(AI-Agent series) 1. AI 아이덴티티 플랫폼이 소개하는 AI 에이전트!
마이크로소프트(MS)와 손잡은 KT가 인터넷TV(IPTV) 플랫폼 지니TV에 미디어 인공지능(AI) 에이전트를 상반기부터 단계적으로 탑재한다. KT는 플랫폼부터 콘텐츠까지 인공지능전환(AX)을 가속화한다는 구상이다. - 뉴시스
AI 에이전트와 관련되어 새롭게 올라온 기사들입니다. AI 에이전트, 왜 지금 업계의 주목을 받고 있을까요?
모두가 주목하는 AI 에이전트
AI 에이전트는 사람처럼 스스로 판단하고 행동할 수 있는 인공지능 프로그램을 의미합니다. 사용자의 요청이나 환경의 변화에 따라 문제를 해결하고, 특정 목표를 달성하기 위해 능동적으로 움직입니다. 단순히 명령을 수행하는 도구가 아니라, 정보를 이해하고, 분석하며, 상황에 맞게 결정하는 ‘지능형 존재’라고 할 수 있습니다.
예를 들어, 고객센터에 문의를 하면 AI 에이전트가 먼저 질문을 이해하고, 관련된 답변을 찾아 응답하거나, 필요한 경우 사람 상담사에게 연결합니다. 이러한 과정은 모두 AI가 스스로 판단해 이뤄집니다.
AI 에이전트는 일반적으로 다음과 같은 과정을 거쳐 작동합니다.
환경 인식: 사용자의 입력, 상황, 데이터 등을 받아들이고 분석합니다.
판단 및 결정: 어떤 행동을 해야 할지 스스로 결정합니다.
행동 실행: 결정된 행동을 실제로 수행합니다.
피드백 학습: 결과를 바탕으로 다음에 더 잘 대응할 수 있도록 학습합니다.
이러한 특징 덕분에 AI 에이전트는 단순 반복 업무는 물론, 복잡한 문제 해결에도 점점 더 많이 활용되고 있습니다. 고객 응대, 일정 관리, 콘텐츠 추천, 보안 감지 등 다양한 분야에서 사람을 효율적으로 도와주고 있습니다.
AI-에이전트를 활용하면 생산성 향상, 비용 절감, 정보에 입각한 의사결정, 고객 경험 개선 등 다양한 이점들이 있습니다.
AI-에이전트를 보다 쉽게 이해하기 위해 빈번하게 같이 언급되는 LLM과 비교해서 설명을 해드리겠습니다.
구분 | LLM (Large Language Model) | AI Agent |
개념 | 대규모 데이터로 학습된 자연어 처리 모델. 텍스트 생성, 번역, 요약, 질의응답 등에 사용됨. | 특정 목표를 달성하기 위해 환경을 인식하고, 계획하고, 실행하며, 필요 시 스스로 학습하는 AI 시스템. |
예시 | ChatGPT, Claude, Gemini, LLaMA 등 | AutoGPT, AgentGPT, ReAct, LangChain Agent 등 |
1. 역할과 기능
항목 | LLM | AI Agent |
주요 역할 | 텍스트 기반 질문에 답하거나, 문서를 생성, 요약 등 언어 처리 중심 | 목표 지향적 작업을 스스로 수행 (예: 웹에서 정보 수집 후 요약, 이메일 자동 전송 등) |
기능 범위 | 지시된 작업만 수행, 외부 환경 인식 및 판단은 제한적 | 툴 사용, 상태 저장, 복잡한 작업 시도 등 "행동" 단위 실행 가능 |
예시 기능 | “영화 추천해줘”, “이 문장 번역해줘” | “제품 분석해서 보고서 작성 → 구글 검색 → 문서 생성 → 이메일 발송까지 수행” |
2. 구성 요소
항목 | LLM | AI Agent |
핵심 기술 | Transformer 기반 언어 모델 | LLM + 툴 + 메모리 + 행동 제어 로직 (예: Planning & Execution) |
독립 실행 가능 여부 | X (프롬프트가 있어야 작동) | O (프롬프트를 받아 자율적으로 여러 단계 수행) |
쉽게 말해, LLM은 AI 에이전트의 구성 요소 중 하나입니다. AI 에이전트는 LLM을 기반으로, 플러그인, 툴 사용, 기억 기능 등을 추가해 더 복잡한 작업을 수행하도록 확장한 시스템입니다.
실생활에서 AI 에이전트는 어떻게 활용되고 있을까요?
AI 에이전트는 이제 우리 일상 속에서 어렵지 않게 찾아볼 수 있습니다. 단순한 대화형 챗봇을 넘어, 사람의 행동을 예측하고, 스스로 판단하여 실질적인 도움을 주는 ‘지능형 도우미’로 자리 잡고 있습니다. 아래는 실생활에서 자주 활용되는 AI 에이전트의 구체적인 예시입니다.
고객센터 챗봇
가장 널리 사용되고 있는 AI 에이전트의 형태는 고객센터 챗봇입니다. 쇼핑몰, 은행, 통신사 등에서 자주 볼 수 있습니다. 예를 들어, 상품 배송 조회, 결제 오류 문의, 환불 요청과 같은 기본적인 질문에 빠르게 답해줍니다. 이러한 챗봇은 단순히 답변을 제공하는 것을 넘어서, 고객의 의도를 파악해 필요한 정보를 연결하거나 업무를 자동 처리하기도 합니다. 고객센터 운영 시간에 관계없이 24시간 실시간으로 대응할 수 있어, 고객 만족도를 높이고 기업의 인건비도 줄여주는 장점이 있습니다. 아르고스 역시 챗봇 서비스를 제공하고 있습니다.
다만, 모든 챗봇이 AI 에이전트인 것은 아니며, "어떤 기능을 갖추었느냐에 따라 AI 에이전트로 분류될 수도 있고, 단순 자동응답 시스템에 머물 수도 있습니다."
개인 비서 앱 (예: 구글 어시스턴트, 애플 시리, 아마존 알렉사)
스마트폰이나 스마트 스피커에 내장된 AI 비서들도 AI 에이전트의 대표적인 예입니다. 이들은 사용자의 음성 명령을 인식하고, 일정 등록, 알람 설정, 음악 재생, 날씨 확인, 메시지 전송 등의 업무를 수행합니다. 예를 들어, “내일 오전 10시에 회의 일정 잡아줘”라고 말하면, 자동으로 캘린더에 일정을 등록하고 알림까지 설정해 줍니다. 사용자와 반복적인 상호작용을 통해 사용자의 선호도나 습관도 학습하기 때문에 점점 더 똑똑해지는 특징이 있습니다.
앞으로 AI 에이전트는 어디까지 가능할까요?
현재도 AI 에이전트는 놀라울 만큼 많은 일을 해내고 있지만, 앞으로는 훨씬 더 복잡하고 사람 같은 능력을 가진 형태로 발전할 것으로 예상됩니다. 미래의 AI 에이전트는 그야말로 24시간 365일 나를 위해 일하며, 나를 가장 잘 아는 개인비서라고 할 수 있습니다.
Microsoft Copilot(마이크로소프트 코파일럿)은 대표적인 AI 에이전트의 실현 사례입니다. 마이크로소프트는 기존의 Office 프로그램(Word, Excel, PowerPoint 등)에 인공지능 기능을 통합하여, 사용자의 업무를 도와주는 도우미 역할을 수행하도록 만든 것이 바로 Copilot입니다.
Copilot은 단순한 도구가 아니라, 사용자의 지시를 이해하고 스스로 판단하여 적절한 작업을 수행하는 지능형 에이전트입니다. 그래서 일반적인 자동화 기능과는 차별화된 강력한 AI 기능을 보여줍니다.
2025 AI-Agent 시장의 변화
AI 에이전트 시장은 매우 빠르게 성장하고 있습니다. Research and Market에 따르면, 이 시장은 2024년 약 51억 달러(약 7조 원)에서 시작하여 2030년에는 471억 달러(약 65조 원)까지 커질 것으로 예상됩니다. 2024년부터 2030년까지 연평균 성장률은 무려 44.8%에 달합니다.
AI 에이전트는 다양한 분야에서 활용되지만, 그중에서도 고객 서비스 및 지원 분야가 가장 큰 비중을 차지할 것으로 보입니다.
왜일까요?
요즘은 고객들이 불편을 느끼면 바로 피드백을 전달하는 경우가 많습니다. 이처럼 빠르고 많은 고객 문의를 처리하기 위해서는 전담 AI 에이전트가 꼭 필요합니다. AI 에이전트는 24시간 언제든지 신속하고 정확한 답변을 제공할 수 있으며, 각 고객에 맞춘 개인화된 응대도 가능합니다.
이러한 특징 덕분에 고객 만족도는 높아지고, 브랜드에 대한 인지도도 함께 올라가게 됩니다. 또한, 기업 입장에서는 단순 반복 업무를 AI가 대신 처리해주기 때문에 운영 비용을 줄일 수 있으며, 직원들은 더 복잡한 일에 집중할 수 있게 됩니다. 특히 CRM 시스템과 AI 에이전트의 연동이 쉬워, 기업들이 도입에 부담을 느끼지 않고 있습니다.
AI 에이전트는 2024년 기준으로 북미 지역(미국과 캐나다)이 AI 에이전트 시장에서 가장 큰 비중을 차지할 것으로 보입니다. 북미는 새로운 기술을 빠르게 도입하는 문화와 탄탄한 디지털 인프라를 갖추고 있어, AI 기술이 빠르게 정착되고 있습니다.
구글, 마이크로소프트, IBM 등 글로벌 IT 기업들이 이 시장에 막대한 투자를 하고 있는 것도 강점입니다. 예를 들어, IBM은 주요 은행과 의료기관을 위한 AI 고객 지원 솔루션을 개발하여 운영 효율성과 고객 만족도를 동시에 높이고 있습니다. 또한 월마트는 미국 내 공급망을 더욱 효율적으로 만들고 고객 응대 품질을 향상시키기 위해 AI 에이전트를 적극 활용하고 있습니다. 이처럼 북미는 AI 시스템을 실제 업무에 빠르게 적용하고 있으며, 관련 법과 제도도 함께 발전하고 있어 시장 지배력을 더욱 강화하고 있습니다.
아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 AI 에이전트 시장에서 가장 빠르게 성장할 지역으로 꼽히고 있습니다. AI 기술의 빠른 발전과 디지털화의 가속, 그리고 기술을 잘 다루는 인재들의 증가가 주요 원인입니다.
특히 중국과 일본은 정부의 적극적인 지원과 투자를 바탕으로 AI 에이전트 도입에 앞장서고 있습니다. 중국의 알리바바와 JD.com 같은 대형 전자상거래 기업들은 고객 서비스의 품질을 높이고 물류 비용을 절감하기 위해 AI 에이전트를 적극적으로 활용하고 있습니다. 일본의 소프트뱅크는 로봇과 AI 기술을 결합한 고객 지원 시스템을 운영하고 있으며, 이는 일본이 자동화와 AI 기술에 높은 관심을 가지고 있음을 보여줍니다.
AI 에이전트와 관련된 FAQ 모음
Q1. AI 에이전트는 무엇을 하나요?
AI 에이전트는 목표를 이해하고, 상황을 분석하며, 도구를 사용하고, 작업을 실행하는 과정을 스스로 수행하는 존재입니다. 인간의 개입 없이 자율적으로 행동하며, 단순히 질문에 답하는 것이 아니라 실제로 업무를 처리하는 가상 비서처럼 작동합니다.
Q2. ChatGPT는 AI 에이전트인가요?
기본 형태의 ChatGPT는 강력한 LLM(대형 언어 모델)이지만, 완전한 AI 에이전트는 아닙니다. 하지만 플러그인, 메모리, API와 같은 기능이 통합되면(예: ChatGPT Pro 또는 커스텀 GPT) 도구 사용과 작업 실행이 가능해지면서 AI 에이전트의 특성을 띠게 됩니다.
Q3. AI 에이전트의 5가지 유형은 무엇인가요?
단순 반사형 에이전트 – 현재 환경에만 반응합니다.
모델 기반 반사형 에이전트 – 내부 모델을 사용해 과거를 고려합니다.
목표 기반 에이전트 – 특정 목표를 달성하기 위한 행동을 계획합니다.
효용 기반 에이전트 – 기대 효용이 가장 높은 행동을 선택합니다.
학습형 에이전트 – 학습과 경험을 통해 성능을 개선합니다.
Q4. 챗봇은 AI 에이전트인가요?
꼭 그렇지는 않습니다. 대부분의 챗봇은 규칙 기반이거나 반응형 시스템으로, 미리 정해진 흐름에 따라 작동합니다. 반면에 AI 에이전트는 자율적인 추론, 도구 활용, 다단계 작업 수행이 가능해야 합니다.
Q5. ChatGPT는 가장 강력한 AI인가요?
GPT-4와 그 이상의 버전은 가장 강력한 언어 모델 중 하나입니다. 그러나 진정한 의미의 AI "강력함"은 자율성, 통합 능력, 적응력에 달려 있으며, 이러한 측면에서 특정 상황에서는 맞춤형 AI 에이전트가 ChatGPT를 능가할 수도 있습니다.
Q6. 커스텀 GPT와 AI 에이전트의 차이점은 무엇인가요?
커스텀 GPT는 특정 업무나 톤에 맞춰 조정된 특화된 언어 모델로, 여전히 사용자의 지시(프롬프트)가 필요합니다. 반면, AI 에이전트는 무엇을 할지, 어떻게 할지, 언제 실행할지 스스로 결정하며, 외부 도구와 메모리를 활용해 지속적인 사용자 입력 없이도 작업을 수행할 수 있습니다
다음 시간에는 AI Agent의 취약점과 ARGOS가 제안하는 솔루션에 대해 소개해드리겠습니다.
