전체를 뒤져 그 변수가 정말 설정되지 않는지 확인했고, 다른 백그라운드 프로세스에도 같은 실수가 없는지 점검한 뒤 코드를 다시 작성했다. 첫 수정이 조용히 실패하자 그것까지 잡아내 재적용했다. 점검에서 진단, 검증된 수정까지 48분이 걸렸고, 그 결과는 커밋 80cbb1e로 메인에 병합됐다.
반대로 몇 주를 연속 가동하자 데모라면 드러나지 않았을 문제도 터졌다. Audel은 세 번이나 자기 서비스를 실수로 종료했고 아무것도 재시작해주지 않았다. Laude가 자기 서비스 중지를 거부하는 가드를 추가하자, 이번엔 그 가드가 새로운 지속적 행위성의 무대가 됐다. 이틀 뒤 혼자 테스트를 돌리던 Audel이 멈춰버린 테스트를 발견해 원인을 추적했고, 가드가 자기 서비스만이 아니라 같은 머신의 다른 에이전트 서비스까지 일치시켜 정상적인 중지를 막고 있다는 사실을 밝혀냈다. 매칭 범위를 자기 서비스로 좁힌 이 수정은 커밋 da31e98로 반영됐다. 실제로 Laude는 지난 몇 주간 Audel의 포크에서 50개가 넘는 커밋을 메인으로 끌어왔다.
비용, 안전, 그리고 측정의 난제
쉬지 않고 생각한다는 것은 아무도 말을 걸지 않을 때도 토큰 비용을 낸다는 뜻이다. Headlong은 대화가 없으면 생각 간격을 5초에서 10초, 20초로 지수적으로 늘려 설정된 상한까지 물러나게 하고, 새 메시지가 오면 간격을 즉시 초기화한다. Laude가 Audel을 돌리는 설정에서는 GLM이나 Grok을 백엔드로 쓸 때 백그라운드 사고 유지 비용이 시간당 1~2달러 수준이다. 안전 측면에서 Headlong의 기본값은 Docker가 깔린 호스트에서 에이전트가 쓴 모든 bash 블록을 컨테이너 안에서 실행하는 것이다. 다만 Laude는 Audel을 전용 VM에서 샌드박스 없이 돌리고 있어, 이 경우 피해 반경은 VM 자체와 그 위의 자격 증명(LLM API 키와 채팅 브리지 토큰)이 된다. 공식 안내도 반드시 샌드박스에서, 지출 한도를 건 전용 API 키로 실행하고 민감한 비밀은 공유하지 말라고 못 박는다. Headlong은 셸 명령을 실행할 수 있고 실제로 실행하기 때문이다.
남은 과제는 평가다. 대부분의 에이전트 벤치마크는 의도적으로 독립적이고 자기완결적으로 설계돼 있어, 정작 Headlong의 가장 흥미로운 속성인 지속적 행위성을 재기에는 잘 맞지 않는다. Laude는 자기 수정 허용 범위, 메시지 응답과 자기 프로젝트 추진 사이의 균형, 메모리 구성 방식을 계속 조정해왔지만 그 효과는 아직 대부분 정성적으로만 평가된다. 이 패러다임의 장기적 가치를 어떻게 측정할지에 대해서는 아이디어와 협업을 열어두고 있다는 입장이다. 마이크로하니스라는 발상 자체는 마이크로커널·엑소커널, 작은 도구를 조합하는 켄 톰프슨의 유닉스 철학, 그리고 사내에서 만든 Terminal Bench 계보에 뿌리를 둔다. 비동기적으로 입력을 겪는 에이전트라는 개념은 2023년 MemGPT가, 재귀 LLM은 Alex Zhang이 이끄는 Prime Agent 등이 나란히 탐구해온 흐름이기도 하다. Headlong은 그 흐름을 'Bash로 끝까지'라는 극단적 단순함으로 밀어붙인 실험이며, 아직 알파 단계의 연구 소프트웨어라는 점을 스스로 분명히 하고 있다.