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AI Agent를 활용한 영상 편집 기술이 발전하면서 자연어 명령만으로 영상의 길이를 확장하거나 새로운 장면을 생성할 수 있게 되었습니다. 대표적인 사례가 invideo의 Agentic Extend입니다.

1. Agentic Extend?

Agentic Extend는 invideo가 2026년 10월 6일 발표한 AI Agent 기반 영상 확장 기능입니다. 사용자가 자연어로 편집 명령을 입력하면 AI가 기존 영상의 장면과 음성 정보를 분석하여 새로운 영상 구간을 생성합니다.

기존에는 부족한 장면을 보완하기 위해 추가 촬영이나 반복 편집이 필요했습니다. Agentic Extend는 기존 장면의 흐름을 참고하여 최대 30초까지 새로운 영상을 생성할 수 있도록 설계되었습니다.

2. Agentic Extend의 핵심 특징

① 자연어 기반 영상 확장

영상 길이, 등장인물의 움직임, 카메라 방향 등을 문장으로 설명하면 AI가 후속 장면을 생성합니다.

② 영상과 오디오 동시 확장

영상뿐 아니라 대사, 배경음악, 효과음도 확장할 수 있으며 오디오 트랙을 추가로 편집할 수 있습니다.

③ 시작·중간·끝 구간 편집

영상 마지막 장면을 연장하거나 시작 부분에 장면을 추가하고 중간의 누락된 구간을 보완할 수 있습니다.

④ 실제 촬영 영상과 AI 생성 영상 지원

카메라로 촬영한 영상과 AI 생성 영상 모두 활용할 수 있지만 인물과 사물의 시각적 일관성은 확인해야 합니다.

3. Agentic Extend 사용 방법

  1. 영상 업로드: invideo에 접속하여 Editor 프로젝트를 열고 영상을 불러옵니다.
  2. 명령 입력: Agent 패널에서 확장할 구간과 원하는 동작을 자연어로 작성합니다.
  3. AI 영상 생성: Agent가 기존 장면을 참고하여 새로운 영상 구간을 생성합니다.
  4. 결과 수정: 타임라인에서 장면 전환, 영상 길이, 오디오를 확인하고 수정한 뒤 내보냅니다.

4. 자연어 프롬프트 활용 예제

다음은 인물이 걷는 장면을 5초 연장하는 예제입니다.

Extend this walking scene by 5 seconds.
Keep the same character, lighting, camera angle
and walking direction. Maintain smooth motion.

위 명령은 동일한 인물, 조명, 카메라 각도와 이동 방향을 유지하면서 장면을 연장하도록 요청합니다. 시간과 유지 조건을 구체적으로 작성하면 영상의 연속성을 높이는 데 도움이 됩니다.

5. 주요 활용 분야

  • 숏폼 콘텐츠: 짧은 영상의 장면을 확장하여 콘텐츠 제작
  • 광고 영상: 기존 광고의 길이와 장면 구성 변경
  • 교육 콘텐츠: 설명 장면을 추가하여 영상 보완
  • 영상 후처리: 부족한 촬영 장면을 AI로 보완

6. MCP 연동과 기술적 의미

Agentic Extend는 MCP(Model Context Protocol) 기반 연동을 통해 외부 AI Agent와 연결하는 자동화 워크플로에도 활용할 수 있습니다. 이를 통해 영상 분석, 편집 명령, 결과 생성 등의 작업을 하나의 흐름으로 구성할 수 있습니다.

다만 AI 생성 구간에서는 인물 외형이나 움직임이 달라질 수 있으므로 최종 검수가 필요합니다. 또한 생성 기능에는 서비스 정책에 따른 크레딧이 사용될 수 있습니다.

결론적으로 Agentic Extend는 단순한 영상 생성 기능을 넘어 AI Agent가 영상 내용을 이해하고 사용자의 명령에 따라 편집을 실행하는 Agentic Video Editing 기술의 활용 사례입니다.

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최근 AI 기술은 단순히 질문에 답하는 챗봇에서 벗어나 사용자가 지정한 목표를 스스로 계획하고 실행하는 AI Agent 형태로 빠르게 발전하고 있습니다. 대표적인 사례가 OpenAI의 dots와 Meta의 Muse입니다. 두 기술 모두 AI Agent를 지향하지만 활용 목적과 접근 방식에는 차이가 있습니다.

1. OpenAI dots란?

OpenAI dots는 단순한 질의응답형 AI가 아니라 사용자가 목표와 업무 범위를 지정하면 지속적으로 작업을 수행하는 상시 작동형 AI Agent를 지향합니다. 자체 클라우드 컴퓨터와 브라우저를 활용해 사용자가 직접 작업하지 않는 동안에도 업무를 진행할 수 있다는 점이 특징입니다.

특히 dots의 중요한 특징은 기억과 자율성입니다. 사용자의 업무 방식과 선호를 파악하고 여러 프로젝트의 작업 맥락을 유지하면서 다음에 수행해야 할 작업을 판단할 수 있습니다. 또한 다양한 외부 애플리케이션과 연결해 실제 업무를 자동화하는 방향으로 활용할 수 있습니다.

2. OpenAI dots의 활용 방법

dots는 반복적이거나 지속적인 업무를 자동화하는 데 적합합니다.

첫째, 업무 자동화입니다. 매일 생성되는 보고서나 이메일을 분석하고 핵심 내용을 요약한 후 필요한 후속 작업을 정리하도록 만들 수 있습니다.

둘째, 개발 업무입니다. 버그가 발생하면 관련 자료를 조사하고 코드를 수정하거나 테스트한 뒤 결과를 사용자에게 보고하는 형태로 활용할 수 있습니다.

셋째, 리서치 자동화입니다. 특정 산업이나 기술을 지속적으로 조사하고 새로운 정보가 발견될 때 관련 내용을 정리하도록 구성할 수 있습니다.

넷째, 콘텐츠 제작입니다. 새로운 자료를 수집하고 핵심 내용을 분석한 뒤 블로그 글, 보고서, SNS 콘텐츠 등의 초안을 작성하는 작업에 활용할 수 있습니다.

따라서 dots는 단순히 “이 작업을 해줘”라고 요청하는 것보다 “이 목표를 지속적으로 관리해줘”라고 업무를 위임하는 방식에서 장점이 있습니다.

3. Meta Muse란?

Meta의 Muse는 개인화된 AI 경험과 AI Agent 활용을 목표로 하는 기술 생태계입니다. 특히 Muse 계열 모델은 장기적인 Agent 작업, 도구 사용, 멀티모달 이해와 멀티에이전트 오케스트레이션을 지원하는 방향으로 발전하고 있습니다.

Muse의 중요한 특징은 멀티모달 AI와 개발 생태계입니다. 텍스트뿐만 아니라 이미지, 영상, 문서 등 다양한 형태의 정보를 이해하고 처리할 수 있으며, 코딩과 복잡한 Agentic Workflow를 수행하는 데에도 초점을 두고 있습니다.

4. OpenAI dots와 Meta Muse의 차이

구분 OpenAI dots Meta Muse
핵심 목적 개인 업무를 지속적으로 수행 개인화 AI 및 Agent 작업
중심 개념 Always-on AI Agent Agentic AI 및 멀티모달 AI
주요 특징 자율 작업, 기억, 앱 연결 멀티모달 추론, 코딩, Agent Workflow
주요 활용 업무 자동화, 리서치, 콘텐츠, 개발 코딩, 멀티모달 처리, AI Agent 개발
핵심 강점 업무를 장기적으로 위임 AI 모델 및 멀티모달 처리

5. dots와 Muse의 핵심 차이

두 기술의 가장 큰 차이는 AI를 사용하는 목적에 있습니다. dots가 사용자의 업무를 장기간 대신 수행하는 “개인 AI 직원”에 가깝다면, Muse는 강력한 추론과 멀티모달 기능을 기반으로 다양한 AI 작업과 Agent 개발을 지원하는 “AI 플랫폼 및 Agent 생태계”에 가깝습니다.

결국 AI Agent 경쟁의 핵심은 단순한 답변 품질을 넘어 얼마나 자율적으로 업무를 계획하고 실행할 수 있는가, 그리고 사용자의 의도와 작업 맥락을 얼마나 장기간 유지할 수 있는가가 될 것으로 예상됩니다.


OpenAI dots는 업무 자동화와 지속적인 작업 위임에 관심이 있는 사용자에게 적합하고, Meta Muse는 멀티모달 AI, 코딩 및 복잡한 Agent Workflow에 관심이 있는 사용자에게 주목할 만합니다. 향후에는 두 접근 방식이 결합되면서 사용자가 목표만 제시하면 AI가 계획, 실행, 검증까지 수행하는 자율형 AI 업무 환경이 더욱 확대될 가능성이 높습니다.

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Meta AI Agent Muse는 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어 사용자가 제시한 목표를 여러 단계의 작업으로 나누고 실제 업무를 수행하는 것을 지향하는 Agentic AI입니다. 웹 브라우징과 다양한 애플리케이션을 활용해 정보를 검색하고, 문서를 작성하거나 일정 관리와 같은 작업을 자동화할 수 있다는 점이 특징입니다.

1. Muse란 무엇인가?

Muse는 사용자가 원하는 목표를 설명하면 필요한 작업을 스스로 계획하고 실행하는 개인형 AI Agent입니다. 기존 생성형 AI가 질문에 대한 답변이나 콘텐츠 생성에 주로 집중했다면, Muse는 검색, 정보 정리, 웹사이트 이용, 문서 작성 등 여러 작업을 연결해 목표를 달성하는 방향으로 설계되었습니다.

2. Muse의 주요 특징

① 웹 브라우저를 활용하는 AI Agent

Muse는 웹 브라우저 환경에서 웹사이트를 탐색하고 필요한 정보를 수집하거나 특정 작업을 수행하는 형태로 활용할 수 있습니다. 이를 통해 단순 검색을 넘어 예약, 양식 작성, 고객센터 관련 업무 등 다양한 웹 기반 작업을 자동화할 수 있습니다.

② 여러 단계의 장기 작업

하나의 질문에 대한 답변만 생성하는 것이 아니라 복잡한 작업을 여러 단계로 나누어 진행하는 것이 Muse의 중요한 특징입니다. 예를 들어 특정 제품의 가격을 지속적으로 확인하거나 정해진 조건에 맞는 정보를 수집하는 등 장기적인 작업에 활용할 수 있습니다.

③ 애플리케이션 및 데이터 연동

사용자가 허용한 이메일, 캘린더, SNS 등의 서비스와 연결해 개인화된 작업을 수행하는 방식도 활용할 수 있습니다. 여러 서비스에 흩어진 정보를 하나의 작업 흐름으로 연결할 수 있다는 점에서 기존 챗봇과 차이가 있습니다.

④ 사용자 승인과 보안

AI Agent가 모든 작업을 무조건 자동으로 실행하는 것이 아니라 이메일 발송이나 구매처럼 중요한 작업에서는 사용자의 확인과 승인을 거치는 구조가 중요합니다. 따라서 AI의 자율성과 사용자의 통제권을 함께 고려하는 것이 핵심입니다.


3. Muse의 활용 방법

업무 관리

이메일을 정리하고 중요한 내용을 요약한 뒤 관련 일정을 정리하는 등 반복적인 사무 업무를 자동화할 수 있습니다.

여행 준비

항공편과 호텔을 검색하고 여행 일정을 구성하거나 예산과 조건에 맞는 여행 정보를 정리하는 용도로 활용할 수 있습니다.

쇼핑 및 가격 비교

원하는 제품의 조건을 입력하면 여러 웹사이트에서 제품 정보를 조사하고 가격과 사양을 비교하는 작업을 수행하는 데 활용할 수 있습니다.

리서치 및 보고서 작성

웹에서 관련 자료를 수집하고 핵심 내용을 정리한 후 보고서나 문서 형태로 구성하는 연구 및 정보 분석 업무에도 활용할 수 있습니다.

콘텐츠 제작

아이디어 조사부터 자료 수집, 초안 작성, 콘텐츠 구성까지 여러 단계를 연결하여 블로그나 문서 제작 과정을 자동화하는 데 활용할 수 있습니다.

개발 업무

AI Agent를 활용한 코드 작성, 코드 검토, 자료 조사, 테스트 등 여러 개발 작업을 연결하여 개발 생산성을 높이는 방식으로 활용할 수 있습니다. Meta의 AI Agent 관련 기술은 멀티모달 이해, 도구 사용, 멀티에이전트 오케스트레이션 및 Computer Use와 같은 영역으로 확장되고 있습니다.

4. Muse를 효과적으로 활용하는 방법

AI Agent를 효과적으로 사용하려면 단순히 "여행을 계획해줘"라고 요청하기보다 목표, 조건, 예산, 완료 기준 및 사용자의 승인 없이 실행하면 안 되는 작업을 명확하게 지정하는 것이 좋습니다.

예를 들어 "다음 달 3박 4일 여행지를 조사하고 예산 150만 원 이하의 일정표를 작성하되, 실제 예약은 내 승인을 받은 후 진행해줘."와 같이 요청하면 AI Agent의 자율성과 사용자의 통제권을 함께 활용할 수 있습니다.


Meta AI Agent Muse의 핵심 개념은 "질문에 답하는 AI"에서 "사용자를 대신해 실제 작업을 수행하는 AI"로의 변화입니다. 웹 브라우징, 애플리케이션 연동, 장기 작업, Computer Use 등의 기술이 결합되면서 개인 업무 자동화뿐 아니라 리서치, 콘텐츠 제작, 개발 등 다양한 분야에서 AI Agent의 활용 범위가 확대될 수 있습니다.

특히 AI Agent를 사용할 때는 AI에게 모든 권한을 맡기기보다 작업 범위와 승인 조건을 명확히 설정하는 것이 중요합니다. 이러한 방식으로 활용한다면 Muse와 같은 Agentic AI는 반복적인 작업을 줄이고 사용자가 보다 중요한 의사결정과 창의적인 업무에 집중할 수 있도록 지원하는 도구가 될 수 있습니다.

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옵시디언(Obsidian)이란

옵시디언(Obsidian)은 Markdown 기반의 개인 지식관리(PKM, Personal Knowledge Management) 도구입니다. 일반적인 메모 앱과 달리 작성한 노트를 서로 연결하여 개인 지식 네트워크를 구축할 수 있다는 점이 가장 큰 특징입니다.

옵시디언에서 작성한 문서는 기본적으로 Markdown 파일(.md) 형태로 저장됩니다. 따라서 특정 서비스에 종속되지 않고 파일을 직접 관리할 수 있으며, 다른 Markdown 편집기에서도 쉽게 활용할 수 있습니다.

옵시디언의 핵심 특징

옵시디언의 가장 중요한 기능은 노트 간 연결(Link)입니다. 예를 들어 AI Agent라는 노트를 작성한 후 LLM, RAG, LangGraph 등의 관련 문서를 연결하면 각각의 지식이 하나의 네트워크처럼 구성됩니다.

Graph View를 사용하면 노트 사이의 연결 관계를 시각적으로 확인할 수 있습니다. 이를 통해 특정 주제와 관련된 지식이 어떻게 연결되어 있는지 쉽게 파악할 수 있습니다.

또한 Markdown을 기반으로 하기 때문에 제목, 목록, 표, 코드 등을 간단한 문법으로 작성할 수 있어 개발자와 기술 문서를 많이 작성하는 사용자에게 특히 편리합니다.

옵시디언 기본 사용 방법

옵시디언을 처음 사용할 때는 Vault라는 저장 공간을 만들고 Markdown 파일을 생성하면 됩니다. 예를 들어 다음과 같은 구조로 기술 지식을 관리할 수 있습니다.

MyVault/
 ├─ AI/
 │   ├─ LLM.md
 │   ├─ RAG.md
 │   └─ AI-Agent.md
 ├─ ComputerVision/
 │   ├─ OpenCV.md
 │   └─ YOLO.md
 └─ Project/
     └─ AI-Agent-Project.md

문서 안에서는 [[LLM]], [[RAG]]와 같은 방식으로 다른 노트를 연결할 수 있습니다. 이러한 연결을 활용하면 단순한 폴더 기반 문서 관리에서 벗어나 주제와 개념 중심의 지식관리 시스템을 구축할 수 있습니다.

옵시디언의 다양한 활용 방법

1. 기술 지식 관리

프로그래밍, AI, OpenCV, Kubernetes 등의 기술을 개별 노트로 작성하고 서로 연결하면 자신만의 기술 백과사전을 만들 수 있습니다.

2. 프로젝트 관리

프로젝트 요구사항, 회의록, 개발 일정, 문제점 및 참고자료를 하나의 Vault에서 연결하여 관리할 수 있습니다. 프로젝트가 커질수록 관련 문서를 빠르게 찾아볼 수 있다는 장점이 있습니다.

3. 연구 및 학습

논문이나 기술 문서를 읽으면서 핵심 개념을 별도의 노트로 정리하고 기존 지식과 연결하면 장기적인 학습 자료로 활용할 수 있습니다. 단순히 자료를 저장하는 것보다 지식 간의 관계를 정리하는 데 효과적입니다.

4. 블로그 콘텐츠 관리

블로그 아이디어, 자료조사, 초안, 완성된 글을 하나의 Vault에서 관리할 수 있습니다. 키워드와 관련 주제를 서로 연결하면 콘텐츠 제작을 위한 개인 지식 데이터베이스로 활용할 수 있습니다.

5. AI와 결합

옵시디언은 다양한 플러그인이나 외부 AI 도구와 결합하여 개인 지식관리 시스템을 확장할 수 있습니다. 자신의 Markdown 자료를 기반으로 검색, 요약, 질의응답 등을 수행하는 개인 지식 AI 시스템으로 발전시키는 것도 가능합니다.

옵시디언을 효과적으로 사용하는 방법

처음부터 복잡한 폴더 구조를 만드는 것보다는 하나의 주제를 하나의 노트로 만들고 관련 노트를 적극적으로 연결하는 방식이 좋습니다.

기본적인 노트 작성에 익숙해진 후 태그, 검색, Graph View, Dataview 등의 기능을 추가하면 더욱 강력한 지식관리 환경을 구축할 수 있습니다.


옵시디언의 핵심은 단순히 메모를 저장하는 것이 아니라 메모 사이의 관계를 구축하고 지식을 재활용하는 것입니다.

특히 개발자, 연구자, 기술 블로거처럼 지속적으로 지식을 축적하고 이를 다시 활용해야 하는 사용자라면 옵시디언을 개인 지식관리 시스템으로 활용할 수 있습니다. Markdown이라는 개방적인 형식과 강력한 노트 연결 기능을 활용하면 시간이 지날수록 가치가 커지는 개인 지식 저장소를 구축할 수 있습니다.

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최근 ChatGPT와 같은 LLM(Large Language Model)을 활용해 프로그램 코드를 작성하는 개발 방식이 빠르게 확산되고 있습니다. LLM은 자연어로 요구사항을 설명하면 Python, C++, JavaScript 등 다양한 언어의 코드를 생성할 수 있다는 장점이 있습니다. 하지만 생성된 코드가 항상 문법적으로 정확하거나 안정적인 것은 아닙니다.

이때 중요한 역할을 하는 기술이 Lint(린트)입니다. Lint는 프로그램을 실제로 실행하기 전에 소스 코드를 정적으로 분석하여 문법 오류, 코딩 스타일 위반, 사용하지 않는 변수, 정의되지 않은 변수, 잠재적인 버그 등을 찾아주는 도구입니다.

Lint란 무엇인가?

Lint는 소스 코드를 분석하여 개발자가 놓치기 쉬운 문제를 자동으로 찾아주는 정적 코드 분석 도구입니다. 일반적인 컴파일이나 프로그램 실행과 달리 코드를 직접 실행하지 않고 소스의 구조와 규칙을 분석한다는 특징이 있습니다.

대표적인 Lint 도구로 Python에서는 Ruff, Flake8, Pylint, JavaScript와 TypeScript에서는 ESLint, C/C++에서는 clang-tidy 등이 사용됩니다.

예를 들어 LLM이 다음과 같은 코드를 생성했다고 가정해 보겠습니다.

import cv2

img = cv2.imread("image.jpg")
resized = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5)

print(image.shape)

코드 마지막의 image 변수는 정의되어 있지 않습니다. 실제 실행하면 오류가 발생하지만 Lint와 정적 분석 도구를 사용하면 이러한 문제를 실행 전에 발견할 수 있습니다.

LLM과 Lint를 함께 사용하는 이유

LLM은 코드를 생성하고 수정하는 능력이 뛰어나지만 모든 상황에서 완벽한 코드를 만들어 주지는 않습니다. 특히 프로젝트 규모가 커지거나 여러 파일을 동시에 수정하는 AI Agent 환경에서는 작은 오류가 연쇄적으로 발생할 수 있습니다.

따라서 다음과 같은 LLM 코드 검증 과정을 구성하는 것이 효과적입니다.

사용자 요구사항
      ↓
LLM 코드 생성
      ↓
Lint 검사
      ↓
오류 발견 ──→ LLM 코드 수정
      ↓
정상
      ↓
테스트 실행
      ↓
최종 코드

이 구조에서는 LLM이 개발자의 역할을 수행하고 Lint가 자동화된 코드 리뷰어 역할을 수행합니다.

Lint와 테스트의 차이

Lint와 테스트는 비슷해 보이지만 목적이 다릅니다. Lint는 코드 자체의 문제를 찾는 기술이고, 테스트는 프로그램이 실제로 요구사항에 맞게 동작하는지를 검증하는 기술입니다.

예를 들어 Lint는 정의되지 않은 변수나 잘못된 코드 스타일을 찾을 수 있지만, 이미지 처리 프로그램이 실제로 원하는 크기의 이미지를 생성하는지는 테스트를 통해 확인해야 합니다.

따라서 LLM 기반 개발에서는 Lint만 사용하는 것보다 다음과 같은 검증 단계를 함께 구성하는 것이 좋습니다.

LLM
 ↓
Lint
 ↓
Type Checking
 ↓
Unit Test
 ↓
Integration Test
 ↓
Security Scan

Python 프로젝트라면 Ruff, MyPy, Pytest, Bandit 등을 조합할 수 있습니다.

AI Agent에서 Lint의 중요성

Lint는 특히 AI Agent와 Coding Agent에서 중요합니다. AI Agent가 코드를 직접 생성하고 파일을 수정하거나 프로그램을 실행할 경우 사람이 모든 코드를 일일이 확인하기 어렵기 때문입니다.

Agent가 코드를 생성한 후 Lint를 실행하고 오류 메시지를 다시 LLM에게 전달하면 자동 수정 루프를 만들 수 있습니다.

Code 생성
   ↓
Lint
   ↓
오류 발생?
 ↙       ↘
Yes       No
 ↓         ↓
LLM 수정   Test
 ↓         ↓
 └────────┘

이러한 방식을 Self-Correction Loop 또는 Agentic Coding Workflow라고 볼 수 있습니다.


LLM 시대의 Lint는 단순한 코딩 스타일 검사 도구를 넘어 AI가 생성한 코드를 검증하는 중요한 안전장치가 되고 있습니다.

특히 LLM이나 AI Agent를 이용해 코드를 자동 생성하는 환경에서는 다음과 같은 구조를 적용하면 코드 품질과 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

LLM + Lint + Type Checker + Test + Security Scanner

앞으로 AI Agent가 단순히 코드를 제안하는 수준을 넘어 실제 프로젝트의 코드를 수정하고 실행하는 방향으로 발전할수록 LLM 생성 결과를 자동으로 검증하고 수정하는 Lint 기반 개발 파이프라인의 중요성은 더욱 커질 것입니다.

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