측정

엔진 내장 에이전트 브라우저의 finished-path 측정

브라우저 엔진 안에 AI 에이전트를 넣는 방식에서, 관찰→분류→파킹→승인→실행의 전체 경로(finished path)를 측정한 결과. 시맨틱 스냅숏은 페이지 크기와 무관하게 ~14–16ms로 flat했고, 통제 사이클 전체가 25ms 미만이었습니다.

핵심 수치

01~14–16 ms

시맨틱 스냅숏 지연

디버그 빌드, 소규모 픽스처 페이지 기준 내부 측정치. 프로덕션 빌드·실서비스 페이지에서는 다를 수 있음.

02<25 ms

governed cycle (observe→classify→park→approve→dispatch)

engine time 기준. 네트워크·렌더링 시간 제외. 디버그 빌드 내부 측정.

03<2 ms

approve→dispatch

engine time 기준, 디버그 빌드 내부 측정.

02

왜 중요한가

에이전트 브라우저는 빠른 자동화만으로 기업 환경에 들어갈 수 없습니다. 행동이 실행되기 전에 정책 분류와 승인 경계를 통과해야 하며, 그 통제가 상호작용을 사용할 수 없을 정도로 늦추지 않는지도 함께 증명해야 합니다.

이 리포트는 엔진 내부에서 관찰, 분류, 파킹, 승인과 실행을 연결했을 때 통제 비용이 어느 구간에서 발생하는지 보여 줍니다. 제품 전체의 성능 선언이 아니라 아키텍처 선택을 검토하기 위한 finished-path 측정입니다.

03

핵심 요점

  1. 01

    시맨틱 스냅숏 경로는 테스트한 픽스처 범위에서 약 14–16ms 대역에 머물렀습니다.

  2. 02

    관찰부터 승인된 dispatch까지의 governed cycle은 엔진 시간 기준 25ms 미만이었습니다.

  3. 03

    승인 게이트 자체보다 DOM을 외부로 직렬화하고 다시 주입하는 경계가 더 큰 구조적 비용이 될 수 있습니다.

  4. 04

    디버그 빌드와 통제된 픽스처 결과는 실제 서비스 페이지의 최종 성능을 대신하지 않습니다.

리포트 본문

우리는 브라우저 자동화의 느림이 JavaScript 래퍼 때문이라고 보았습니다. DOM을 밖에서 직렬화하고, 에이전트 런타임이 이를 해석하고, 행동을 다시 주입하는 구조는 각 단계에서 비용을 더합니다.

대신 우리는 Chromium에 additive patch 시리즈로 엔진 드리븐 API를 추가했습니다. 페이지 상태를 시맨틱 구조로 직렬화하는 snapshot 경로가 엔진 안에 있으므로, 스냅숏 비용이 페이지 크기에 비례하지 않습니다. 측정에서 소규모와 대형 픽스처 모두 ~14–16ms 대역에 머물렀습니다.

통제는 속도와 상충하지 않았다는 점이 이 리포트의 핵심입니다. 관찰→분류→파킹→승인→dispatch의 governed cycle이 엔진 시간 기준 25ms 미만이었고, 그중 사람 승인 이후 dispatch까지는 2ms 미만이었습니다. 승인 게이트가 엔진 레벨에 있어도 실시간 상호작용이 가능합니다.

측정 한계를 명시합니다. 이 수치들은 디버그 빌드에서 소규모 픽스처로 얻은 것입니다. 프로덕션 빌드의 최적화, 실제 웹 페이지의 복잡성, 네트워크 변동은 결과를 바꿀 수 있습니다. 우리는 이 수치를 외삽(extrapolation)하지 않고, 프로덕션 측정이 준비되면 별도 리포트로 공개할 것입니다.

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의사결정에 주는 의미

브라우저 에이전트를 평가할 때 토큰 생성 속도만 비교해서는 안 됩니다. 관찰 데이터를 만드는 경로, 정책 판단이 개입하는 지점, 승인 이후 실행으로 이어지는 경계까지 같은 측정 단위로 봐야 합니다.

실시간 업무에서 인간 승인을 유지해야 하는 조직이라면 승인 기능의 존재보다 승인 전후의 실제 지연과 실패 상태를 검증 항목에 포함해야 합니다.

07

검증 방법

동일한 디버그 빌드에서 크기가 다른 통제 픽스처를 반복 실행하고, 엔진 내부 타임스탬프로 snapshot, observe→classify→park→approve→dispatch, approve→dispatch 구간을 분리했습니다.

보고 값은 대표 구간을 요약한 내부 측정치이며 네트워크 왕복, 모델 추론, 최종 렌더링 시간은 포함하지 않습니다. 각 수치의 제외 범위는 메트릭별 주석에 다시 명시했습니다.

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측정 조건

  • 시맨틱 스냅숏 지연

    디버그 빌드, 소규모 픽스처 페이지 기준 내부 측정치. 프로덕션 빌드·실서비스 페이지에서는 다를 수 있음.

  • governed cycle (observe→classify→park→approve→dispatch)

    engine time 기준. 네트워크·렌더링 시간 제외. 디버그 빌드 내부 측정.

  • approve→dispatch

    engine time 기준, 디버그 빌드 내부 측정.

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한계

이 측정은 프로덕션 빌드, 실제 웹의 전체 분포, 장시간 세션, 네트워크와 모델 지연을 포함하지 않습니다. 페이지 크기와 무관하다는 표현도 테스트한 픽스처 범위 안에서만 유효합니다.

따라서 이 리포트는 특정 상용 브라우저 자동화 제품보다 빠르다는 비교나 실제 고객 업무의 종단간 응답 시간을 주장하지 않습니다.

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참고 자료

  1. LLM 네이티브 브라우저 기술 노트

    엔진 내장 관찰·행동·정책 경계의 설계 배경.

  2. AI 보안과 거버넌스

    승인과 실행 증거를 분리하는 Patty의 통제 원칙.