핵심은 모든 일을 밤새 끝낸다는 약속이 아니라, 내가 계속 접속해 있지 않아도 허용한 범위의 일을 진행할 수 있다는 것입니다.
Dots처럼 24시간 일하는 에이전트를 기업용 AI 플랫폼에서 제공하는 방법
Dots(닷츠)가 보여준 24시간 AI 에이전트의 핵심은 무엇일까요? 클라우드 컴퓨터로 일을 이어가는 방식과 Codex 배포를 통해 기업용 AI 에이전트의 실행 환경을 마련하는 방법을 살펴봅니다.
Oct 01, 2026
OpenAI가 소개한 Dots(닷츠)는 대화가 끝난 뒤에도 맡은 일을 이어가는 AI 에이전트입니다. 진행 중인 일을 살피고, 필요한 작업을 수행하며, 그 결과를 전달합니다. 내 컴퓨터를 꺼도 클라우드에서 맡겨둔 일을 이어갈 수 있죠.
기업용 AI 플랫폼에서도 이런 에이전트를 적용하려면 무엇이 필요할까요?
Dots에게 맡긴 일은, 내가 퇴근한 뒤에도 이어집니다
프로젝트 자료를 주면서 “변경 사항을 확인하고 내일 아침까지 정리해줘”라고 맡기는 상황을 떠올려보세요. 내 PC에서 작동하는 AI와 달리, Dots는 클라우드에서 맡은 일을 이어갑니다.
퇴근하면서 PC를 꺼도 작업은 계속될 수 있습니다. 다음 작업을 시키려고 화면 앞에서 기다리는 대신, 나중에 돌아와 진행된 결과를 확인할 수 있는 것이죠.
가상 업무 예시. 다음 날 진행된 결과를 살펴보고, 확인이 필요한 단계가 있다면 판단한 뒤 이어갑니다.
다만 추가 로그인이나 승인이 필요한 단계에서는 응답을 기다립니다. 그 작업은 나중에 확인한 뒤 이어갈 수 있습니다.
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Dots는 어떻게 내 PC가 꺼져 있어도 일할 수 있을까요?
OpenAI도 공식 문서에서 “Your dot has its own cloud computer and browser.”라고 설명하는 것처럼 클라우드 환경에서 24시간 활용할 수 있는 컴퓨터(cloud computer)와 브라우저를 에이전트가 사용할 수 있기 때문입니다.
이 컴퓨터에서 AI는 터미널로 명령어와 코드를 실행하고, 파일시스템에 자료와 결과를 보관합니다. 우리가 PC의 하드디스크에 문서를 저장하고 다시 꺼내 쓰는 것과 비슷합니다. 여기에 웹서비스에 접속해 화면을 다루는 브라우저가 작업 도구로 더해지는 것이죠.
AI가 파일을 다루고, 웹서비스를 이용하고, 명령어를 실행할 수 있도록 마련한 작업 환경입니다.
또한 Dots의 컴퓨터는 작업 사이에도 파일과 소프트웨어, 브라우저 상태를 유지할 수 있습니다. 정리한 파일은 다음 작업에 다시 사용하고, 웹사이트의 로그인 상태도 세션이 만료되기 전까지 이어서 활용할 수 있는 것이죠. 매번 자료를 다시 올리고 빈 화면에서 시작하는 것과 달라지는 지점입니다.
그렇다면 기업용 AI 플랫폼에서도 이런 작업 환경을 제공하려면 어떻게 해야 할까요?
Codex를 클라우드에 설치하고, 저장 공간을 연결합니다
내 PC에 프로그램을 설치하듯, 회사가 정한 클라우드 서버에 Codex CLI를 설치하고 파일을 보관할 디스크를 연결합니다. Codex로 만든 앱을 올리는 것이 아니라, 일을 수행하는 Codex 자체를 설치하는 것이죠.
이렇게 하면 Codex가 실행되는 곳과 작업 파일이 저장되는 곳이 내 PC와 분리됩니다. 내 PC를 꺼도 맡긴 작업을 이어가고, 다음 작업에서 저장해둔 파일을 다시 사용할 수 있게되는 것입니다. 웹사이트를 다루는 업무라면, 같은 환경에 브라우저와 자동화 도구를 설치하고 Codex가 사용하도록 설정할 수 있습니다.
그런데, 기업에서는 이런 환경이 한두 개가 필요한게 아닙니다.
한두 개를 직접 준비하는 것과, 직원별·업무별로 필요한 환경을 계속 제공하는 것은 다른 일입니다. 환경이 늘수록 설치와 저장 공간 설정을 반복하고, 각각의 설정 변경과 상태 확인까지 챙겨야 하죠.
에이전트를 하나씩 설치하는 대신, AI 플랫폼에서 템플릿으로 배포하고 관리
반복되는 설치 과정을 줄이기 위해, 설치와 저장 공간 설정을 템플릿으로 묶어 배포하는 플랫폼을 구축하는 방법을 생각해볼 수 있습니다. 배포한 환경의 설정과 상태도 그 안에서 함께 관리하는 방식입니다.
하지만 이를 직접 구축하는 것은 AI 플랫폼을 만드는 것 못지않은 큰 과제입니다. 설치를 조금 더 편하게 만드는 수준이 아니라, 별도의 플랫폼을 개발하고 운영하는 일이기 때문입니다.
AI 플랫폼과는 별개의 플랫폼을 만들어야 합니다. AI 기능 하나를 추가하는 수준이 아니라, 에이전트 배포와 서버·저장 공간 관리를 담당하는 클라우드 인프라 관리 플랫폼까지 구축하고 운영해야 하는 것이죠.
기존 업체에 “이 기능도 넣어주세요”라고 하기 어렵습니다. 업체에게 기존 제품에 없던 클라우드 배포·운영 역량까지 새로 갖춰달라는 요청이 되기 때문입니다.
AI와 배포 기능을 함께 제공받을 수 있다면?
이 두 기능을 하나의 솔루션으로 제공받을 수 있다면, 별도의 배포 플랫폼을 직접 만들지 않아도 됩니다. 필요한 에이전트 환경을 배포하고, 늘어난 환경을 한곳에서 관리하는 방식을 도입할 수 있는 것이죠.
이처럼 AI 기능과 배포 기능을 함께 제공하는 서비스가 Ale AI입니다. Ale에는 배포 플랫폼이 내장되어 있어, AI에게 일을 맡기듯 AI가 일할 클라우드 컴퓨터를 만들어 달라는 요청도 대화로 할 수 있습니다. 예를 들어 Ale에서 “코덱스 배포해줘”라고 요청하면, Codex가 작업 파일을 저장할 디스크와 함께 클라우드에 배포되어 Dots처럼 내 PC를 꺼도 맡긴 일을 이어갈 수 있게 됩니다.
앱뿐 아니라 그 일을 수행하는 Codex도 배포해, 작업 파일과 브라우저를 활용하는 환경을 마련할 수 있습니다.
직원별·업무별로 에이전트가 더 필요해지면 같은 방식으로 환경을 추가하고, 배포된 환경의 설정과 상태는 Ale의 애플리케이션 메뉴에서 관리할 수 있습니다. AI가 일할 컴퓨터를 제공하기 위해, 회사가 별도의 배포 플랫폼까지 직접 만들 필요는 없는 것이죠.
운영 방식은 회사 상황에 맞춰 매니지드 서비스나 셀프호스팅을 선택할 수 있습니다. 전용 클라우드 환경의 구축·운영을 Ale 측에 맡기려면 매니지드 서비스를, 회사 클라우드나 온프레미스에 설치해 직접 운영하려면 셀프호스팅을 이용하는 방식입니다.
영상에서 본 Codex 배포와 초기 설정 방법은 에이전트 런타임 배포 가이드에서 확인할 수 있습니다.
기업용 AI에, 에이전트가 계속 일할 환경까지 더하고 싶다면
필요한 에이전트를 배포하고 한곳에서 관리하는 과정을 Ale AI에서 직접 확인해보세요. 관리형 환경은 별도 구축비 없이 시작할 수 있으며, 무료 트라이얼을 제공합니다.
AI가 브라우저를 직접 다루기 시작하면 기업용 AI에 대한 기대는 어떻게 달라질까요? Muse를 다룬 글에서도 이어서 살펴볼 수 있습니다.
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