레슨0~5에서 에이전트의 기본 개념과 지시법을 다뤘다면, 이번 레슨6은 "예약 작업"과 "에이전트"를 구분해서 쓰는 법이다. 둘 다 반복되는 일을 AI에게 맡긴다는 점은 같지만, 실제로는 서로 다른 도구다.


예약 작업은 정해진 시각에 미리 써둔 지시를 그대로 실행하는 방식이다. "매일 아침 8시에 메일함을 확인해서, 거래처 A·B나 '긴급'이 들어간 메일만 추려 요약해줘"처럼 조건을 미리 다 정해두면, 그 시각마다 같은 절차를 반복한다.


반면 챗GPT의 '닷(Dot)', xAI의 '그록 봇(Grok Bot)', 메타의 '뮤즈(Muse)' 같은 에이전트는 대화가 끝나도 백그라운드에서 계속 일하며, 정해진 시각이 아니라 메일이 도착하는 것 같은 실제 사건을 기준으로 반응할 수 있다. 닷은 이전 대화 내용을 기억해 두고두고 참고하고, 그록 봇은 새 메일 수신이나 특정 메시지 같은 이벤트를 기준으로 작업을 시작하는 "루틴"을 만들 수 있다.


근본적인 차이는 "언제"와 "무엇을" 두 가지가 얼마나 고정돼 있느냐다. 예약 작업은 둘 다 미리 정해둔 대본을 그대로 재생하는 쪽에 가깝고, 에이전트는 사건이나 대화에 따라 그때그때 판단해서 움직이는 쪽에 가깝다. 그래서 에이전트는 "이번 주는 거래처 A 메일만 신경 써줘"처럼 대화 중간에 기준을 바꿀 수 있지만, 예약 작업은 사람이 지시문을 직접 고쳐야 바뀐다.


메일 체크로 비교해 보면 감이 온다. 예약 작업으로 걸어두면 매일 같은 시각에 같은 기준으로 정리된 요약을 받을 수 있어 예측하기 쉽고, 결과를 검증하기도 편하다. 에이전트에게 "메일함을 계속 지켜보다가 중요해 보이면 바로 알려줘"라고 맡기면 아침 8시 전에 급한 메일이 와도 즉시 반응하지만, 그만큼 '중요하다'는 판단을 AI의 즉흥적 해석에 맡기게 된다.


그래서 활용 영역도 자연히 갈린다. 결과가 매번 똑같아야 하고 검증이 중요한 업무(정기 보고서, 반복되는 브리핑, 고정된 포맷의 요약)는 예약 작업이 안전하다. 반대로 상황이 수시로 바뀌고 즉각 반응이 필요하거나, 대화로 기준을 계속 다듬어가고 싶은 업무(메일 실시간 모니터링, 여행 예약처럼 여러 단계를 알아서 처리해야 하는 일)는 에이전트가 더 잘 맞는다.


두 방식을 섞어 쓰는 것도 방법이다. 매일 아침 요약은 예약 작업으로 안정적으로 받고, 그 사이사이 정말 급한 메일만 에이전트에게 실시간으로 맡기는 식이다. 처음에는 결과를 예측하기 쉬운 예약 작업부터 익히고, 익숙해지면 판단이 필요한 일을 에이전트에게 조금씩 넘겨보는 순서를 추천한다.