본문으로 건너뛰기
피드

카카오톡에 AI가 먼저 말 건다 — 에이전틱 '카나나' 정식 출시

ai-ml 약 4분
vote
0
댓글
북마크

카카오가 카카오톡에 온디바이스 에이전틱 AI '카나나'를 정식 출시했다. 대화 맥락을 실시간 감지해 먼저 제안하는 '선톡' 기능이 핵심이고, 외부 서비스 연동에는 MCP 방식의 '카카오툴즈'를 연결해 예약·구매·일정 등록까지 완결시킨다.

  • 1

    카카오톡 25.9.0 이상 + 갤럭시 S22/아이폰 14 프로 이상에서 사용 가능

  • 2

    대화 컨텍스트를 읽고 AI가 먼저 제안하는 '선톡' 기능이 차별점

  • 3

    외부 서비스 연동은 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 기반 카카오툴즈 플랫폼 사용

  • 4

    # 또는 @카카오 명령으로 직접 AI 검색 호출도 가능

  • 5

    2025년 10월 iOS 비공개 테스트부터 시작해 단계적 롤아웃

  • 카카오가 카카오톡에 '카나나(Kanana)'를 정식 출시함 — AI가 먼저 말을 거는 '선톡' 기능이 핵심
    • 카카오톡 25.9.0 버전 이상에서 사용 가능
    • 지원 기기는 갤럭시 S22, 아이폰 14 프로 이상 (온디바이스 AI 요구사항 때문)
    • 2025년 10월부터 iOS 비공개 테스트 → 3월 17일 베타 마무리 → 19일부터 점진 도입

뭐가 다른가 — 능동형 에이전트

  • 기존 AI 비서처럼 "사용자가 요청하면 답하는" 방식이 아님

    • 일반 채팅방의 대화 맥락을 실시간으로 읽고, 알아서 판단해서 먼저 제안함
    • 예를 들어 친구와 맛집 찾는 대화하면, 카나나가 별도 채팅방을 열어 제안을 걸어옴
    • "다음 주 수요일 오후 2시에 보자" 같은 대화를 감지하면 캘린더 연동 일정 등록 여부를 물어보는 식
  • 직접 호출도 가능 — #검색어 또는 @카카오로 부르면 AI 검색 실행

외부 서비스 연동은 MCP로

  • 카카오가 같이 내놓은 AI 에이전트 플랫폼 '카카오툴즈'가 카나나 뒤에 붙어있음
    • 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 방식 채택
    • 사용자 질의에 따라 외부 서비스를 실시간 호출해 답변 + 실제 서비스 연결까지 완결
  • 단순 검색이 아니라 "도구 호출과 실행까지 마치는 AI 에이전트"에 포커스를 둔 게 포인트
    • 식당 예약, 물건 구매, 일정 브리핑 같은 행동까지 카카오톡 안에서 끝낼 수 있음

피드백 공간 따로 오픈

  • '카나나 연구소'라는 공간을 만들어서 사용자가 직접 기능 테스트 + 피드백 남길 수 있게 함
  • 카카오 관계자: "AI를 보다 직관적이고 친근하게 경험할 수 있도록 에이전틱 AI로 진화할 것"

기술 맥락

카카오가 MCP(Model Context Protocol)를 채택한 건 의미심장한 선택이에요. MCP는 원래 앤트로픽이 제안한 표준인데, AI 모델이 외부 도구/서비스를 호출할 때 쓰는 공통 규격이거든요. 카카오가 이걸 도입했다는 건 카카오툴즈라는 자체 에이전트 플랫폼을 만들면서도 앤트로픽 생태계와 호환되는 길을 열어뒀다는 뜻이에요.

'선톡' 기능이 흥미로운 이유는 기존 AI 어시스턴트들이 거의 다 "사용자 요청 → 응답" 패턴인데 반해, 카나나는 반대로 "컨텍스트 감지 → 선제 제안" 방향으로 설계됐기 때문이에요. 이 방식이 제대로 돌려면 일반 채팅방의 대화를 상시 읽어야 하는데, 그래서 온디바이스 AI로 설계한 거예요. 서버로 모든 대화를 보내는 건 프라이버시/비용 문제가 너무 크거든요.

지원 기기를 갤럭시 S22, 아이폰 14 프로 이상으로 제한한 것도 같은 맥락이에요. 온디바이스에서 LLM을 돌리려면 NPU 성능과 메모리가 어느 정도 되어야 하는데, 그 이하 기기에선 선톡처럼 상시 감지하는 기능을 지연 없이 처리하기 어려워요. 결국 온디바이스 AI 시대에는 단말 성능이 기능 접근성을 가르는 구도가 점점 뚜렷해질 거예요.

MCP 채택은 카카오가 자체 에이전트 플랫폼을 만들면서도 앤트로픽 생태계와 호환되는 길을 열어둔 전략적 선택. 온디바이스 AI라는 프라이버시 친화 설계와 행동 완결형 에이전트 지향이 함께 맞물려 있다.

댓글

댓글

댓글을 불러오는 중...

ai-ml

생성형 AI는 학생을 똑똑하게도, 게으르게도 만든다

생성형 인공지능이 고등교육에서 비판적 사고와 창의적 사고를 키울 수도 있지만, 수업 설계가 없으면 학생이 생각을 도구에 떠넘기는 결과로 이어질 수 있다는 체계적 문헌고찰이 나왔다. 연구진은 2022년부터 2025년 4월까지의 실증 연구 67편을 분석해, 생성형 인공지능의 효과가 도구 자체보다 과제 설계·학습 지원·인공지능 리터러시에 달려 있다고 봤다. 국내 대학과 교육 현장에도 ‘사용 금지냐 허용이냐’보다 ‘어떻게 쓰게 만들 것인가’가 더 중요한 질문이 됐다.

ai-ml

중국 스피릿 AI, 로봇 AI 평가에서 엔비디아를 밀어냈다

중국 스타트업 스피릿 AI의 피지컬 인공지능 모델이 로보아레나 순위에서 엔비디아 코스모스3를 제치고 1위에 올랐다. 로봇의 ‘두뇌’를 만드는 경쟁이 반도체나 대규모 언어 모델을 넘어 실제 물리 세계를 다루는 모델 경쟁으로 옮겨가고 있다는 신호다. 한국 로봇 기업 입장에선 하드웨어뿐 아니라 데이터와 소프트웨어 모델 경쟁력을 같이 봐야 하는 상황이 됐다.

ai-ml

중국 AI의 다음 전장, 챗봇이 아니라 공장·병원·도시 인프라

중국의 세계지능산업박람회는 AI 경쟁의 중심이 범용 대형언어모델에서 산업 AI로 이동하고 있음을 보여줬다. 의료, 제조, 에너지, 도시관리, 로봇, 데이터 플랫폼이 전면에 등장했고, 중국 정부의 인공지능+ 전략도 이 흐름을 밀고 있다.

ai-ml

AI 에이전트 고르기 전에 봐야 할 기준, 컨텍스트·도구·권한·트리거

요즘 쏟아지는 AI 에이전트 도구를 웹 에이전트와 코딩 에이전트 중심으로 정리한 글이다. Manus, Genspark, Claude Code, Codex, Antigravity, Claude Cowork를 비교하면서 에이전트를 구분하는 핵심 기준은 겉모습이 아니라 컨텍스트·도구·권한·트리거라고 설명한다.

ai-ml

젠슨 황이 또 한국 온 이유, 이번 키워드는 피지컬 AI

젠슨 황 엔비디아 CEO가 7개월 만에 다시 한국을 찾아 SK, LG, 네이버, 현대차 등과 피지컬 AI 협력을 확대하려는 행보를 보였다. 반도체 공급망을 넘어 로봇, 자율주행, AI 팩토리, 소버린 AI까지 한국을 테스트베드이자 전략 거점으로 보려는 흐름이다.