Google Labs, Opal에 agent step 추가로 static workflow를 agentic AI workflow로 확장

Google는 2026년 2월 24일 Opal에 새로운 agent step을 도입한다고 발표했다. 이번 기능은 launch 시점부터 모든 사용자에게 제공되며, Google의 표현대로 static workflow를 agentic AI workflow로 바꾸는 것이 목적이다. 이전에는 사용자가 model call을 직접 고르고 순서를 설계해야 했다면, 이제는 generate step에서 agent를 선택하고 목표만 주면 Opal이 필요한 tools와 models를 스스로 조합한다.

Google는 이를 static model calls에서 agentic intelligence로의 전환이라고 설명한다. 공식 글에 따르면 agent step은 목표를 이해한 뒤 가장 적절한 경로를 스스로 판단하고, research에는 Web Search를, video 작업에는 Veo를 호출하는 식으로 적합한 tool과 model을 고른다. 결과적으로 복잡한 task를 자동화하는 데 필요한 manual configuration이 줄어든다는 주장이다.

새 agent step은 Opal의 모든 사용자에게 즉시 제공된다.

Google는 이를 one-way workflow가 아니라 interactive experience를 만드는 기능으로 소개한다.

Opal은 이제 Memory도 제공해 이름, preferences, running list 같은 정보를 session 사이에 유지할 수 있다.

Google가 제시한 전후 비교도 흥미롭다. 기존 interior design Opal은 방 사진과 style 입력을 받아 재디자인 이미지를 반환하는 단방향 프로세스에 가까웠다. 하지만 새 agent step이 들어간 Room Styler Opal은 필요할 때 사용자의 입력을 다시 묻고, 과제를 완수하기 위해 가장 적합한 models와 tools를 선택하는 협업형 design partner처럼 동작한다고 회사는 설명한다.

이 업데이트가 중요한 이유는 많은 no-code AI builder가 여전히 brittle한 step chaining에 의존하기 때문이다. Google는 orchestration의 일부를 사용자 대신 agent layer로 옮기면서, multi-step workflow를 더 쉽게 만들고 runtime에서 더 유연하게 대응하도록 하려 한다. 여기에 Memory가 더해지면서 Opal은 일회성 flow보다 장기적이고 personalized한 agent 쪽으로 이동하는 모습이다.

물론 실제 경쟁력은 reliability에서 갈릴 것이다. agent step이 적절한 tool을 안정적으로 고르고, 언제 사람의 입력이 필요한지 정확히 판단할 수 있다면 Opal은 단순 prompt wrapper를 넘어서게 된다. 반대로 그렇지 못하면 복잡성이 사용자 화면 밖으로만 이동할 수 있다. 그럼에도 이번 발표는 agentic product claim이 demo에서 workflow builder로 이동하고 있음을 잘 보여준다.