Kimi WebBridge는 AI 에이전트가 브라우저를 직접 조작하면서도 데이터를 로컬에 보관할 수 있게 해준다

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요약 - Kimi WebBridge는 Chrome DevTools Protocol을 사용하여 사용자의 기기에서 전적으로 실행되므로, 로그인 세션과 페이지 콘텐츠가 Moonshot의 서버에 전혀 전달되지 않습니다. - 이 확장 프로그램은 또한 에이전트에 종속되지 않습니다. - 이를 구동하는 모델인 Kimi K2.6는 현재 SWE-Bench Pro 벤치마크에서 58.6%의 점수로 1위를 차지하고 있으며, GPT-5.4와 Claude Opus 4.6를 앞서고 있습니다. Beijing에 본사를 둔 Moonshot AI는 AI 에이전트가 사람처럼 웹사이트와 상호작용할 수 있도록 하는 브라우저 확장 프로그램인 Kimi WebBridge를 출시했습니다. 검색, 클릭, 타이핑, 스크롤, 데이터 추출 등의 작업을 사용자의 기기에서 로컬로 실행하면서 수행할 수 있습니다. 현재 Chrome Web Store와 공식 Kimi 웹사이트에서 이용 가능합니다. 현재 대부분의 AI 브라우저 자동화는 사용자의 데이터를 클라우드 인프라를 통해 전송하는데, 이는 로그인된 세션과 비공개 페이지 콘텐츠도 함께 전송된다는 의미입니다. 하지만 Kimi WebBridge는 다른 방식을 취합니다. 로컬 백그라운드 서비스와 브라우저 확장 프로그램을 결합하고, 에이전트는 개발자들이 디버깅에 사용하는 동일한 저수준 인터페이스인 Chrome DevTools Protocol을 사용하여 해당 로컬 서비스와 통신합니다. 모든 것이 사용자의 기기 내에 머무릅니다. 은행 계좌, 이메일, 회사 내부 도구 등 이 모든 것을 Moonshot이 콘텐츠를 보지 않고도 에이전트가 상호작용할 수 있습니다. Kimi WebBridge가 실제로 하는 일 브라우저 내에서 AI 에이전트에게 손을 주는 것이라고 생각하면 됩니다. 에이전트는 페이지를 열고, 버튼을 클릭하고, 양식을 작성하고, 보고 있는 것을 이해하기 위해 스크린샷을 찍고, 페이지에서 텍스트를 읽고, 사용 중인 AI 도구에 결과를 다시 전달할 수 있습니다. 별도의 브라우저가 아니며, 이미 열려 있는 Chrome 또는 Edge 창에서 작동하며 모든 쿠키와 로그인 정보를 그대로 유지합니다. 예를 들어, 에이전트에게 Amazon에서 별점 4.5 이상의 $150 미만 기계식 키보드를 찾아 순위별 비교 결과를 반환하라고 요청할 수 있으며, 에이전트는 API 호출 대신 Amazon 사이트를 시각적으로 검색하여 지시 사항을 이해합니다. 여러 검색에 걸쳐 LinkedIn 채용 공고를 스캔하여 스프레드시트로 정리하거나, 10개의 소매업체에서 동일한 제품의 가격을 확인하고 가장 좋은 거래를 보고하라고 요청할 수 있습니다. 웹사이트를 반복적으로 클릭해야 하는 모든 작업, 즉 20분간의 지루한 수작업이 필요한 작업이 한 문장의 프롬프트로 변환됩니다. Kimi WebBridge는 공식적으로 Kimi Code CLI, Claude Code, Cursor, Codex, Hermes를 지원합니다. 따라서 Kimi 생태계에만 묶여 있는 것은 아닙니다. 이미 다른 AI 코딩 또는 에이전트 도구를 사용 중이라면, WebBridge가 거기에 연결됩니다. Kimi: 미국 거대 기업들이 비밀리에 사랑하는 중국 모델 WebBridge는 중국에서 개발된 Moonshot AI의 Kimi 모델 패밀리로 구동되며, 기반이 되는 AI는 대부분의 서구 사용자들이 인식하는 것보다 훨씬 강력합니다. Kimi K2는 2025년 7월에 1조 파라미터의 오픈소스 mixture-of-experts 모델로 출시되었으며, 오픈소스 모델 중 1위, LMSYS Arena 리더보드 전체에서 5위에 올랐습니다. (파라미터는 모델의 지식 범위를 결정하는 요소로, 일반적으로 많을수록 좋지만 항상 그런 것은 아닙니다.) 2026년 4월에 출시된 최신 버전인 K2.6는 현재 SWE-Bench Pro에서 58.6%를 기록하고 있는데, 이는 실제 GitHub 이슈에 대한 실세계 소프트웨어 엔지니어링을 측정하는 벤치마크로, GPT-5.4의 57.7%와 Claude Opus 4.6의 53.4%를 앞서고 있습니다. 이전에 Kimi에 대해 들어본 적이 없다면, 2026년에 이 모델이 레이더에 포착된 이유가 있습니다. 바로 Cursor 논란입니다. 3월 19일, 500억 달러 가치의 코딩 AI 스타트업인 Cursor는 자사의 Composer 2 모델을 출시하면서 "지속적 사전학습"과 강화학습을 통해 구축된 "프런티어급 독점 코딩 인텔리전스"로 마케팅했습니다. 발표 후 24시간도 채 지나지 않아 Fynn이라는 개발자가 API 트래픽을 가로채서 모델 식별자를 발견했습니다. kimi-k2p5-rl-0317-s515-fast. Elon Musk는 세 단어를 게시했습니다. "그래, Kimi 2.5다." Moonshot의 사전학습 책임자가 토크나이저 분석을 실행했습니다. 완벽한 일치, 확인되었습니다. Cursor의 Developer Education 부사장 Lee Robinson은 몇 시간 안에 오픈소스 기반을 인정하면서, 컴퓨팅의 약 75%가 Cursor 자체 학습 파이프라인에 투입되었다고 주장했습니다. Cursor 공동 창립자 Aman Sanger는 이 누락을 "처음부터의 실수"라고 불렀습니다. Moonshot은 그들 입장에서 도덕적으로 우월한 길을 택했으며, 공식적으로 Cursor를 축하했습니다. Composer 2 출시를 축하합니다 @cursor_ai 팀! Kimi-k2.5가 그 토대를 제공한 것을 자랑스럽게 생각합니다. Cursor의 지속적 사전학습 및 고연산 RL 학습을 통해 우리 모델이 효과적으로 통합된 것을 보는 것은 우리가 지원하기를 좋아하는 오픈 모델 생태계입니다.… — Kimi.ai (@Kimi_Moonshot) 2026년 3월 20일 이 분야의 다른 경쟁자들 AI 에이전트를 위한 브라우저 자동화는 점점 더 붐비고 있습니다. Anthropic의 자체 computer use 기능은 Claude가 데스크톱과 상호작용할 수 있게 합니다. OpenAI의 Operator와 ChatGPT Atlas는 호스팅된 클라우드 서비스를 통해 유사한 작업을 수행합니다. Google은 DeepMind 기반의 에이전트 실험을 진행 중이며, Perplexity는 Comet Browser를 보유하고 있습니다. Kimi WebBridge와의 차이점은—적어도 현재까지는—로컬 우선 아키텍처입니다. 클라우드 기반 브라우저 에이전트는 편리하지만, 사용자의 브라우징 활동을 제3자를 통해 라우팅해야 합니다. 개인 계정이나 민감한 데이터가 포함된 모든 작업의 경우, 이는 실제로 고려해야 할 사항입니다. 설치하려면 WebBridge로 가는 가장 빠른 경로는 공식 설정 페이지 kimi.com/features/webbridge를 통해서이며, 단계별로 안내해 줍니다. 1단계: Kimi Desktop App을 다운로드하세요. 확장 프로그램에는 로컬로 실행되는 Kimi Claw Desktop이 필요합니다. Mac 다운로드는 설정 페이지에서 직접 가능하며, Windows 사용자는 PowerShell을 통해 다음을 실행하여 설치할 수 있습니다. irm https://kimi-web-img.moonshot.cn/webbridge/install.ps1 | iex 2단계: Chrome Web Store에서 브라우저 확장 프로그램을 설치하거나, 설정 페이지를 통해 수동으로 설치하세요. 3단계: Kimi Desktop App을 열고, 왼쪽 사이드바에서 Kimi Claw를 찾아 새 Claw를 추가한 다음 "On my computer"를 선택하여 로컬 에이전트로 배포하세요. 그런 다음 "별점 4.5+의 $150 미만 기계식 키보드를 Amazon에서 검색해 줘"와 같은 프롬프트를 보내면 작동을 시작합니다. 다른 AI 에이전트(Claude Code, Cursor, Codex)의 경우, 설정 페이지는 에이전트에 붙여넣을 연결 명령을 제공하며, 이를 통해 자동으로 WebBridge 서비스에 연결됩니다. 확장 프로그램이 연결 해제로 표시되는 경우, Kimi Claw Desktop에서 연결 명령을 다시 보내고 앱을 재시작하세요. 가장 일반적인 문제는 확장 프로그램이 연결을 시도하기 전에 로컬 서비스가 실행되고 있지 않은 것입니다. Moonshot에 따르면, K2.6는 4,000개의 조율된 단계에 걸쳐 동시에 실행되는 최대 300개의 병렬 sub-agent를 지원하며, 이는 WebBridge가 복잡한 다단계 브라우저 작업을 처리할 때 활용하는 아키텍처입니다.

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