얼마 전 미국 라스베가스에서 열린 소비자 가전 전시회 CES(Consumer Electronics Show)에서 젠슨 황 엔비디아 CEO는 AI 에이전트는 사람 대신 일을 해주는 디지털 노동력이라고 강조한 바 있습니다. 오픈AI의 샘 올트먼 역시 AI 에이전트가 올해 안에 ‘가상 직원(virtual employee)’으로서 회사의 노동자로 합류하게 될 것이라는 희망 섞인 전망을 내놓기도 했습니다. 이처럼 인공지능 업계의 거물들은 2025년 인공지능 업계에서 가장 주목해야 할 트렌드 중 하나로 AI 에이전트에 주목하고 있습니다.

  뜨거운 업계 유명 인사들의 관심만큼이나 기업들의 AI 에이전트를 향한 기대감과 투자 규모 역시 확대되고 있습니다. 시장조사업체 리서치앤드마켓은 글로벌 AI 에이전트 시장이 2024년 128억6000만달러(약 18조6500억원)에서 오는 2030년 332억1000만달러(약 48조1600억원)까지 성장할 것으로 전망했습니다.

  이러한 시장의 폭발적인 관심을 반영하듯 구글이나 마이크로소프트와 같은 빅테크 기업들은 다양한 AI 에이전트 연내 출시를 예고하고 있습니다. 그렇다면 AI 에이전트란 정확히 무엇이며, 이는 기존의 LLM과 어떻게 다른 것일까요? 이번 시간에는 2025년 가장 핫한 트렌드가 될 AI 에이전트의 주요 개념을 정리하고, 현재 활용되고 있는 대표적인 AI 에이전트들의 사례를 살펴본 뒤, 이들이 미래에 어떤 모습으로 발전할지 향후 전망을 살펴보겠습니다.

 

 

AI 에이전트란 무엇인가?

  AI 에이전트란 인간의 개입 없이 스스로 복잡한 문제를 해결하고, 상황에 맞는 판단을 내릴 뿐 아니라 목표 달성을 위해 지식 데이터베이스나 웹 검색과 코딩 등 도구를 자유자재로 활용할 수 있는 능력을 갖춘 소프트웨어를 말합니다.

  이와 같이 스스로 상황을 인지하고 행동하는 AI 에이전트의 눈부신 발전은 LLM 덕분입니다. AI 에이전트의 핵심이자 ‘두뇌’에 해당하는 LLM은 이제 추론 능력을 갖추고 자동화와 지능적 의사결정이 가능해졌습니다. AI 에이전트의 두뇌와도 같은 LLM이 천문학적인 양의 매개변수(parameter)를 바탕으로 텍스트와 이미지 등 다양한 데이터를 사전 학습(pre-training)하는 과정을 통해 방대한 양의 데이터 속에서 스스로 최적의 패턴을 추론해 내는 능력을 갖추게 되었기 때문입니다.

 

 

AI 에이전트는 기존의 LLM과 어떻게 다른가?

  하지만 LLM이 AI Agent와 같다는 것은 절대 아닙니다. AI 에이전트의 정의에서도 알 수 있듯이 LLM과의 가장 큰 차이점은 ‘자율성’에 있다고 할 수 있습니다. 챗GPT와 같이 대화형 인터페이스로 제공되는 LLM 서비스가 단순히 사용자의 질문에 대해 답을 하는 수동적인 역할에 머물렀다면, AI 에이전트는 한 발 나아가 사용자의 의도와 목표를 사전에 이해하고 그에 맞춰 독립적으로 행동하는 것이 특징입니다.

  기존의 LLM과 AI 에이전트의 차이점은 그뿐만이 아닙니다. 구글의 에이전트 백서에 따르면. LLM을 탑재한 AI 에이전트는 여러 가지 툴과 로직들을 활용해 훈련 데이터(training data)에 없는 정보를 외부 시스템이나 툴을 통해 얻을 수 있으며, 이를 바탕으로 항상 최신의 상태로 유지할 수 있다는 점에서 기존의 LLM보다 훨씬 더 진보한 기술이라고 할 수 있습니다.

  또한 멀티 턴 기능을 통해 기존의 사용자 쿼리에 기반한 예측이 가능하고, 지식 데이터베이스를 비롯한 다양한 툴을 사용할 수 있으며, 자체적으로 CoT(Chain-of-Thought)이나 ReAct처럼 보다 정교한 추론을 위한 프레임워크를 제공한다는 점에서 AI 에이전트는 LLM보다 뛰어나다고 할 수 있습니다.

*출처: Agents by Google

 

 

AI 에이전트의 활용 사례

  그렇다면 AI 에이전트의 기술은 현재 어디까지 와있는 것일까요? 구글과 마이크로소프트 등 빅테크 기업을 중심으로 AI 에이전트 기술은 눈부신 발전을 이루고 있습니다. 이를 통해 사용자들은 번거로운 문서 작업이나 ppt 작성 등 번거로운 작업들을 처리할 수 있고, 코딩과 어플리케이션 설치까지 가능합니다.

 

1. 마이크로소프트의 MS 365 코파일럿 에이전트

  작년 말 열린 연례 컨퍼런스에서 마이크로소프트는 AI 기반 작업 도우미 MS 365 코파일럿에서 작동하는 다양한 AI 에이전트를 선보인 바 있습니다. 마이크로소프트는 MS 인공지능 기술과 MS Excel과 Powerpoint 등 다양한 어플리케이션을 운영해 온 노하우를 바탕으로 문서 작업 등 업무를 자동화해 주는 여러 편리한 AI 에이전트들을 선보였습니다.

*출처: Microsoft

  특정 사이트나 파일, 폴더가 있는 곳을 마치 사람처럼 쉽게 찾아주는 ‘셰어포인트 에이전트’, 직원의 휴가 신청 관리와 급여 및 복지 정보 확인을 대신해 주는 ‘직원 셀프서비스 에이전트’ 등이 소개됐습니다. 뿐만 아니라 화상 회의 중 사용자 발화 내용을 9개 국어로 자동 통역해 주는 ‘통역 에이전트’ 역시 사람들의 눈길을 끌었습니다. 

 

2. 앤트로픽의 컴퓨터 유즈

  얼마 전, 앤트로픽(Anthropic)에서 AI 에이전트 ‘컴퓨터 유즈’를 공개했습니다. AI 사용자 커뮤니티를 또 한 번 놀라게 한 발표였습니다. 컴퓨터 유즈는 키보드 입력, 버튼 클릭, 마우스 커서 이동 등 컴퓨터 조작에 필요한 모든 작업을 마치 사람처럼 수행할 수 있습니다.

*출처: Anthropic

  기존의 규칙 기반(rule-based) 환경에서 작동하던 AI 에이전트는 주로 제한된 범위 내에서만 명령을 수행할 수 있었지만, Claude-3.5-sonnet이라는 최신 AI 모델에 기반한 컴퓨터 유즈는 실제 사용자 컴퓨터의 다양한 소프트웨어와 시스템에 접근하고, 사용자 명령을 이해하며 복잡한 작업을 실행할 능력을 갖추고 있습니다. 이를 바탕으로 문서 작성, 인터넷 검색, 스프레드시트 작업뿐만 아니라 프로그램 설치와 같은 작업까지도 스스로 할 수 있게 된 것입니다.

  컴퓨터 유즈는 AI가 처리할 명령을 텍스트 형태로 변환하여 실행하는 방식으로 작동합니다. 사용자가 “이메일을 보내줘”라고 명령하면 필요한 이메일 주소와 내용, 그리고 제목을 자동으로 추출하고, 이메일을 작성한 다음, 전송하는 일련의 과정을 스스로 처리합니다. 이 모든 작업을 위해 사용자는 단지 텍스트 혹은 음성으로 명령어만 입력하면 그만입니다.

  AI 에이전트 도입은 일반 사용자들뿐 아니라 기업에게도 큰 관심사입니다. 특히 사내용 AI 챗봇은 사원들의 인사와 휴가 및 경비 신청 등 행정업무를 효율화할 수 있을 뿐만 아니라 보고서와 콘텐츠를 작성하고, 코드 작성 및 디버깅 업무를 통해 직원들의 업무 생산성을 크게 향상시킬 수 있다는 점에서 매력적입니다.

  SK㈜ C&C도 강력한 보안과 편의성을 바탕으로 기업 고객이 AI 에이전트를 쉽게 활용할 수 있는 ‘엔터프라이즈 전용 AI Biz. 에이전트’를 개발하여 생산성 향상과 업무 효율화를 실현해 나갈 수 있도록 AI 기업 시장을 선도적으로 이끌어 나가고 있습니다.

 

 

초개인화와 상호작용으로 진화하는 미래의 AI 에이전트

  미래의 AI 에이전트의 가장 큰 특징으로는 ‘초개인화’를 예측해 볼 수 있을 것입니다. 초개인화된 AI 에이전트는 이번 휴가 때 내가 가고 싶은 여행지를 단순히 추천해 주는 것뿐만 아니라, 나의 취향을 반영하여 스스로 여행 일정을 짜고 비행기 티켓까지 예약해 줄 것입니다. 

  뿐만 아니라 AI 에이전트는 음식을 주문할 때에도 개개인의 체중이나 BMI 등 신체정보와 영양상태, 다이어트 여부를 고려해 맞춤형 식단을 작성하고 그에 필요한 식재료를 주문해 줄 것입니다. 미래의 AI 에이전트는 그야말로 24시간 365일 나를 위해 일하며, 나를 가장 잘 아는 개인비서라고 할 수 있습니다.

  더불어 미래의 AI 에이전트는 인간뿐 아니라 AI 에이전트끼리도 상호작용이 가능해질 것입니다. 현재의 AI 에이전트는 단일 생성형 AI 모델이 여러 데이터 소스에 접근하여 아웃풋을 얻어내는 방식이지만, 앞으로는 여러 개의 AI 에이전트를 결합하여 최적의 성능을 얻어내는 방향으로 발전할 가능성이 큽니다.

*출처: tensilityvc

  예를 들어 사용자에게 최적의 의류 쇼핑 플랜을 짜주는 AI 에이전트가 있다고 가정해 봅시다. 우선 탐색에 특화된 AI 에이전트는 구매하고자 하는 상품에 대한 정보를 찾아 인기 사용자 선호, 트렌드, 대체상품 등을 실시간으로 분석해 만든 최적의 상품군을 제안할 수 있습니다. 곧이어 온라인 쇼핑몰, 가격, 사용자 리뷰 등을 담당하는 AI 에이전트가 필요한 구매를 담당할 것입니다. 두 개의 AI 에이전트가 서로 소통하며, 하나의 완벽한 상품 쇼핑을 가능하게 해줄 것입니다.

 

 

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