최근 소프트웨어 에이전트, 즉 AI 에이전트의 역할이 단순한 정보 제공을 넘어 실제 업무를 수행하는 수준으로 확장되고 있습니다. 이들은 저장소 검사, 클라우드 서비스 운영, 기록 업데이트, 고객 커뮤니케이션 준비, 사고 조사 등 광범위한 작업을 자율적으로 처리합니다. 하지만 이러한 작업의 대부분은 터미널, API, 임시 환경 등 사람이 직접 볼 수 없는 방식으로 이루어져, 에이전트가 어떤 가정과 중간 결정을 거쳐 최종 결과에 도달했는지 파악하기 어려운 '가시성 격차(visibility gap)'가 발생하고 있습니다.
마크업베이스(MarkupBase)의 백서에 따르면, 기존의 대화 기록이나 활동 로그, 단순 승인 프롬프트로는 이러한 가시성 문제를 해결하기 어렵습니다. 대화 기록은 실제 발생한 일보다 '무엇이 논의되었는지'만 보여주며, 활동 로그는 기술적인 오류 여부만 알려줄 뿐 비즈니스 맥락에서의 '왜'를 설명하지 못합니다. 또한 '계속 진행하시겠습니까?'와 같은 일반적인 승인 프롬프트는 충분한 정보를 제공하지 않아, 검토자가 의미 있는 결정을 내리기 어렵게 만듭니다. 이에 마크업베이스는 에이전트의 작업을 사람이 이해하고 평가할 수 있는 '검토 가능한 아티팩트' 형태로 기록할 것을 제안합니다. 이 아티팩트는 에이전트가 무엇을 요청받았는지, 어떤 범위에서 작업하는지, 무엇이 변경될 예정인지, 왜 특정 접근 방식을 선택했는지, 어떤 증거로 결론을 뒷받침하는지, 어떤 문제가 발생할 수 있는지, 그리고 되돌릴 수 있는지 등 핵심 질문에 대한 답을 포함해야 합니다.
이러한 아티팩트는 버전 관리되는 마크다운(Markdown)이나 정적 HTML 형태로 생성될 수 있으며, 휴대성이 좋고 읽기 쉬워 전문 도구 없이도 검토자가 접근할 수 있습니다. 이는 에이전트의 모든 행동에 인간 승인 게이트를 두는 것이 아니라, 영향력이 크거나 되돌리기 어려운 작업에 대해 '검토 경계(review boundary)'를 설정하는 방식입니다. 즉, 저위험 작업은 사후 기록을 남기고 진행하되, 중요 작업은 실행 전 제안서를 생성해 검토를 받도록 하는 것입니다. 이 접근 방식은 문서 자체를 사람과 에이전트 간의 실질적인 제어 표면(control surface)으로 활용하여, 에이전트의 자율성을 유지하면서도 그 작업의 투명성과 책임성을 높여 인간이 개입하고 수정할 수 있는 여지를 제공합니다.