AI 에이전트(LLM agent)를 사용할 때마다 매번 동일한 작업 패턴이나 규칙을 다시 설명해야 하는 번거로움은 많은 사용자의 불만 사항이었습니다. 이러한 비효율성을 해결하기 위해 'AI 부스트(AI Boost)'라는 새로운 서비스가 출시되었습니다. AI 부스트는 사용자의 고유한 전문 지식과 반복적인 작업 패턴을 '부스터'라는 형태로 저장하고, AI 에이전트가 새로운 작업을 시작할 때 자동으로 관련 부스터를 제안하고 주입하여 매번 처음부터 시작할 필요 없게 만듭니다.
AI 부스트는 사용자가 특정 코드 패턴, 인증(auth) 흐름, 인프라 설정 방식 등 자신만의 노하우를 에이전트에게 알려주면 이를 분석하여 '부스터'로 생성합니다. 이 부스터는 키워드 및 의미론적 임베딩(semantic embeddings)으로 색인되어, 향후 유사한 작업이 발생할 때 에이전트가 자동으로 관련 부스터를 찾아 사용자에게 제안합니다. 사용자가 승인하면 해당 지식이 에이전트의 컨텍스트(context)에 즉시 주입되어, 에이전트가 사용자의 작업 방식을 따르도록 돕습니다. 특히, 개인 부스터는 비공개로 유지되며, 언제든 삭제할 수 있어 보안과 통제권을 사용자에게 부여하는 점을 강조합니다. 현재 클로드(Claude) 코드, 커서(Cursor) 등 다양한 MCP(Multi-Client Protocol) 클라이언트와 연동 가능합니다.
이러한 접근 방식은 AI 에이전트의 활용성을 크게 높일 수 있습니다. 기존 메모리 시스템이 단순히 대화 기록을 저장하는 데 그쳤다면, AI 부스트는 사용자의 '전문성'을 구조화된 형태로 저장하고 필요할 때마다 재활용함으로써 에이전트의 학습 곡선을 단축시킵니다. 이는 개발자나 전문가들이 수년간 쌓아온 노하우를 AI 에이전트에 효과적으로 전달하고, 팀 내에서 표준화된 작업 방식을 공유하는 데도 기여할 수 있습니다. 결과적으로 AI 에이전트가 더욱 개인화되고 효율적인 '개인 비서' 역할을 수행할 수 있도록 돕는 중요한 진전으로 평가됩니다.