매일같이 진화하는 AI. 최근 그 중심에 AI 에이전트(AI Agent)가 부상하고 있습니다. 올해 초에 열린 세계 최대 ICT 융합 전시회 CES 2025에서 빅테크들이 AI 에이전트 프레임워크를 경쟁적으로 발표한 가운데, 구글, 마이크로소프트, 앤트로픽 등은 이를 다중 AI 에이전트의 협업 구조로까지 확장하고 있는데요. 마이크로소프트의 Work Trend Index Report(2025)에 따르면, 글로벌 기업의 46%가 이미 AI 에이전트를 활용하고 있으며, 81%가 1년 반 안에 회사 AI 전략에 AI 에이전트 포함할 계획입니다.
이처럼 AI 에이전트가 주목 받는 이유, 왜일까요?
AI 에이전트는 기존의 생성형 AI보다 훨씬 더 능동적으로 움직입니다. 복잡한 목표를 스스로 해결하죠. 특히 AI 에이전트의 초개인화된 사용자 맞춤 액션과 AI가 서로 협업하는 다중 에이전트 구조는 AI 에이전트가 업무 방식 자체를 대대적으로 전환하는 분기점이 될 수 있다는 것을 보여줍니다.
AI 에이전트는 고객 응대부터 문서 작성, 일정 관리, 보고서 생성, 실시간 분석 등 현업 곳곳에서 활용될 수 있는데요. 잠깐, 그런데 AI 에이전트란 게 도대체 정확히 무엇일까요? 우리에게 익숙한 생성형 AI와 무엇이 다른 걸까요? AI 에이전트는 구체적으로 어떤 모습으로 등장하고 있으며, 우리 조직에 이를 도입하려면 무엇을 준비해야 할까요? 그에 대한 답을 하나하나 쉽고 정확하게 살펴봅니다.
AI 에이전트, 자율적으로 움직이는 인공지능
AI 에이전트는 사용자의 의도를 파악하여 자율적으로 생각하고 행동하는 인공지능입니다. 독립적으로 목표를 달성하도록 설계된 자율 시스템이죠. 이 설명만으로는 우리에게 익숙한 챗GPT, Claude와 같은 생성형 AI와 정확히 뭐가 다른지 감이 잘 오지 않으실 텐데요. 쉽고 빠른 이해를 위해 생성형 AI와의 차이를 중심으로 AI 에이전트의 정체를 밝혀보겠습니다.
생성형 AI와 이렇게 다릅니다
생성형 AI | AI 에이전트 |
사용자 입력 지침에 수동적으로 반응 | 목표·명령 기반 의사결정 후 능동적으로 작동 |
데이터 기반 콘텐츠 생성 | 계획 수립, 다단계 행동 수행 |
주어진 데이터 내에서 작동 | 외부 도구/API 자유자재로 활용 |
여러 차례의 입력으로 적합한 결과 출력 | 인간의 개입 없이도 복잡한 프로세스 A to Z 실행 |
출력 지향적 | 목표 지향적 |
챗GPT와 같은 생성형 AI는 사용자의 요청에 반응하는 도구입니다. “A사에 보낼 이메일 답장 써줘”라는 프롬프트를 보내면, 이메일 초안 텍스트를 제공하죠. 여기서 주체는 사람입니다. 명확한 지시 없이는 AI가 먼저 행동하지 않기 때문입니다. 또한 주어진 데이터를 기반으로 글, 그림, 음악, 영상 등의 콘텐츠를 생성하는 답변이 주를 이룹니다.
반면 AI 에이전트는 목적에 따라 여러 가지 행동을 자율적으로 수행합니다. AI 에이전트에게 ”A사 이메일 답장 전송”이라는 목적을 부여하면, AI 에이전트는 A사와 이전에 나눈 이메일을 수집한 후 그에 따른 개인화된 메시지를 작성하고 발송까지 수행합니다. 나아가 그에 따른 미팅 일정을 조율하고, 공간을 예약할 수도 있습니다. 외부 앱, 파일 등 외부 시스템과 직접 연결된 행동까지 가능하죠. 이처럼 AI 에이전트는 주어진 목표를 인식하여 환경을 탐색하고, 스스로 의사 결정을 내려 행동합니다. 다양한 상황에 자체적으로 적응하고 움직이기 때문에 AI 에이전트 자체가 주체인 셈이죠.
“이번 주 팀 회의 일정을 정리해서 공유해줘”
▶ 생성형 AI: 참석자, 시간, 장소 정보 요청 후 정리 방법 안내 및 정리된 텍스트 제공
▶ AI 에이전트: 캘린더에서 회의 일정을 자동 수집하여 정리, 정리된 내용을 이메일 또는 슬랙으로 전송
우리에게 익숙한 생성형 AI와 차별되는 AI 에이전트의 기능으로 3가지를 꼽을 수 있습니다.
- 자율성: 목표가 주어지면 사용자의 개입 없이 스스로 의사결정을 내리고 주어진 환경에 대응하고 행동합니다. 인간의 개입이 최소화된 상태에서 작업을 수행할 수 있는 목표 지향적 AI 도구죠.
- 실행력: 실행에 관한 명시적인 지시가 없어도 설정된 목표를 달성하기 위한 행동을 수행할 수 있습니다.
- 적응력: 다양한 외부 환경과 적극적으로 상호 작용하여 신규 데이터를 수집하고 학습하거나 외부 시스템을 직접 작동시킬 수 있습니다.
인식하고, 결정하고, 행동하는 AI
AI 에이전트는 어떤 흐름으로 이렇게 자율적으로 환경에 적응하고 움직이는 걸까요? AI 에이전트는 기본적으로 3가지 핵심 원칙에 따라 작동합니다.
- 인식: 에이전트가 작동하는 공간에서 센서를 통해 환경을 인식하고 평가합니다. 명령어 해석, 데이터 수집 등이 이에 해당합니다.
- 결정: 알고리즘을 통해 수집 정보를 처리하고, 최종 목표에 따라 적절한 행동을 결정합니다. 세부적으로 어떤 단계를 밟아야 하고, 어떤 도구를 호출해야 하는지도 결정합니다.
- 행동: 결정에 기반한 작업을 수행합니다. AI 에이전트의 행동은 문서 생성, 앱 실행, 이메일 전송, 데이터 분석, 추천 등 광범위하게 이루어집니다.
이 원칙을 따라 AI 에이전트는 사용자가 제공한 지식 기반과 환경에 적응하고 주어진 목표를 달성하기 위한 가장 효과적인 방법을 탐색하고 독립적으로 행동합니다. 나아가 각 출력으로 자신을 개선하는 과정까지 거쳐 시간이 지날수록 더 효과적으로 작업할 수 있습니다.
AI 기업이 선보인 대표 AI 에이전트 3가지
Cloudera의 조사에 따르면 글로벌 IT 리더의 96%가 1년 내로 AI 에이전트를 활용할 계획을 갖고 있습니다. 국내의 경우 IT 리더의 82%가 이미 조직에 AI 에이전트를 도입했다고 답했죠. 이에 따라 AI 기업들은 경쟁적으로 AI 에이전트를 선보이고 있습니다. AI 에이전트는 생성형 AI 진화의 최신 단계인 만큼, 기존의 생성형 AI 서비스를 업그레이드한 형태가 주를 이룹니다.
✅ 삼성 - 삼성SDS AI Agent
삼성은 최근 무엇을 해결해야 할지 스스로 파악하여 접근하는 삼성SDS AI Agent를 선보였습니다. 자사에서 출시한 FabriX, AI 기반 협업 도구 Brity Copilot, 업무 자동화 도구 Brity Automation에 AI 에이전트 기능을 탑재한 것인데요. 기존 AI 서비스를 사용자의 개입 없이 의사 결정을 내리고 업무를 수행하며 문제를 찾아 해결하는 에이전틱(Agentic) 단계로 끌어올린 것입니다. 앞으로 사용자가 설정한 업무 목표에 맞추어 업무를 지원하는 퍼스널 에이전트, 업무 데이터를 확인해서 주요 할 일을 알려주는 브리핑 에이전트, 이동 중에도 음성으로 업무 처리를 지원하는 보이스 에이전트, 업무 문의에 자동으로 답변하는 앤서링 에이전트 기능을 순차적으로 추가할 계획입니다.
✅ 마이크로소프트 – Microsoft 365 Copilot
마이크로소프트(Microsoft)는 자사의 대표적인 생산성 툴(Word, Excel, Teams 등)에 AI 에이전트를 결합한 Microsoft 365 Copilot을 선보였습니다. 기존의 Copilot은 검색에 특화된 GPT-4 모델을 기반으로 한 생성형 AI 서비스였는데요. Microsoft 365 Copilot은 프롬프트 입력 시 응답을 제공하는 간단한 에이전트뿐만 아니라 처음부터 끝까지 전체 워크플로를 실행할 수 있는 완전 자율 에이전트입니다.
예를 들어 Microsoft 365 Copilot은 다른 앱과 연결된 일정, 메일, 회의록, 조직도 등 다양한 정보원에서 데이터를 스스로 불러와 가공합니다. “이번 주 매출 요약과 고객 VOC 피드백 기반 보고서를 작성해줘”라고 하면, 엑셀 매출 데이터를 분석하고, Teams 회의록을 요약해 통합 보고서를 자동 생성하는 것이죠.
✅ 앤트로픽 – Computer Use
생성형 AI Claude 개발사 앤트로픽(Anthropic)은 2024년 10월 AI 에이전트 Computer Use 베타 버전을 출시했습니다. Computer Use는 사용자가 입력한 목표를 달성하기 위한 단계를 탐색하고, 스크린샷으로 기록한 화면을 분석한 후, 단계별 실행 방법을 결정하고 수행합니다. 이 과정에서 여러 화면과 앱, 탭을 오가며 커서를 이동하고 버튼을 누르며 파일을 저장하거나 열어보고 스스로 텍스트를 입력할 수 있습니다. 예를 들어 “문서 양식에 맞추어 내용을 채워달라”고 요청하면, 데이터에서 관련 정보를 수집하고, 채워야 할 내용을 선별해 작성합니다.
성공적인 AI 에이전트 도입, 교육에 달려 있습니다
AI 에이전트는 강력한 도구입니다. PwC의 AI 에이전트 조사에 따르면 AI 에이전트를 도입한 기업 중 66%가 생산성 향상을 보고했으며, 비용 절감(55%), 더 빠른 의사 결정(55%), 향상된 고객 경험(54%)을 경험했죠.
하지만 실제로 AI 에이전트를 도입하여 조직과 업무 특성에 맞게 활용하는 것은 생각보다 쉽지 않습니다. AI 에이전트의 성공적인 도입이 쉽지 않은 이유는 몇 가지가 있습니다.
- 기술적 진입 장벽: 단일 LLM이 아닌, RAG, API 호출, 벡터 DB 등 다양한 기술 조합이 필요합니다.
- 데이터 보안과 윤리 이슈: 외부 시스템과 연결되기 때문에 보안/감사 문제가 대두됩니다.
- 실제 업무 전환의 어려움: AI 에이전트를 활용할 줄 아는 실무자가 없으면 진정한 의미의 도입이 이루어지지 않습니다.
이러한 이유로 AI 에이전트를 활용하는 조직이 되기 위해서는 관련 교육이 우선되어야 합니다. 현장에서 AI 에이전트를 직접 쓰는 구성원의 이해와 숙련도가 뒷받침되지 않으면, 도입 효과는 미미할 수밖에 없기 때문이죠. 또한 직접 활용하진 않아도 관련 결정권을 갖고 있는 경영진도 AI 에이전트에 대한 일정 수준의 이해도를 갖춰야 합니다.
팀스파르타가 임직원을 대상으로 온·오프라인으로 제공하는 AI 교육은 각 기업, 산업, 직무 맞춤형으로 이루어집니다. 실무에 최적화된 프롬프트 설계, 데이터 보안 대응, 에이전트 도입 전략까지, AI 전환에 앞서 우리 기업에 필요한 모든 것을 실무 중심으로 설계하고 교육합니다.
이미 삼성전자, 현대차, 롯데, 국민은행, S-OIL 등 수많은 기업들이 팀스파르타와 함께 ‘AI를 쓰는 사람’을 길러내는 교육 문화를 시작했습니다. AI 에이전트의 첫 단추는 기술이 아닌 사람이어야 합니다. 그 변화, 팀스파르타와 함께 시작해보세요.
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