DeepSeek Harness, B站 입점 후 댓글창이 플러그인 시장으로

서문

최근 B站(빌리빌리) 테크 섹션에서 꽤 흥미로운 현상이 하나 있었다.

DeepSeek Harness(이하 DSH)가 공식적으로 B站에 입점해 영상 하나를 올렸는데, 24시간 만에 재생 수가 211만을 돌파했고 계정은 하루에 팔로워 40만이 늘었다.

하지만 나를 멈춰 서서 한참을 들여다보게 만든 것은 바로 댓글창이었다.

'소파''앞줄' 같은 도배 글이 아니었다.

어떤 사람은 자신이 DSH를 위해 작성한 플러그인을 자랑하고 있었고, 어떤 사람은 특정 플러그인의 구현 세부 사항을 논의하고 있었으며, 어떤 사람은 "나는 지금 플러그인이 열다섯 개인데, 나보다 더 많은 사람 있나요"라고 묻고 있었다.

또 어떤 사람은 자기 딸이 그린 그림을 플랫포머 점프 미니게임으로 만들어 6천 개가 넘는 좋아요를 받았다.

이건 공식이 조직한 행사가 아니라, 한 무리의 사람들이 자발적으로 '무언가를 만드는' 것이다.

나는 이제까지 오랫동안 Java로 일해 오면서 오픈소스 프로젝트가 인기를 끄는 것도, 프레임워크가 대중의 주목을 받는 것도 봐 왔지만, 한 Agent 프레임워크의 댓글창이 개발자 작품 전시회로 변한다는 이 일 자체가 그 어떤 벤치마크 점수보다도 곱씹어볼 만하다.

그것은 한 가지 문제를 보여준다. Agent의 경쟁은 '누구의 모델이 더 똑똑한가'에서 '누구의 생태계가 사람들의 손을 더 움직이게 하는가'로 전환되고 있다.

1. 먼저 댓글창에서 도대체 뭘 자랑하고 있는지 보자

DSH 공식 입점 영상이 실제로 이야기한 것은 바로 이른바 '창조 모드'였다. 대화에서 원하는 것을 한마디 말하면, 그것이 그 생각을 플러그인으로 작성해 주고, 다 작성하면 바로 사용할 수 있다.

영상에서는 카운트다운, 메모 벽, 샌드박스 게임, Transformer의 3D 시각화를 시연했다.

하지만 댓글창에서 자랑된 것들은 공식 시연보다 훨씬 더 거칠고 자유분방했다.

어떤 사람은 dsh 고양이 플러그인을 만들었다.

어떤 사람은 시각화된 근현대사 개요와 마오중특(모택동사상·중국특색사회주의이론체계 개론)을 만들었는데, 아래에 한 줄로 사람들이 링크를 달라고 하며 대학원 입시 복습에 유용하다고 말했다.

어떤 사람은 휴대폰 원격 연결 도구를 만들어 알림과 UI 적응을 전문적으로 최적화했다.

또 눈썰미 있는 시청자가 왼쪽 세션 목록에 "AGI를 구축하라, 반드시 잘해내야 한다"라는 문장이 놓여 있는 것을 발견해 캡처해서 여러 번 올리기도 했다.

이 플러그인들에는 공통점이 하나 있다. 그것들은 '범용 능력'이 아니라 '나의 수요'라는 점이다.

전문 개발자가 쓰는 것은 인프라다. 기억, 스케줄링, 원격 연결이다. 일반 애호가가 쓰는 것은 '내가 매일 사용할 때 불편하다고 느끼는 그 한 부분'이다.

양쪽 모두 쓰고 있고, 양쪽 모두 같은 생태계에 무언가를 던지고 있다.

B站에는 이미 완전한 튜토리얼 생태계까지 생겼다.

어떤 사람은 《DeepSeek Harness 입문부터 실전까지》라는 장편 영상을 올려 저층 원리부터 플러그인 개발까지 다뤘다.

어떤 사람은 데스크톱 버전 실측을 하면서 PDF 리더를 어떻게 DSH 플러그인으로 만드는지 직접 하나하나 가르쳐 주었다.

또 지후(知乎) 칼럼의 실전 튜토리얼도 있는데, "내가 DeepSeek한테 직접 arXiv 검색 플러그인 하나를 작성하게 했다"는 것을 바로 시연했다.

한 프레임워크가 살아남을 수 있는지는 공식이 문서를 얼마나 많이 내는지가 아니라, 누군가 자발적으로 '두 번째 튜토리얼'을 쓸 의향이 있는지에 달려 있다.

2. DeepSeek의 Super-Agent는 무엇에 거는가

댓글창이 시끌벅적한 것은 시끌벅적한 것이고, 실제로 Agent가 얼마나 멀리 갈 수 있는지를 결정하는 것은 또 다른 문제다. 한 사람이 동시에 다섯 개의 Agent를 관리할 때, 이 다섯 개의 Agent는 누가 관리하는가?

DeepSeek가 10월 31일 발표한 Super-Agent 기술 글에서 이 고통스러운 지점을 아주 직설적으로 말했다.

현재 Coding Agent는 대부분 Session을 중심으로 하며, 각 Session은 자기 몫만 관리한다.

한 사람은 보통 동시에 3~5개의 활성 Session만 따라갈 수 있다.

AI는 갈수록 유능해지는데, 사람은 오히려 '다섯 AI의 프로젝트 매니저'가 되어 버린다.

Super-Agent의 해법은 Router–Worker 2계층 아키텍처다.

Router는 메시지를 수신하고 작업 소속을 판단하는 역할을, Worker는 구체적 실행을 담당한다. 서로 다른 작업은 독립적인 컨텍스트를 가지며 병행해서 진행될 수 있다.

더 핵심적인 것은, Agent가 스스로 일을 찾도록 하려는 시도다. 그룹 채팅에서 누군가 버그 하나를 논의하고 있을 때, 아무도 AI를 @하지 않았더라도 시스템이 그것을 식별해 내고 백그라운드에서 재현, 분석, 심지어 PR 제출까지 시도할 수 있다.

이 방향이 제대로 돌아간다면, Agent 경쟁의 무게중심은 완전히 바뀐다.

예전에 사람들이 겨뤘던 것은 '내 모델이 이 문제를 맞힐 수 있는가'였다.

Super-Agent가 겨루는 것은 '내 시스템이 아무도 지켜보지 않는 상황에서 며칠씩 이어지는 일을 끝까지 해낼 수 있는가'다.

전자는 모델 능력이고, 후자는 스케줄링 능력, 상태 관리 능력, 예외 처리 능력이다.

그리고 이런 것들은 모델이 똑똑한 것만으로는 해결할 수 없다.

사람들이 무언가를 밀어 넣을 수 있는 플러그인 아키텍처가 필요하고, 이벤트 흐름을 통해 매 단계를 관측 가능하게 만들어야 하며, 저장·연산 분리를 통해 긴 작업이 상태를 잃지 않게 해야 한다.

DSH의 '모든 것은 플러그인'이라는 설계는 본질적으로 이 방향을 위한 길을 닦는 것이다.

3. 왜 '플러그인'이 새로운 경쟁점이 되었나

나는 너무 많은 Agent 프레임워크가 Demo 단계에서는 눈부시다가 프로덕션에 올라가면 무너지는 것을 봐 왔다.

원인은 빤하다. 도구 호출에 로그가 없다, 긴 작업이 절반쯤 가다 끊긴다, 모델 하나를 바꾸면 스케줄링 로직을 다시 작성해야 한다.

플러그인 아키텍처가 해결하는 것은 '할 수 있느냐'가 아니라 '다른 사람이 대신 해 주게 할 수 있느냐'다.

프레임워크가 아무리 강해도 공식 팀은 고작 몇 명이다.

모든 사용자의 사용 시나리오를 예측할 수는 없다.

어떤 사람은 B站을 보길 원하고, 어떤 사람은 논문을 검색하길 원하며, 어떤 사람은 딸의 그림을 게임으로 만들길 원한다.

이런 것들은 공식이 할 수 없지만, 사용자 스스로는 할 수 있다.

DSH의 플러그인 메커니즘 핵심은 딱 두 가지다. TypeScript 플러그인 + cordis.yml. 플러그인은 apply(ctx) 함수를 내보내고, ctx를 통해 도구, 이벤트, 타이머를 등록한다.

프레임워크는 플러그인을 언로드할 때 등록된 리소스를 자동으로 정리한다.

이 설계는 새롭지 않지만 충분히 단순하다. 'DeepSeek한테 arXiv 플러그인 하나를 직접 작성하게 한다'는 이 일을 평범한 개발자가 반나절이면 돌려볼 수 있을 만큼 단순하다.

단순함이야말로 생태계가 자라날 수 있는 전제다.

Codex, Cursor도 플러그인 생태계로 나아가고 있다.

Codex의 오른쪽 작업 영역은 '기록 보기'에서 '다기능 인터랙션 영역'으로 업그레이드되었는데, 방향은 사용자가 'AI가 생성한 후의 그 5%의 수동 미세 조정'까지도 Agent 안에서 완료하도록 하는 것이다. 그리고 이 5%를 채우는 능력을 보완하는 가장 실행 가능한 경로가 바로 커뮤니티 플러그인이다.

Agent의 경쟁은 '모델 능력 경쟁'에서 '생태계 번영도 경쟁'으로 변하고 있다.

누구의 플러그인이 많으면 누가 더 많은 롱테일 수요를 커버할 수 있다. 누구의 롱테일 수요를 많이 커버하면 누구의 사용자는 떠날 수 없게 된다.

4. 하지만 활기 뒤에 정말 어려운 것들은 아직 해결되지 않았다

댓글창에서 플러그인을 자랑하는 것은 활기차고, Super-Agent의 구상도 웅장하다.

하지만 매일같이 온라인 시스템과 씨름하는 사람으로서, 나는 좀 듣기 좋지 않은 말을 한마디 해야겠다. 플러그인 생태계는 '있느냐 없느냐'는 해결할 수 있지만 '안정적이냐 아니냐'는 해결하지 못한다.

플러그인을 아무리 잘 써도, 그것이 메인 프레임워크와 버전 호환이 되는가?

Agent가 사흘을 돌아가는 동안 모델이 두 번 바뀌고 플러그인이 한 번 업데이트되었다면, 상태는 여전히 남아 있는가?

다중 Agent가 병행할 때 두 Worker가 동시에 같은 파일을 수정하면 누가 이기는가?

Super-Agent는 '일을 할당하는' 이 일을 사람 손에서 가져갔지만, 동시에 '일을 제대로 해내도록 보장하는' 책임도 가져갔다.

이 책임은 이제 스케줄링 시스템, 상태 관리, 예외 처리에 지워졌다.

이런 능력들은 '모델이 도구를 하나 더 호출하게 하는 것'보다 훨씬 어렵다.

IDC의 연구 매니저 쑨전야는 Super-Agent를 논평하면서 한마디 했는데, 나는 그것이 매우 정확하다고 생각한다. 개인 비서의 경쟁이 과업형 전달에서 생태계, 기억, 집사식 서비스의 종합 경쟁으로 옮겨가고 있다는 것이다.

중국 제품은 기억과 과업 능력에서는 이미 기반을 갖추고 있으며, 격차는 주로 서비스 생태계 장벽에 있다.

생태계 장벽은 공식에서 플러그인 백 개를 쌓아 올려서 만들어지는 것이 아니라, 일반 사용자 천 명이 각자 "나만의 그 한 가지"를 하나씩 작성하면서 자라나는 것이다.

五、마지막으로

처음의 질문으로 돌아가 보자. Agent의 경쟁은 이미 경기장이 바뀐 것일까?

나의 판단은 이렇다. 절반은 바뀌었다.

모델 능력은 여전히 지반이지만, 더 이상 구별도가 가장 큰 층은 아니다.

최전선 모델 간의 격차가 빠르게 좁혀지고, "도구 하나를 조율해 연결하는 것"이 몇 줄의 코드 문제로 변하면서, 진정한 분수령은 이것이 되었다. 즉, 충분히 많은 사람이 기꺼이 당신의 프레임워크 위에서 무언가를 만들게 할 수 있느냐 하는 것이다.

B站(빌리빌리) 댓글창에서 플러그인을 자랑하는 개발자들, 튜토리얼을 쓰는 UP주들, 딸의 그림을 게임으로 만든 평범한 사람들—그들은 Agent 프레임워크를 "사용"하는 것이 아니라, 그 프레임워크가 무엇을 할 수 있는지를 참여하여 정의하고 있는 것이다.

DeepSeek의 Super-Agent 구상이 걸고 있는 것은 바로 이것이다. Agent가 스스로 일을 배분하고 스스로 일을 찾으며, 사람은 의사결정과 검수만 하면 될 때, 프레임워크의 가치는 더 이상 "내가 당신을 위해 해준다"가 아니라 "내가 당신이 그것을 가르칠 수 있게 해준다"가 된다.

이 승부에서 이길 수 있을지는 댓글창을 보면 알 수 있다.

만약 1년 후에도 그곳에서 여전히 새로운 것들을 자랑하고 있다면, 답은 긍정적일 것이다.

참고 자료:

- DeepSeek Harness B站 입점 영상: www.bilibili.com/video/BV1i2…

쑤싼숴지수(苏三说技术)

블로그: @AI项目实战网: susan.net.cn/project

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