AI Agent: 자율성의 진화, 비즈니스 가치 확장

개요

안녕하세요. 교보DTS AI사업팀 김도희 대리입니다.

최근 인공지능(AI) 기술이 발전하면서 AI 에이전트(AI Agent)가 주목받고 있습니다.

생성형 AI의 발전과 함께 스마트폰, 노트북, 웨어러블 기기, 로봇 등 다양한 디바이스와의 통합을 통해 AI는 일상생활에서 맞춤형 비서 또는 집사로서의 역할까지 수행할 수 있게 되었습니다. 더불어 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM) 기반의 AI 에이전트가 주목받으면서 적용 범위가 얼마나 광범위하게 확장될 수 있을지에 관한 논의도 활발하게 이루어지고 있습니다.

(그림 1) 영화 ‘아이언맨’에 등장하는 인공지능인 자비스(JARVIS)

영화 아이언맨을 보셨나요? 영화 아이언맨에 나오는 AI 비서 ‘자비스(JARVIS)’는 영화 주인공의 집 관리나 비서역할은 물론 해킹과 아이언맨의 전투마저 보조하며 AI 에이전트의 기술을 보여줍니다. AI 에이전트 기술이 발전하면서 영화 속 상상에서만 가능했던 ‘자비스(JARVIS)’가 곧 현실에서도 나타날 전망입니다.

글로벌 빅테크(대형 정보기술기업)들은 AI 에이전트 개발에 몰두하고 있습니다. 구글은 아이언맨의 자비스에서 따온 이름으로, ‘프로젝트 자비스’라는 코드명으로 AI 에이전트를 개발 중입니다. 자비스는 연구 데이터 수집, 제품 구매, 항공편 예약 등의 작업을 대신합니다. 또한 사람 명령에 따라 컴퓨터 화면 내용을 스크린샷으로 찍고 스스로 해석해 버튼을 클릭하거나 텍스트를 입력할 수 있습니다.

Chat-GPT 개발사인 오픈AI도 커서 이동, 클릭, 텍스트 입력 및 기타작업을 스스로 수행하도록 하는 비서 소프트웨어를 개발하고 있습니다. 마이크로소프트(MS)도 AI가 스스로 판단하고 행동함으로써 개인, 부서를 대신해 비즈니스 프로세스를 실행할 수 있는 AI 자율 비서 기능을 발표했습니다.

AI 에이전트는 현재 생성형 AI 개발 및 서비스화를 궁극적 목표로 하고 있습니다. 텍스트와 이미지, 오디오, 비디오 등 그간 개발해 온 다양한 유형의 데이터를 입·출력할 수 있는 ‘멀티 모달(Multi Modal)’ 생성형 AI를 한꺼번에 적용해야 가능한 서비스이기 때문입니다.

2022년 오픈AI Chat-GPT 등장을 기점으로 생성형 AI와 거대언어모델(LLM)이라는 ‘기술’ 경쟁에 이어, 이제는 이를 활용한 ‘서비스’에 대한 경쟁이 치열한 상황입니다. 지금까지 IT업계에서는 게임 체인저가 되는 기업은 서비스를 선점한 기업이었기 때문입니다.

최근 국제시장 조사기관 ‘글로벌인포메이션’이 발간한 보고서에 따르면, 2023년 41억달러(약 6조원) 규모였던 AI 에이전트 시장이 연평균 성장률 47.3%를 기록하며, 2030년 618억달러(약86조원)까지 성장할 것으로 전망했습니다.

또한, 시장조사기관 가트너는 2025년 10대 기술 트렌드 중 하나로 AI 에이전트를 선정하며, AI 에이전트를 통해 일상 업무를 결정하는 비율이 올해 0%에서 2028년 최소 15%로 증가할 것으로 전망했습니다.

일각에서는 2025년 중반까지 AI 에이전트가 다수의 기업에 적용되고, AI 에이전트 기반의 새로운 생산성 혁신을 경험하게 될 것이며, 이러한 경험은 AI 에이전트 기술의 확산을 가속화하여 2026년부터는 폭발적인 성장을 통한 새로운 컴퓨팅 경험을 제공할 것이라는 의견도 있습니다.

AI 에이전트가 무엇이길래 새로운 시대의 혁신 기술이 되었을까요?

지금부터 AI 에이전트의 개념, 특징, 비즈니스 활용 사례, 한계, 향후 전망까지 자세히 알아보겠습니다.

AI Agent 개념: AI Agent vs. AI 챗봇

AI 에이전트는 무엇일까요?

AI 에이전트는 생성형 AI 시스템의 중요한 개념 중 하나로, 다양한 인식(Perception), 처리(Brain), 행동(Action) 과정을 통해 주어진 환경에 대응할 수 있도록 설계된 자율 시스템입니다.

쉽게 말해, 인간의 개입 없이도 스스로 환경을 인식하고, 데이터를 분석하며, 학습을 통해 효율적으로 문제를 해결할 수 있는 AI를 의미합니다.

AI 에이전트와 AI 챗봇과의 차이점

AI 에이전트와 AI 챗봇 두 기술 모두 사용자와 상호작용하는 AI 시스템이지만, 특성과 활용방식에서는 큰 차이점이 있습니다. AI 챗봇과의 차이점을 비교하여, AI 에이전트를 더 자세히 알아보겠습니다.

AI Agent vs. AI 챗봇

1. 자율성 수준

AI 챗봇: 미리 정의된 규칙과 응답에 따라 작동하며, 사용자 입력에 반응적으로 대응
AI 에이전트: 자율적으로 의사결정을 하고 능동적으로 작업을 수행

2. 문제해결 방식

AI 챗봇: 단순 질의응답 위주의 상호작용
AI 에이전트: 복잡한 문제를 하위 작업으로 분해하고 순차적으로 해결

3. 학습 능력

AI 챗봇: 제한된 학습 능력, 주로 사전 훈련된 모델 사용
AI 에이전트: 지속적인 학습과 성능 개선이 가능

AI 에이전트의 핵심은 ‘자율성’과 ‘상호작용 능력’에 있으며, 이를 통해 사용자에게 맞춤화된 서비스를 제공하는 것입니다. 즉, AI 에이전트는 AI 챗봇과 같은 단순한 질의응답 시스템을 넘어서, 사용자가 수행을 요구한 과업(Task)의 완료를 위해 활용가능한 여러 도구(Tool)와의 상호작용(Interaction)을 연쇄적으로, 자율적으로(Autonomously) 수행할 수 있는 기술이라는 점이 중요합니다.

AI Agent 특징: 주요 특징, 구성 요소, 유형 및 이점

앞서 AI 에이전트의 개념을 이해했다면, 이제 AI 에이전트의 주요 특징, 구성 요소, 유형 및 이점 등 특징에 관해 알아보겠습니다.

AI 에이전트 주요 특징

AI 에이전트의 주요 특징은 다음과 같습니다.

1. 자율적 의사결정: AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 수립하고 실행할 수 있습니다.

2. 학습과 적응: 지속적인 학습을 통해 성능을 개선하며, 새로운 상황에 적응하는 능력을 갖추고 있습니다.

3. 도구 활용: 외부 데이터베이스, API, 웹 검색 등 다양한 도구를 활용하여 정보를 수집하고 작업을 수행합니다.

4. 멀티태스킹: 여러 작업을 동시에 처리하고 조율할 수 있는 능력을 보유하고 있습니다.

AI 에이전트 구성요소

AI 에이전트는 다음과 같은 구성요소로 이루어져 있습니다.

1. 센서(Sensors)

환경으로부터 데이터를 수집하는 인터페이스
카메라, 마이크, 웹 검색 기능 등이 포함됨

2. 프로세서(Processors)

수집된 데이터를 처리하고 의사결정을 수행
머신러닝 모델과 알고리즘이 포함됨

3. 액추에이터(Actuators)

결정된 행동을 실제로 실행하는 구성요소
로봇의 모터나 소프트웨어의 출력 기능 등

4. 지식베이스(Knowledge Base)

에이전트가 보유한 정보와 경험을 저장
지속적인 학습을 통해 업데이트 됨

AI 에이전트 주요 유형

AI 에이전트의 주요 유형은 복잡성과 기능에 따라 다음과 같이 분류됩니다.

1. 단순 반사 에이전트

미리 정의된 규칙에 따라 단순 반응
과거 경험이나 결과를 고려하지 않음
예시: 정해진 시간에 난방 시스템을 켜는 온도 조절 장치

2. 모델 기반 에이전트

내부 모델을 통해 환경을 이해하고 예측
과거 경험을 통해 의사결정
예시: 장애물 감지하고 이미 청소한 구역 모델 저장하는 로봇 청소기

3. 목표 기반 에이전트

구체적인 목표를 달성하기 위해 계획 수립
여러 대안을 평가하고 최적의 행동 선택
예시: 물류 최적화 시스템

4. 유틸리티 기반 에이전트

각 행동의 효용성을 계산하여 의사결정
복수의 목표 간 균형을 고려
예시: 연료 효율을 최적화하고, 교통 체증과 비용을 최소화하는 목적지까지의 경로를 추천하는 내비게이션 시스템

5. 학습 에이전트

다른 에이전트 유형과 동일한 기능을 보유하지만, 학습 능력에 있어서 독특한데, 새로운 경험이 초기 지식 기반에 추가되며, 이는 자율적으로 발생함
에이전트가 익숙하지 않은 환경에서 작동하는 능력을 향상시킴
예시: 전자상거래 사이트에서 개인화된 추천

AI 에이전트 이점

AI 에이전트의 이점은 다음과 같이 3가지로 구분할 수 있습니다.

1. 작업 자동화

생성형 AI의 지속적인 발전으로 AI를 사용한 워크플로(workflow) 최적화 또는 지능형 자동화(Intelligent Automation)에 대한 관심이 커짐
AI 에이전트는 인적 자원이 필요한 복잡한 작업을 자동화할 수 있는 도구임
저렴하고, 빠르게 대규모로 목표를 달성하는 것을 의미함
결국 이러한 발전은 인간이 AI 어시스턴트에게 작업을 만들고 탐색하기 위한 지침을 제공할 필요가 없는 작업 자동화가 가능함

2. 뛰어난 성능

다중 에이전트 프레임워크는 단일 에이전트보다 성능이 뛰어난 경향이 있음
에이전트가 사용할 수 있는 행동 계획이 많을수록 학습과 반응이 더 많이 발생하기 때문임
관련 분야를 전문으로 하는 다른 AI 에이전트의 지식과 피드백을 통합한 AI 에이전트는 정보 합성에 유용함
AI 에이전트의 백엔드 협업과 정보 격차를 메우는 능력은 에이전트 프레임워크에만 있는 고유한 특징으로, 강력한 도구이자 AI의 의미 있는 발전임

3. 응답의 질

AI 에이전트는 기존 AI 모델보다 사용자에게 더 포괄적이고, 정확하며, 개인화된 응답을 제공함
일발적으로 더 높은 품질의 응답이 더 나은 고객 경험을 제공하기 때문에 사용자 입장에서 응답의 질은 매우 중요함
AI 에이전트가 다른 에이전트와 정보를 교환하고, 외부 도구를 사용하고, 메모리 스트림을 업데이트함으로써 응답의 질을 높이며, 이러한 행동은 미리 프로그래밍 되지 않고, 자율적으로 수행하는 것이 특징임

AI Agent 비즈니스 활용 사례 및 가치

AI 에이전트는 다양한 비즈니스 영역에서 혁신적인 가치를 창출하고 있습니다.

AI 에이전트는 금융, 의료 분야는 물론 기업 전반의 고객 서비스, 영업 및 마케팅, 운영 효율화와 관련된 영역에서 고객 문제를 해결하는 방법을 배우고, 지식 기반 문서를 자율적으로 추가해 비즈니스적 가치를 창출할 수 있습니다.

AI Agent 비즈니스 활용 사례

1. 금융 서비스

고객 신원확인 (Know Your Customer, KYC)
자동화된 거래 실행 (알고리즘 기반의 트레이딩 봇)
리스크 분석, 포트폴리오 관리

2. 의료 서비스

자율 진단 시스템 (의료 이미지 분석 진단 및 치료방법 제안)
대화형 설문을 통한 환자 상태 조사
처방전 갱신 활용

3. 고객 서비스

24/7 고객 지원 제공
복잡한 문의 처리 및 문제 해결
개인화된 추천 서비스 제공

4. 영업 및 마케팅

잠재 고객 발굴 및 분석
자동화된 영업 프로세스 관리
마케팅 캠페인 최적화

5. 운영 효율화

공급망 관리 및 최적화
재고 관리 자동화
품질 관리 프로세스 개선

AI Agent 비즈니스 활용 가치

비즈니스에서 AI를 제대로 활용하기 위해서는 상당한 전문성이 요구되어 도입이 쉽지 않았던 게 현실입니다. 하지만, AI 에이전트는 기존 AI의 한계를 극복하며, 다양한 산업에서 활용이 가능하므로 비즈니스적 활용 가치가 높아 그 중요성이 두드러지고 있습니다.

AI Agent 비즈니스 관점 가치

1. 정보 중심의 향상된 의사결정

머신러닝을 통해 대량의 데이터를 수집
AI가 스스로 학습하여 예기치 못한 상황에도 최적의 결과를 도출
미래 동향, 고객 행동 및 시장 상황을 분석하고 예측함
기업이 정확하고 빠른 속도로 전략을 구축할 수 있도록 지원

2. 고객 경험의 개선

24시간 고객 커뮤니케이션 가능, 지속적인 실시간 업무 수행
고객의 패턴, 행동 데이터 분석하여 고객 맞춤형 추천 제시
기업에 대한 고객 경험 개선하여 참여율, 전환율, 충성도 높임

3. 확장성과 유연성

단순 명령 수행 도구에서 벗어나, 스스로 학습하여 상황별 솔루션 도출
비즈니스 요구사항에 맞춘 확장적이고 유연한 솔루션 제시 가능
변화하는 비즈니스 환경에 빠르게 적응하여 원활한 대응 가능

위와 같이 AI 에이전트가 다양한 비즈니스 활용 가치를 창출할 수 있던 것은 AI 에이전트의 워크플로우(workflow)와 디자인 패턴 덕분입니다.

AI 에이전트의 워크플로우는 기존 AI의 단순 명령 이행과 달리 주어진 작업에 대한 체계적인 계획 수립, 필요 정보 수립을 위한 웹 검색, 수집된 정보 기반의 문서 초안 작성, 초안 검토 및 수정 보완의 단계로 진행됩니다. 이러한 처리 과정은 단 한 번의 처리로는 도달할 수 없는 높은 품질의 결과를 제공합니다.

또한 AI 에이전트 워크플로우의 효율성과 성능을 높여주는 디자인 패턴은 반성(Reflection)을 통한 성능 향상, 도구 사용(Tool Use)을 통한 작업 수행 능력 강화, 계획 수립(Planning)을 통한 복잡한 작업 실행, 다중 에이전트 협력(Multi-Agent Collaboration)을 통해 비즈니스에서 활용이 어려웠던 기존 AI의 한계를 극복했습니다.

AI Agent 과제: 고려사항 및 한계

AI 에이전트 기술은 사용자의 의도를 더 정확하게 이해함으로써 기업이 높은 수준으로 수익화 할 수 있는 장점이 있지만, 사용자의 의도를 더 세밀하게 파악할 수 있는 만큼 안전장치를 마련하지 않으면 보안 및 개인정보 보호 문제가 발생할 수 있습니다.

AI 에이전트 도구의 안정성과 신뢰성은 사용되는 정보 출처에 따라 달라지므로 데이터 활용 시 주의가 필요합니다.

AI 에이전트의 활용성을 높이려면, 기존 시스템과 통합하여 원활히 연동하여 활용하고, 성능 모니터링을 통해 평가 및 개선하는 것이 필요합니다.

AI 에이전트의 안전한 구현과 사용을 위해서는 지속적인 훈련 프로그램이 필요합니다.

AI Agent 고려사항

AI 에이전트를 도입할 때는 다음 사항들을 고려해야 합니다.

1. 데이터 보안 및 개인정보 보호 문제

사용자 의도 파악을 위한 검색 및 브라우징 중 민감한 정보 노출 위험
민감한 정보 처리에 대한 보안 대책 수립
데이터 프라이버시 보호 방안 마련

2. 정보 출처에 따른 안정성과 신뢰성

AI 에이전트 도구의 안정성과 신뢰성은 정보 출처에 따라 달라짐
제한된 기업 데이터에서부터 개방형 인터넷까지 데이터 소스 다양함
안정성과 신뢰성이 낮은 개방형 인터넷 데이터는 생성형 AI 출력에 영향을 미치고, 오류나 환각(hallucination) 초래 가능

3. 시스템 통합

기존 시스템과의 원활한 연동
API 및 인터페이스 표준화

4. 성능 모니터링

지속적인 성능 평가 및 개선
오류 발생 시 대응 방안 수립

5. AI 에이전트 안전한 구현과 사용을 위한 지속적인 훈련

관리자: 정보 접근에 대한 안전장치를 설정하여 AI 에이전트 행동 제한
사용자: AI 에이전트 도구 작동법, 한계, 잠재적 편향, 보안상 영향 등 이해
의심스러운 AI 행동 인지 및 보고, AI 도구의 적절한 활용, AI 시스템 데이터 프라이버시 유지 관련 지속적인 사용자 훈련

결론: Game Changer, AI Agent 미래 전망과 발전 방향

AI 에이전트 기술은 아직은 초기 단계이지만, 계속해서 발전하고 있으며, 다음과 같은 방향으로 진화할 것으로 예상됩니다.

더 높은 수준의 자율성을 확보하고, 복잡한 의사결정 능력이 향상되며, 다중 에이전트 간 협업 시스템이 발전하고, 산업별 특화된 AI 에이전트가 등장할 것으로 보입니다.

AI 에이전트는 단순한 대화형 인터페이스를 넘어 비즈니스 프로세스를 혁신하고 자동화하는 핵심 기술로 자리잡고 있습니다.

기업들은 이런 변화에 대응하여 게임 체인저(Game Changer)가 된 AI 에이전트의 도입을 적극적으로 검토하고, 비즈니스 가치 창출을 위한 전략을 수립하는 것이 필요할 것입니다.

출처

(그림 1) 영화 ‘아이언맨’에 등장하는 인공지능인 자비스(JARVIS) https://www.asiae.co.kr/article/2024103116190192529

(그림 2) 출처: Shutterstock/Ole.CNX

(참고자료)

(참고1) https://www.ibm.com/think/topics/ai-agents

(참고2) https://www.cio.com/article/3619341/ai

(참고3) https://www.magicaiprompts.com/docs/ai-agent/what-is-ai-agent/

(참고4) https://www.magicaiprompts.com/docs/ai-agent/ai-agent-chatbot-difference/

(참고5) https://www.samsungsds.com/kr/insights/ai-agent-as-a-new-paradigm-for-ai.html

(참고6) https://www.skcc.co.kr/insight/trend/2626

(참고7) https://www.asiae.co.kr/article/2024103116190192529

개요