AI 에이전트의 웹 탐색 효율을 극대화하는 새로운 브라우저 인터페이스 'Mantis'가 출시되어 주목받고 있습니다. Mantis는 기존 Playwright(플레이라이트)의 접근성 트리(accessibility tree) 방식이나 스크린샷 기반 방식보다 웹 페이지를 최대 36% 더 빠르게 처리하며, LLM(대규모 언어 모델)의 입력 토큰(input token)과 API 호출 횟수를 크게 줄여줍니다. 이는 AI 에이전트가 웹 정보를 더 효율적으로 수집하고 작업을 수행할 수 있도록 돕는 중요한 발전입니다.
Mantis의 핵심은 웹 페이지를 스크린샷이나 복잡한 접근성 트리 대신, 짧고 번호가 매겨진 텍스트 형태로 AI 에이전트에게 제공하는 것입니다. 예를 들어, 웹 페이지의 특정 요소들을 '1. 제목', '2. 버튼', '3. 링크'와 같이 간결하게 요약하여 전달합니다. 이를 통해 Claude(클로드) Code, Codex(코덱스), Cursor(커서) 등 다양한 AI 에이전트가 필요한 정보에 더 빠르게 접근하고 판단할 수 있습니다. 실제 벤치마크 결과, 긴 작업(long tasks)에서 Mantis는 기존 방식 대비 약 29~47% 적은 입력 토큰과 29~37% 적은 API 호출로, 약 3분의 1의 시간을 단축하는 성능을 보였습니다.
이러한 효율성 증가는 AI 에이전트의 활용 범위를 넓히고 비용을 절감하는 데 크게 기여할 것입니다. 웹 스크래핑, 자동화된 데이터 수집, 복잡한 웹 기반 작업 처리 등 다양한 분야에서 AI 에이전트의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 특히, LLM 기반 서비스의 운영 비용에서 큰 비중을 차지하는 토큰 사용량을 줄여준다는 점에서 개발자와 기업에게 실질적인 이점을 제공합니다. Mantis는 AI 에이전트가 웹 환경에서 더욱 능동적이고 경제적으로 작동할 수 있는 기반을 마련하며, AI 자동화 시장의 성장을 가속화할 잠재력을 가지고 있습니다.