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title: 【변리사 심층 해설】 Anthropic의 ‘AI 에이전트’ 특허 US 12,566,913 B2 분석｜DSL·서브태스크 분할·88%의 신뢰도
description: 변리사가 Anthropic의 등록 특허 US 12,566,913 B2를 심층 분석하여 철저하게 해설합니다. 커스텀 DSL, 의존 관계를 가진 하위 작업 분할, 피드백 루프, 명세서의 ‘59%→88%’라는 정량적 효과, 청구항 1의 원문 인용 및 조항별 해설, 자매 특허 US 12430150과의 역할 분담, 일본·미국·유럽의 심사 평가까지. AI 에이전트의 특허 출원에 도움이 되는 실무 가이드.
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 2026/07/18

# 【변리사 심층 해설】 Anthropic의 ‘AI 에이전트’ 특허 US 12,566,913 B2 분석｜DSL·서브태스크 분할·88%의 신뢰도

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이 특허의 청구항에는 **커스텀 DSL(도메인 특정 언어), 의존 관계를 가진 하위 작업 분할, 스크린샷을 통한 피드백 루프와** 같은 현대적인 에이전트 기술이 집약되어 있습니다.또한 명세서에는 **‘기존 59% → 본 기법 88%’라는 정량적인 신뢰도 향상이** 기재되어 있어, 진보성 입증의 좋은 사례이기도 합니다. AI 지적재산권에 정통한 변리사가 원문을 인용하며 철저하게 해설합니다.

**💡 핵심:** 본 기사는 AI 에이전트 특허 시리즈의 ‘개별 특허 심층 분석편(2편)’입니다. Anthropic의 전체 특허 전략은 [전략 분석편에서](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-patent-strategy), 자매 특허는[US 12,430,150 해설을](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-computer-use-patent-us12430150) 참고해 주십시오.

목차

1. [30초 요약｜‘런타임’ 특허와의 차이점](https://www.evorix.jp/ko/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#summary)
2. [특허의 기본 정보](https://www.evorix.jp/ko/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#basic)
3. [이 특허의 핵심｜4가지 에이전트 동작](https://www.evorix.jp/ko/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#core)
4. [기술적 하이라이트 ①｜커스텀 DSL(도메인 특정 언어)](https://www.evorix.jp/ko/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#dsl)
5. [기술적 하이라이트 ②｜의존 관계를 가진 서브태스크 분할](https://www.evorix.jp/ko/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#subtask)
6. [기술적 하이라이트 ③｜스크린샷을 통한 피드백 루프](https://www.evorix.jp/ko/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#feedback)
7. [기술적 하이라이트 ④｜‘59%→88%’라는 정량적 효과](https://www.evorix.jp/ko/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#reliability)
8. [독립 청구항 1을 조항별로 살펴보기](https://www.evorix.jp/ko/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#claim1)
9. [자매 특허와의 관계｜US 12,430,150과의 역할 분담](https://www.evorix.jp/ko/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#compare)
10. [일본·미국·유럽의 심사 과정에서 어떻게 평가될 것인가](https://www.evorix.jp/ko/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#exam)
11. [자사 출원에 대한 교훈｜‘효과를 수치로 제시하기’](https://www.evorix.jp/ko/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#lessons)
12. [자주 묻는 질문(FAQ)](https://www.evorix.jp/ko/blog/anthropic-ai-agent-patent-us12566913#faq)

## 30초 요약｜‘런타임’ 특허와의 차이점

**● 어떤 특허인가:** 멀티모달 인터페이스를 자동화하는 **‘AI 에이전트’ 그 자체**.  
**● 이전 특허와의 차이:** US 12,430,150은 **실행 기반(런타임)**을, 본 건은 그 위에서 작동하는 **에이전트의 지능과 동작을** 보호.  
**● 핵심 기술:** ① 멀티모달 입력 처리 + 서브태스크 분할, ② 커스텀 DSL을 통한 작동 명령 생성, ③ 액추에이터를 통한 실행, ④ 스크린샷 등의 피드백.  
**● 상태:** 미국 **등록 특허**(2026년 3월 3일 등록, 총 15개 청구항).

## 특허 기본 정보

| 항목 | 내용 |
| --- | --- |
| 특허 번호 | US 12,566,913 B2 |
| 발명의 명칭 | 다중 모드 인터페이스 작업 워크플로우를 자동화하는 인공 지능 에이전트 |
| 등록일 | 2026년 3월 3일 |
| 우선일 | 2024년 3월 20일 |
| 출원인 | Anthropic PBC |
| 청구항 수 | 15개 (독립 청구항 1개 + 종속 청구항군) |
| 관련 | Anthropic 「Computer Use」｜US 12,430,150 B1의 자매 특허 |
| 상태 | 등록 특허(granted) |

## 이 특허의 핵심｜4가지 에이전트 동작

청구항 1에 따르면, 에이전트는 다음 **4가지 동작을** 수행하도록 구성됩니다. 이것이 이 특허의 골격입니다.

【AI 에이전트의 4가지 동작】 ① 입력 처리 ＋ 서브태스크 분할 ・멀티모달 데이터(자연어 기술문 + 규범적 명령어) 처리 ・실행 전 인터페이스 상태 및 문맥 메타데이터 파악 ・워크플로우를 ‘의존 관계를 가진 복수의 서브태스크’로 분할 ▼ ② 출력 생성(커스텀 DSL) ・모델 호출과 액션 실행을 모두 지원하는 DSL로 작동 명령어열을 생성 ・모델의 지시를 실제 웹/앱 이벤트로 변환(요소 위치 특정 포함) ▼ ③ 액추에이터를 통한 작동 ・명령열을 수신하여 기계 작동 액션(합성 액션)으로 실행 ▼ ④ 피드백 ・스크린샷 및 행동 이력을 제공 ・반복적인 워크플로우 실행 및 개선에 활용

## 기술적 하이라이트 ①｜커스텀 DSL(도메인 특정 언어)

이 특허의 가장 특징적인 요소는 **‘모델 호출(model calls)과 액션 실행(action executions)을 모두 지원하는 커스텀** DSL’입니다.

DSL(Domain-Specific Language)이란 특정 영역에 특화된 언어를 말합니다. 여기서는 AI 에이전트의 **‘생각하기(모델 호출)’와 ‘움직이기(액션 실행)’를 하나의 언어로 기술할** 수 있도록 했습니다. AI의 판단과 실제 UI 조작을 공통 언어로 연결함으로써, 지능을 실제 액션으로 변환하는 구조입니다.

**💡 핵심:** ‘AI가 PC를 조작하게 한다’는 추상적인 아이디어가 아니라, **이를 위한 전용 언어(DSL)를 설계했다는** 점이 이 특허를 기술적으로 구체화하여 강력한 권리를 확보하게 했습니다.청구항에 ‘custom domain-specific language’라는 구체적인 구성을 포함시킴으로써, 추상적인 아이디어에 대한 거절을 회피하고 있습니다.

## 기술적 하이라이트 ②｜의존 관계를 가진 하위 작업 분할

청구항 1은 워크플로우를 **‘각 하위 작업이 선행 하위 작업의 완료에 의존하는(each sub-task depends on the completion of a preceding sub-task) 복수의 하위 작업**’**으로** 분할한다고 규정합니다.

단순히 태스크를 나누는 것이 아니라, **서브태스크 간의 ‘의존 관계(순서)’를 명시하고** 있다는 점이 중요합니다. 예를 들어 ‘①로그인 → ②검색 → ③입력’과 같이, 이전 단계의 완료를 전제로 다음 단계로 진행되는 현실적인 워크플로우 구조를 반영하고 있습니다.

## 기술적 하이라이트 ③｜스크린샷을 통한 피드백 루프

에이전트는 “**반복적인 워크플로우 실행 및 개선을 위해 화면 스크린샷과 행동 이력을 포함한 피드백을** 제공합니다.”

이는 AI 에이전트가 **‘실행 → 결과 확인 → 수정 →** 재실행’이라는 반복 루프(iterative refinement)를 돌리는 근거입니다. 일회성 실행이 아니라 화면을 보면서 자율적으로 경로를 수정한다는 점이 단순한 자동화 스크립트와의 결정적인 차이점입니다.

## 기술적 하이라이트 ④｜‘59%→88%’라는 정량적 효과

명세서에 따르면, 기존 기법의 과제는 ‘시각적 UI 조작의 어려움, API 커버리지에 대한 과도한 의존, 환각 현상, 낮은 신뢰성’이었습니다. 그리고 본 발명은 신뢰성을 **기존 약 59%에서 약 88%로 향상시켰다고** 기재되어 있습니다.

59%

기존 방식의 신뢰성

→

88%

본 발명의 신뢰성

**💡 요점:** 이러한 **정량적인 효과에 대한** 기재야말로 특허 실무상 지극히 중요합니다. ‘정확도가 향상된다’는 추상적인 기재보다 ‘59%→88%’라는 구체적인 수치가 **진보성(특히 일본·유럽) 주장을 훨씬 더 강력하게** 뒷받침합니다.일본의 심사에서는 ‘당업자가 예측할 수 없는 현저한 효과’가 진보성의 결정적 요소가 될 수 있지만, 정량적 데이터는 이를 뒷받침하는 최선의 근거입니다.

**보충｜기술적 배경:** 본 특허 패밀리의 기초 출원은 멀티모달 아키텍처 ‘Fuyu-8B’와 소프트웨어 조작 녹화 영상, 웹 페이지, 에이전트의 행동 궤적(agentic trajectories)과 같은 학습 데이터를 언급하고 있습니다.에이전트의 ‘지각과 행동’을 뒷받침하는 데이터 기반까지 시야에 둔 출원임을 알 수 있습니다.

## 독립 청구항 1을 조항별로 읽어보기

US 12,566,913 B2｜청구항 1(원문/영어)

인터페이스 자동화를 위한 시스템으로, 다음을 포함한다: 적어도 하나의 중앙 처리 장치; 적어도 하나의 처리 장치에 의해 실행될 때 시스템이 에이전트를 구성하도록 하는 프로그래밍 및 데이터 구조를 저장하는 메모리 장치; 구성된 에이전트는: 컨텍스트 메타데이터 및 인터페이스 워크플로우 실행 전의 인터페이스 상태를 포함하는 인터페이스 워크플로우를 지정하는 다중 모드 데이터를 포함한 입력을 처리하며, 여기서 다중 모드 데이터는 적어도 자연어 설명과 지시적 명령의 조합을 포함한다; 그리고 인터페이스 워크플로우를 복수의 하위 작업으로 분할하며, 각 하위 작업은 선행하는 하위 작업의 완료에 의존한다; 다중 모드 입력 데이터에 반응하여, 모델 호출과 동작 실행을 모두 지원하는 사용자 정의 도메인 특정 언어 (DSL)로 표현된 구동 명령 시퀀스를 생성하는 단계이며, 여기서 구동 명령 시퀀스는 인터페이스에서 사용자가 수행한 동작을 재현하는 하나 이상의 기계 구동 동작을 유발하고, 모델 지침을 실제 웹 또는 애플리케이션 이벤트로 변환함으로써 인터페이스 워크플로우의 자동화를 유발하며, 여기에는 적어도 로컬라이제이션이 포함된다; 액추에이터를 통해 다중 모드 구동 명령 시퀀스를 구동하며, 여기서 액추에이터는 에이전트로부터 구동 명령 시퀀스를 수신하고, 해당 구동 명령 시퀀스에 기반하여 인터페이스 워크플로우를 자동화하는 합성 동작으로서 기계 구동 동작을 수행하도록 구성된다; 그리고 반복적인 워크플로우 실행 및 개선을 위해 인터페이스 스크린샷 및 동작 이력을 포함한 피드백을 제공한다.

변리사에 의한 참고 번역(일본어)

인터페이스 자동화를 위한 시스템으로서, 적어도 1개의 CPU와, 실행 시 시스템에 에이전트를 구성하도록 하는 프로그래밍 및 데이터 구조를 저장하는 메모리 장치를 구비하며,  
상기 에이전트는 다음과 같이 구성된다:  
**① 입력 처리 및 분할:** 인터페이스 워크플로우를 규정하는 멀티모달 데이터(실행 전 인터페이스 상태 및 문맥 메타데이터를 포함하며, 적어도 **자연어 기술과 규범적 명령의 조합을** 포함)를 처리하고, 워크플로우를 **각 하위 작업이 선행 하위 작업의 완료에 의존하는** 복수의 하위 작업으로 분할한다.  
**② 출력 생성:** 입력에 응답하여, **모델 호출과 액션 실행을 모두 지원하는 맞춤형 DSL로** 표현된 작동 명령어 시퀀스를 규정하는 출력을 생성한다.해당 명령어 시퀀스는 모델의 지시를(적어도 **요소의 위치 특정=로컬라이제이션을** 포함하여) 실제 웹/앱 이벤트로 변환하고, 사용자 조작을 재현하는 기계 작동 액션을 트리거한다.  
**③ 작동:** 액추에이터가 명령어 시퀀스를 수신하고, 기계 작동 동작을 **합성 동작**으로 실행한다.  
**④ 피드백:** 반복적인 실행 및 개선을 위해 **화면 스크린샷과 행동 이력을** 포함한 피드백을 제공한다.

### 권리화를 뒷받침하는 한정 사항 정리

| 제한 | 기술적 의미 | 적용되는 이유 |
| --- | --- | --- |
| 커스텀 DSL(모델 호출 + 액션 실행) | 사고와 조작을 공통 언어로 기술 | 기술적 구현의 핵심. 추상적인 아이디어에서 벗어나기 |
| 의존 관계를 가진 하위 작업 분할 | 현실적인 워크플로우 구조 파악 | 제어 로직의 구체성 |
| 로컬라이제이션(요소 위치 특정) | 화면상의 UI 요소 특정 | 시각적 UI 조작의 기술적 요점 |
| 스크린샷 등의 피드백 | 반복 개선 루프 | 자율성의 근거 |

## 자매 특허와의 관계｜US 12,430,150과의 역할 분담

Anthropic은 동일한 ‘Computer Use’를 **여러 특허를 통해 서로 다른 계층에서 다층적으로 보호하고** 있습니다. 2건의 등록 특허의 역할 분담은 다음과 같습니다.

|  | US 12,430,150 B1 | US 12,566,913 B2 (본 기사) |
| --- | --- | --- |
| 보호 대상 | 런타임 아키텍처(실행 기반) | AI 에이전트 본체(지능과 동작) |
| 초점 | 클라이언트/서버 분담·중간 표현 | DSL·서브태스크 분할·피드백 |
| 독립 청구항 | 3(시스템·방법·매체) | 청구항 1(시스템) 중심 |
| 비유하자면 | ‘무대(실행 환경)’ | “배우(에이전트)” |
| 등록 | 2025년 9월 30일 | 2026년 3월 3일 |

**💡 요점:** 하나의 제품(Computer Use)을 **‘실행 기반’과 ‘에이전트 본체’라는 서로 다른 관점에서 여러 건의 특허로 등록하는** 것은 강력한 특허망을 구축하는 정석입니다. 경쟁사가 한쪽을 회피하더라도 다른 쪽에 저촉될 수 있는 구조를 만들어 진입 장벽을 높이고 있습니다.자사의 주력 제품이라 하더라도, 계층을 나누어 여러 건으로 출원하는 것은 효과적인 전략입니다.

## 일본·미국·유럽의 심사에서는 어떻게 평가될까

### 미국(USPTO)

커스텀 DSL, 서브태스크 분할, 로컬라이제이션, 액추에이터를 통한 실행과 같은 **기술적 구현**을 갖추고 있어, Alice/Mayo 테스트에서 ‘기술적 과제에 대한 구체적인 해결’을 주장하기 쉬우며, 현재 등록되어 있습니다.

### 일본(JPO)

CPU·메모리 장치를 명시하고, 구체적인 데이터 처리(DSL 생성·명령어 번역)를 기재하고 있어, 소프트웨어 관련 발명으로서 특허 적격성을 충족하기 쉬운 구성입니다. 특히 **‘59%→88%’라는 정량적 효과는 진보성의 ‘현저한 효과’를 뒷받침하는 강력한 근거가** 됩니다.

### 유럽(EPO)

신뢰성 향상이라는 기술적 효과가 명확하며, UI 자동화(로컬라이제이션 포함)라는 기술적 과제에 대한 기술적 해결책으로 규정하기 쉬우므로, COMVIK 접근법 하에서도 기술적 특징으로서 진보성에 포함되기 쉬운 구성입니다.

AI 에이전트 특허에 대한 일본·미국·유럽의 심사 실무 비교는 [‘일본·미국·유럽의 특허 사례와 심사](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-cases-japan-us-europe) 실무’에서 자세히 해설하고 있습니다.

## 자사 출원에 대한 교훈｜‘효과를 수치로 제시하기’

**① 효과를 정량적 데이터로 제시합니다.** ‘정확도가 향상’이 아니라 ‘59%→88%’와 같이 표현합니다. 수치는 진보성을 입증하는 가장 강력한 근거입니다. 명세서 단계에서 실험 데이터와 평가 결과를 준비합시다.

**② 기능적 개념에 ‘전용 메커니즘’을 부여합니다.** ‘AI가 조작한다’가 아니라 ‘이를 위한 DSL을 설계했다’는 식으로 표현합니다. 추상적인 기능을 구체적인 기술 수단으로 구체화합니다.

**③ 제어 구조를 기재합니다.** 하위 작업의 의존 관계, 피드백 루프 등 처리 구조를 기술 용어로 명시합니다.

**④ 주력 제품은 계층을 나누어 여러 건으로 출원합니다.** 실행 기반과 에이전트 본체처럼, 서로 다른 관점에서 다층적으로 권리를 확보합니다.

자사의 AI 에이전트를 강력한 특허로 만들 수 있는지 진단해 드립니다.

IT·소프트웨어·AI 분야에 정통한 변리사가 권리화 가능성에 대한 무료 진단, 효과 데이터를 활용한 청구항 설계, FTO 조사, 일본·미국·유럽에서의 출원 전략에 이르기까지 종합적으로 지원해 드립니다.

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## 자주 묻는 질문(FAQ)

Q. US 12,566,913 B2는 어떤 특허입니까?

A. Anthropic(안트로픽)이 보유한 미국 등록 특허로, 멀티모달 인터페이스를 자동화하는 ‘AI 에이전트’ 그 자체를 보호합니다.에이전트가 자연어 지시와 화면 상태를 입력으로 받아, 작업을 하위 작업으로 분할하고, 커스텀 DSL(도메인 특정 언어)로 작동 명령어열을 생성하여 UI를 조작하는 구조입니다. 2026년 3월 3일 등록, 총 15개 청구항.

Q. DSL(도메인 특정 언어)이란 무엇입니까?

A. Domain-Specific Language의 약자로, 특정 영역에 특화된 프로그래밍 언어입니다.본 특허에서는 AI 에이전트의 ‘모델 호출(model calls)’과 ‘액션 실행(action executions)’을 모두 표현할 수 있는 맞춤형 DSL이 핵심 기술입니다. AI의 판단과 실제 UI 조작을 공통된 언어로 기술하고 연결하는 점에 기술적 독창성이 있습니다.

Q. US 12,430,150 B1과 US 12,566,913 B2는 무엇이 다른가요?

A. 두 특허는 Anthropic의 ‘Computer Use’를 뒷받침하는 자매 특허입니다.US 12,430,150 B1은 실행 기반(런타임 아키텍처 = 클라이언트/서버 분담)을, US 12,566,913 B2는 에이전트 본체(DSL·서브태스크 분할·피드백)를 보호합니다.동일한 제품을 서로 다른 계층에서 중첩적으로 보호하는, 기발한 포트폴리오 설계입니다.

Q. 명세서에 기재된 ‘88%’는 무엇을 의미합니까?

A. 본 특허의 명세서에는 기존 기법의 신뢰성이 약 59%였던 반면, 본 발명의 기법에서는 약 88%로 향상되었다고 기재되어 있습니다. 이러한 정량적인 효과는 진보성(특히 일본·유럽)을 주장하는 데 있어 강력한 근거가 됩니다.

Q. 자사의 AI 에이전트를 특허화하기 위한 팁이 있나요?

A. 본 특허에서 얻을 수 있는 가장 큰 교훈은 ‘효과를 숫자로 나타내는 것’입니다.‘정확도가 향상된다’고 쓰는 것보다 ‘기존 59% → 본 기법 88%’와 같이 정량적 데이터로 제시하는 편이 진보성 주장이 훨씬 더 강력해집니다. 아울러 DSL이나 서브태스크 분할 등 기술적 구조를 구체적으로 기재하는 것이 중요합니다.

**본 기사의 주의사항:** 본 기사는 공개된 특허 공보를 바탕으로 한 일반적인 기술·제도 해설입니다. US 12,566,913 B2는 등록된 특허이지만, 실제 권리 범위는 각 청구항의 문언·등가론·경과 정보에 따라 결정됩니다.인용된 청구항·요약·명세서 기재 내용(신뢰성 수치 등 포함)은 공개 공보 데이터(FreePatentsOnline 등)를 기반으로 하지만, 법적으로 중요한 용도(FTO·침해 분석·무효·출원 등)에서는 반드시 USPTO 정본과 최신 경과 정보를 확인한 후, 전문가의 개별 검토를 받으시기 바랍니다.일본어 번역은 이해를 돕기 위한 참고용이며, 정식 문서는 영어 원문입니다.

**함께 읽으면 좋은 글(AI 에이전트 특허 시리즈):**  
・[Anthropic의 ‘Computer Use’ 핵심 특허 US 12,430,150 B1](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-computer-use-patent-us12430150)  
[분석](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-patent-strategy)・[Anthropic의 특허 전략 분석｜왜 특허 출원이](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-patent-strategy) [적은가](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-cases-japan-us-europe)・[일본·미국·유럽의](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-cases-japan-us-europe)  
[특허 사례와 심사 실무(사례편)](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-cases-japan-us-europe)  
・[Salesforce](https://www.evorix.jp/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent)의 [멀티 에이전트 특허 분석](https://www.evorix.jp/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent)

## 출처

- US 12,566,913 B2 (Google Patents): [https://patents.google.com/patent/US12566913B2/en](https://patents.google.com/patent/US12566913B2/en)
- 청구항·명세서(FreePatentsOnline): [https://www.freepatentsonline.com/12566913.html](https://www.freepatentsonline.com/12566913.html)

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