개발자 옹호자의 죽음: AI 에이전트가 DevRel을 재편하는 방법

전 연구 과학자이자 천문학자였던 Stephanie Jarmak은 AI와 개발자 옹호의 세계로 예상치 못한 여정을 공유했습니다. 그녀는 현재 역할 이전에 'GTM'(Go-To-Market) 전략이나 개발자 관계에 대해 거의 알지 못했다고 설명했습니다.

그녀의 전환은 기술 산업에서 일어나고 있는 극적인 변화를 강조합니다. 그녀는 현재 Sourcegraph에서 '에이전트 옹호자'로 활동하며 개발자 도구와 상호 작용하는 AI 에이전트가 제시하는 고유한 도전과 기회에 중점을 둡니다.

Jarmak은 개발자 옹호의 진화를 추적하면서 1980년대에는 이 관행이 주로 사용자에게 제품을 홍보하는 데 중점을 둔 '소프트웨어 전도'로 알려져 있었다고 언급했습니다. 이 초기 접근 방식은 회사에서 개발자로 가는 단일한 단방향 통신 경로를 포함했습니다.

2010년대에 들어 개발자 옹호는 개발자에 대한 공감대를 강조하고 제품 개선을 위해 그들의 의견을 사용하는 양방향 피드백 루프로 발전했습니다. 이 변화는 채택과 충성도를 높이기 위해 개발자 경험을 이해하는 것의 중요성을 인식했습니다.

Jarmak은 2026년에는 개발자들이 더 이상 고립되어 일하지 않으며, 개발자라는 것의 정의 자체가 근본적인 변화를 겪고 있다고 언급했습니다. 이러한 변화는 개발자 옹호자의 역할에 직접적인 영향을 미치며, 개발자와의 관계가 이러한 새로운 현실에 적응해야 합니다.

그녀는 엔지니어들이 단순히 코드를 작성하는 대신 점점 더 AI 에이전트 플릿의 '오케스트레이터' 또는 '베이비시터'가 되고 있다고 설명했습니다. 이 새로운 역학은 옹호자가 개발자들과 완전히 새로운 방식으로 관계를 맺고, 그들의 진화하는 작업과 도전을 이해해야 함을 요구합니다.

AI 에이전트는 소프트웨어 개발을 민주화하여 비엔지니어도 복잡한 개발자 도구를 활용할 수 있도록 합니다. Jarmak은 개인적인 예를 들었습니다. 작년에 GitHub 커밋이 전혀 없었지만, 이 에이전트들이 제공하는 기능 덕분에 12,000개의 커밋을 달성하고 다중 에이전트 오케스트레이션 프레임워크의 오픈 소스 관리자가 되었다고 말했습니다.

이러한 확장은 개발 도구의 이상적인 고객 프로필(ICP)이 더 이상 전통적인 엔지니어에 국한되지 않고, 이러한 강력한 AI 에이전트와 상호 작용할 수 있는 모든 사람을 포함하여 잠재적 사용자 기반을 크게 넓힌다는 것을 의미합니다.

Stephanie Jarmak은 AI 에이전트가 도구의 사용자인 동시에, 인간 개발자와 유사하게, 기계이기 때문에 문서를 다르게 상호 작용하는 이중적인 역할을 한다는 점을 강조했습니다. 이러한 차이점은 에이전트가 고유한 불만을 겪고 개발 도구를 효과적으로 사용하기 위해 새로운 형태의 옹호가 필요하다는 것을 의미합니다.

옹호자들은 이러한 에이전트들에 대한 공감대를 형성하여, 그들이 정보를 처리하고, API와 상호 작용하며, 문서를 해석하는 방식을 이해해야 합니다. 이는 인간의 해석이 아닌 기계 소비에 특정한 에이전트 행동을 분석하고 문제점을 식별하는 것을 포함합니다.

따라서 DevRel 전략은 이러한 새로운 '사용자'를 다루기 위해 진화해야 하며, 제품 정보, API 및 전반적인 사용자 경험이 에이전트 상호 작용에 최적화되도록 보장해야 합니다. 목표는 인간 개발자들이 직관적인 인터페이스와 명확한 문서를 기대하는 것과 마찬가지로 AI 에이전트가 제품을 쉽게 발견하고 사용할 수 있도록 하는 것입니다.

이러한 변화는 DevRel 환경의 심오한 변화를 의미합니다. 옹호자들은 이제 인간과는 다른 매개변수에 따라 정보를 처리하고 결정을 내리는 인공 청중의 요구 사항을 고려해야 합니다.

Stephanie Jarmak은 특정 프롬프트를 사용하여 AI 에이전트가 자신의 제품 관찰 기능에 대한 이해도를 테스트하는 실험에 대해 자세히 설명했습니다. 프롬프트는 일반적인 문제점을 설명했습니다. “공유 라이브러리를 변경할 때 모든 소비자를 볼 수 없기 때문에 다운스트림 서비스를 계속해서 손상시킵니다.”

그러나 AI 에이전트는 제품의 솔루션을 식별하지 못하고 대신 위키를 생성하는 등 비효율적인 대안을 제안했습니다. 이는 제품의 기능과 에이전트가 해당 기능을 발견하거나 추천하는 능력 사이의 심각한 단절을 강조하며, 에이전트가 볼 수 있는 콘텐츠와 경로 개선의 필요성을 강조합니다.

이러한 관찰을 바탕으로 Jarmak은 기존 제품 메시지가 AI 에이전트가 효과적으로 파악할 수 있는 방식으로 문제점과 사용 사례를 명확하게 설명하지 못할 수 있다는 가설을 제시했습니다. 이는 기계 소비를 위한 정보 구조화 및 presentation 방식에 간극이 있음을 시사합니다.

계획은 웹사이트 메시지를 업데이트하기 위한 콘텐츠 캠페인을 구현하고, 특히 AI 에이전트에 맞게 조정하는 것입니다. 이러한 업데이트의 효과는 제품의 에이전트 검색 및 추천 '상승'을 추적하여 측정될 것이며, 에이전트 옹호에 대한 데이터 기반 접근 방식으로 나아갈 것입니다.

Jarmak은 특히 빠르게 진화하는 분야에서 AI 모델의 훈련 데이터가 본질적으로 오래된다는 중요한 문제를 강조했습니다. 그녀는 테스트를 다시 실행했을 때, 이 경우 Claude Sonnet 4.6과 같은 AI 모델이 '환각' 또는 Cody와 같이 오래되고 단종된 제품에 대한 집착이 증가했다고 언급했습니다.

이 문제는 오래된 모델이 계속해서 콘텐츠를 출력하면서 인터넷에 잘못된 정보가 확산되는 것을 초래합니다. 브랜드는 현재의 정확한 정보가 에이전트에 의해 검색되고 우선순위가 지정되도록 하여 이러한 '노이즈'를 적극적으로 '묻어야' 합니다.

오래되고 부정확한 정보 문제를 해결하기 위해 Jarmak은 AI 에이전트가 참조할 수 있는 더 권위 있는 정보원을 확립하는 것이 중요하다고 강조했습니다. 이는 에이전트를 효과적으로 안내하기 위한 전략적 콘텐츠 개발 및 데이터 구조화를 포함합니다.

언급된 기술로는 LLM.txt 페이지를 생성하여 언어 모델에 직접적이고 정식적인 데이터를 제공하고, 에이전트가 참조할 수 있도록 실시간 도구, 최신 문서 및 명확한 인용이 가능하도록 하는 것이 포함됩니다. 목표는 에이전트에 신뢰할 수 있는 최신 정보를 제공하여 잠재적으로 오래되었거나 잘못된 데이터에 대한 의존도를 최소화하는 것입니다.

Jarmak은 겉보기에는 정적인 콘텐츠라도 모든 콘텐츠를 AI 에이전트에 대해 최신 상태로 유지하는 것이 중요하다고 강조했습니다. 이는 에이전트가 검색 엔진이 최근 업데이트를 중요하게 여기는 것과 유사하게 관련성 알고리즘의 일부로 신선한 콘텐츠를 우선시하는 경우가 많기 때문에 중요합니다.

신선도 외에도 에이전트는 복잡한 정보를 쉽게 소화할 수 있는 형식으로 분해할 수 있는 차트 및 FAQ와 같은 시각적 보조 자료를 선호합니다. 또한, 마켓플레이스 및 MCP(다중 모달 컴퓨팅 플랫폼) 레지스트리에 강력한 존재감을 갖는 것은 에이전트가 도구를 발견하고 추천하는 데 필수적입니다.

높은 마찰 과정은 AI 에이전트가 도구를 추천하는 것을 크게 방해합니다. Jarmak은 에이전트가 제품이 여러 데모, 영업 담당자에게 이메일 보내기 또는 기타 복잡한 단계를 필요로 한다고 인식하면 해당 제품을 사용자에게 제안하지 않을 것이라고 설명했습니다. 에이전트는 간단하고 효율적인 솔루션을 제공하도록 프로그래밍되어 있습니다.

따라서 에이전트 시대의 성공은 접근 가능한 문서 및 제품 인터페이스에서 사용자 문제점을 철저히 다루어 에이전트가 추가적인 인간 개입 없이 제품을 사용자의 필요에 직접 연결할 수 있도록 하는 것을 필요로 합니다. 이러한 장벽을 줄이는 것은 에이전트 채택 및 추천을 극대화하는 데 중요합니다.

Jarmak은 개발자 관계(DevRel)가 의심할 여지 없이 여러 전통적인 부서를 연결하는 '에이전트 옹호'로 변화하고 있다고 강조했습니다. 그녀는 엔지니어링, 제품 또는 마케팅 중 어디에 속하는지에 대한 질문에 이 모든 것을 포괄한다고 단호하게 말했습니다.

이는 이 기능이 본질적으로 교차 기능적이며, 기술 통합을 위한 엔지니어링, 에이전트 중심 사용자 경험을 위한 제품, 에이전트 기반 청중에게 가치를 전달하기 위한 마케팅 전반에 걸쳐 전문 지식과 협업이 필요하다는 것을 의미합니다. 따라서 에이전트 옹호는 기술적 깊이와 전략적 커뮤니케이션을 통합합니다.

에이전트 시대에는 전문 역할이 에이전트 워크플로우를 지원하도록 진화하여 조직이 직원 능력과 제품 요구에 따라 기술을 혼합하고 일치시킬 수 있습니다. 이는 여러 기능에 걸쳐 책임을 분할하는 것을 포함합니다.

엔지니어링 역할은 에이전트 상호 작용을 용이하게 하기 위해 인터페이스를 개발하고 MCP(다중 모달 컴퓨팅 플랫폼) 서버를 유지 관리하는 데 중점을 둡니다. 제품 역할은 end-to-end 에이전트 경험을 관리하고 에이전트 성능에 대한 기준을 설정합니다. 마케팅 역할은 파이프 생성에 초점을 맞추고 새로운 사용자를 유치하기 위해 에이전트 기반 퍼널을 생성합니다.

"개발자 옹호자의 죽음"을 선언했음에도 불구하고 Jarmak은 DevRel의 핵심 원칙은 여전히 유효하며, 청중이 바뀌었을 뿐이라고 설명했습니다. 활성화는 여전히 매우 중요한 기능이지만, 그 유형이 달라졌습니다.

활성화는 이제 인간 개발자와 자율 에이전트 모두를 교육하는 것을 포함합니다. 이는 기계가 읽을 수 있는 콘텐츠를 만들고 에이전트 친화적인 API를 활용하여 에이전트가 도구를 효과적으로 발견하고, 이해하고, 활용할 수 있도록 보장해야 합니다.

에이전트가 생태계의 일부가 되더라도 커뮤니티 구축을 위한 인간 대 인간 연결은 여전히 필수적입니다. 개발자는 자신의 에이전트를 이러한 커뮤니티 루프에 포함시켜 새로운 종류의 협력 환경을 조성할 수 있어야 합니다.

그러나 이는 특히 에이전트가 커뮤니티 토론을 기록할 때 개인 정보 보호 문제와 관련하여 새로운 과제를 야기합니다. 긍정적인 측면은 에이전트가 인간 사용자와는 수행하기 어려운 대규모 실험을 가능하게 하여 데이터 수집 및 제품 개선을 위한 새로운 길을 제공한다는 것입니다.

신뢰를 얻는 것은 인간 개발자와 AI 에이전트 모두에게 중요하지만, 그 기준은 다릅니다. Jarmak은 'Claude slop'—진정성과 진정한 전문성을 중요하게 여기는 인간 개발자를 소외시킬 수 있는 저품질 자동화 콘텐츠—를 사용하지 말라고 경고했습니다.

에이전트의 경우 신뢰성은 자체 생성 콘텐츠에 대한 편향에 의해 영향을 받습니다. 따라서 구조화된 콘텐츠, 명확한 API 및 권위 있는 소스를 제공하는 것이 효과적인 에이전트 대면 상호 작용의 핵심이며, 에이전트가 정보를 안정적으로 처리하고 활용할 수 있도록 보장합니다.

Jarmak은 '연석 경사로 효과'라는 개념을 도입하여, 에이전트용 제품을 개선하는 것이 궁극적으로 인간 사용자에게 이점을 준다고 주장했습니다. 휠체어를 위해 설계되었던 연석 경사로가 이제 모든 보행자를 돕는 것처럼, 에이전트에 최적화하는 것은 인간 개발자에게도 길을 열어주고 경험을 향상시킵니다.

그녀는 DevRel 팀이 코딩 에이전트를 제품 문서로 안내하여 마찰 지점을 식별하는 것으로 시작할 것을 옹호했습니다. Go-To-Market (GTM) 팀도 에이전트 프롬프트 및 추천 전략을 실험하여 에이전트가 제품과 어떻게 상호 작용하고 홍보하는지 이해함으로써 전반적인 제품 및 커뮤니케이션 개선으로 이어져야 한다고 말했습니다.