토스, 대화형 챗봇 미스터박·실록봇으로 문서 자동화

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토스 프론트엔드 챕터가 사내 문서를 찾아 헤매는 대신 대화로 답을 얻는 도구를 공개했다. RAG(검색 증강 생성, Retrieval-Augmented Generation) 기반 챗봇 ‘미스터박(Mr. Park)‘과 메신저 대화를 자동으로 문서화하는 ‘실록봇(Sillokbot)‘이다. 토스 테크 블로그가 2026년 9월 7일 소개했다.¹

개발 배경은 개발자들의 실제 행동 관찰에서 나왔다. 새 기능을 만들다 사내 도구 사용법이 막히면, 개발자들은 문서를 뒤지기보다 옆자리 동료에게 묻거나 슬랙 메시지를 보내는 쪽을 택했다. 문서가 작성자 시점으로 구조화돼 있어 원하는 정보에 닿기까지 여러 번 검색해야 하는, 이른바 ‘경로 의존성’ 때문이다. 프론트엔드 챕터는 이 습관을 억지로 바꾸는 대신 문서 쪽을 대화형으로 바꿨다.¹

미스터박은 VSCode·Cursor 같은 IDE와 사내 메신저에서 바로 질문을 던지면 문서를 근거로 답하고 출처를 함께 제시하는 챗봇이다. 이름은 프론트엔드 챕터장인 박소진의 페르소나에서 따왔다. 다만 챗봇이 답하려면 참고할 문서 자체가 충분해야 하는데, 테크니컬 라이터와 소수 개발자만으로는 문서량을 감당할 수 없었다. 그래서 나온 것이 실록봇이다. 팀원이 유용한 대화 스레드에 실록봇 이모지로 반응하거나 봇을 직접 호출하면, AI가 대화를 요약해 문서 저장소에 풀 리퀘스트(PR)를 올린다. 문제가 해결되는 과정에서 지식이 저절로 쌓이는 구조다.¹

비슷한 시기 공개된 다른 글은 토스의 문서 플랫폼 자체에 초점을 맞췄다. 개발자, 디자이너, 테크니컬 라이터가 함께 일하는 ‘지식 시스템 팀(Knowledge System Team)‘이 지난해 10월 베타로 내놓은 사내 문서 플랫폼 ‘todoc’은 6개월 만에 문서 500여 건, 유효 페이지 4만여 개를 쌓았고 월간 이용자는 1000명을 넘었다고 밝혔다.² 기존 정적 사이트 생성기(SSG) 기반 문서는 저장소를 클론하고 마크다운을 작성해 PR을 올리는 절차가 비개발자에게 진입 장벽이 됐고, 작성자·날짜·목적이 불분명한 ‘정크 지식’이 쌓였으며, 지식이 문서·코드·대화·사람 머릿속으로 흩어져 있었다는 것이 이 팀이 짚은 문제다.²

두 사례 모두 “문서를 잘 찾게 만들기”보다 “지식이 자연스럽게 쌓이고 필요할 때 스스로 찾아오게 만들기”라는 같은 방향을 가리킨다. 다만 두 자료는 각각 프론트엔드 챕터와 지식 시스템 팀이라는 별개 조직이 쓴 글이고, 미스터박이나 실록봇이 todoc과 실제로 연동되는지는 두 기사 모두 명시하지 않았다.

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