Kimi WebBridge: AI 에이전트가 내 브라우저를 직접 조작하게 하는 확장 프로그램

이 기능 덕분에 AI 에이전트는 단순히 "어떻게 해야 하는지 설명"하는 수준을 넘어 실제로 작업을 실행할 수 있습니다. 예를 들어:

• 여러 쇼핑 사이트에서 가격 비교
• 채용 사이트에서 채용 공고 수집
• 특정 주제에 대한 웹 리서치
• 반복적인 온라인 행정 작업 처리

같은 작업을 자동화할 수 있습니다.

로컬‑퍼스트(Local‑First) 구조

많은 AI 자동화 도구는 클라우드에서 실행되는 브라우저를 사용합니다. 사용자는 그 원격 환경에 로그인하고, AI가 그 브라우저를 대신 조작하는 방식입니다.

Kimi WebBridge는 완전히 다른 접근을 취합니다.

이 시스템은 두 구성 요소로 이루어집니다.

• 브라우저 확장 프로그램
• 컴퓨터에서 실행되는 로컬 브리지 서비스

AI 에이전트가 명령을 보내면 로컬 서비스가 이를 받아 Chrome DevTools Protocol을 통해 브라우저를 제어합니다. 이를 통해 페이지 읽기, 탐색, 스크린샷 캡처, 클릭 등의 작업을 수행합니다.

이 구조의 핵심은 모든 실행이 사용자의 컴퓨터에서 이루어진다는 점입니다.

그 결과 다음과 같은 장점이 있습니다.

• 기존 로그인 세션을 그대로 활용 가능
• 쿠키나 인증 정보가 외부 서버로 이동하지 않음
• 페이지 콘텐츠가 클라우드 자동화 환경으로 전송되지 않음

Moonshot의 문서에서도 로그인 상태와 웹 페이지 데이터가 사용자 기기를 떠나지 않는다는 점을 강조합니다.

이는 인증이 필요한 웹 서비스 자동화를 훨씬 간단하게 만들 수 있습니다.

특정 AI에 묶이지 않는 ‘에이전트‑독립’ 설계

Kimi WebBridge의 또 다른 특징은 특정 AI 앱에 종속되지 않는다는 점입니다.

공식 WebBridge 페이지에 따르면 다음과 같은 여러 에이전트 도구와 연동할 수 있습니다.

• Kimi Code
• Claude Code
• Cursor
• Codex
• Hermes
• OpenClaw

즉 WebBridge는 여러 AI 에이전트가 공통으로 사용할 수 있는 브라우저 실행 레이어에 가깝습니다.

이 구조에서는 역할이 분리됩니다.

• AI 모델: 계획, 추론, 의사결정
• WebBridge: 실제 브라우저 조작 실행

Kimi K2.6 모델의 역할

브라우저 제어는 WebBridge가 담당하지만, 복잡한 작업의 추론과 계획은 Moonshot AI의 Kimi K2.6 모델이 담당합니다.

Kimi K2.6은 약 1조 개의 파라미터를 가진 Mixture‑of‑Experts 구조 모델로, 추론 시 약 320억 파라미터가 활성화되며 약 256K 토큰의 긴 컨텍스트를 지원합니다.

이 모델은 특히 에이전트 작업을 염두에 두고 설계되었습니다.

주요 특징은 다음과 같습니다.

• 다단계 추론
• 도구 호출 및 작업 오케스트레이션
• 장시간 실행되는 코드 및 자동화 작업

Moonshot 플랫폼 설명에 따르면 K2.6은 장기적인 코드 생성 안정성과 자율 실행 능력을 개선해 복잡한 에이전트 워크플로를 지원합니다.

WebBridge와 함께 사용할 경우 역할은 보통 다음과 같이 나뉩니다.

• Kimi K2.6: 작업 계획, 추론, 의사결정
• WebBridge: 실제 웹사이트에서 클릭·입력·탐색 수행

예를 들어 에이전트가 여러 쇼핑 사이트를 조사해 정보를 모으고 결과를 정리하는 작업을 한다면, K2.6이 전체 전략을 세우고 WebBridge가 각 사이트에서 실제 행동을 수행하는 방식입니다.

왜 이번 출시가 중요한가

최근 AI 경쟁은 단순히 모델 성능을 넘어 에이전트 인프라로 확장되고 있습니다.

AI 에이전트가 실제로 유용해지려면 웹사이트, SaaS 서비스, 내부 시스템 등 현실의 소프트웨어 환경과 연결되어야 합니다.

하지만 클라우드 브라우저 방식은 여러 문제를 낳습니다.

• 로그인 정보나 세션 쿠키 전송
• 기업 보안 및 규정 준수 문제
• 원격 브라우저 환경의 보안 위험

Kimi WebBridge처럼 사용자 브라우저 내부에서 직접 동작하는 구조는 이러한 마찰을 줄여 줍니다.

이 접근 방식이 널리 채택된다면 다음과 같은 분야에서 AI 에이전트 활용이 더 현실적이 될 수 있습니다.

• 웹 리서치 및 정보 수집
• 사내 업무 도구 자동화
• 반복적인 온라인 행정 작업
• 로그인 기반 서비스 데이터 모니터링

AI 업계의 새로운 경쟁: 에이전트 스택

Moonshot AI의 전략은 AI 산업의 더 큰 흐름을 보여줍니다. 많은 기업이 이제 모델만이 아니라 전체 에이전트 스택을 구축하려 하고 있습니다.

일반적으로 이 스택은 다음과 같은 계층으로 구성됩니다.

• 모델: 추론과 계획
• 도구: 실제 작업 실행
• 커넥터: 현실의 소프트웨어 환경과 연결

Kimi K2.6이 추론 엔진 역할을 하고 WebBridge가 브라우저 실행 레이어 역할을 하면서, Moonshot은 AI 에이전트가 실제 업무 환경과 연결되는 인프라 경쟁에서도 존재감을 키우려 하고 있습니다.

AI가 단순히 질문에 답하는 단계에서 벗어나 실제 일을 수행하는 단계로 이동하면서, 브라우저 같은 실행 레이어의 중요성은 앞으로 더 커질 가능성이 있습니다.