AI 에이전트 시대 개막! 당신은 준비됐나요?

투이컨설팅 디지털연구소

지난 몇 년간 챗GPT와 같은 AI 챗봇이 주목받았다면 2025년 부터는 AI 챗봇보다 더 복잡하고 다단계의 워크플로우를 실행하는 'AI 에이전트'가 주목받을 것으로 예상된다. AI 에이전트는 사람의 개입 없이도 스스로의 행동을 계획하고, 온라인 도구를 사용해 작업을 완료하며, 다른 에이전트나 사람과 협력하고, 성능을 향상시키기 위해 학습할 수 있게 한다.

AI 에이전트의 핵심은 AI 에이전트가 단순한 질의 응답 시스템을 넘어서, 차례로 수행할 수 있는 연결된 작업을 처리할 수 있으며 사람의 개입이 제한되거나 없는 상태에서 목표를 반복하거나 변경 가능, 또한 복잡하고 진화하는 활동패턴을 기반으로 동작을 조정할 수 있다.

생성 인공지능 에이전트는 결국 숙련된 동료처럼 행동할 수 있어, 인간과 매끄럽고 자연스럽게 협업할 수 있다. 예를 들어, 가상 비서가 복잡한 맞춤형 여행 일정을 계획하고 예약하며, 여러 여행 플랫폼에서 물류를 처리할 수 있다. 일상적인 언어를 사용하여 엔지니어가 프로그래머 에이전트에게 새로운 소프트웨어 기능을 설명하면, 에이전트는 이를 코드로 작성하고, 테스트하고, 반복하며, 자신이 만든 도구를 배포할 수도 있다.

특히 멀티 에이전트 시스템을 통해 정교한 방식으로 데이터를 처리하고 분석, 주변 세계를 이해하고 상호작용하는 능력이 크게 향상시킬 수 있다. 다중 에이전트 시스템은 이를 해석하고 실행 가능한 작업으로 조직하며, 전문화된 에이전트들에게 작업을 할당하고, 디지털 도구 생태계를 사용해 이러한 정제된 작업을 수행하며, 다른 에이전트 및 인간과 협력하여 그 행동의 질을 점진적으로 향상시킬 수 있다.

예를 들어 자연어 처리 및 이미지 인식부터 방대한 데이터 세트를 기반으로 예측 및 의사 결정에 이르기까지 복잡한 작업 수행할 수 있다. 또한 여러 개의 독립적 에이전트가 상호작용하여 복잡한 문제 해결할 수도 있다. 더욱이 프로그래밍 코드 대신 자연어를 사용함으로써, 인간 사용자는 생성 인공지능이 구동하는 에이전트 시스템에게 복잡한 워크플로우를 완수하도록 지시할 수 있다.

멀티 에이전트 시스템을 개발하고 배포할 때 어려운 과제 중 하나는 구성 및 디버깅의 복잡성이다. 개발자는 모델 선택, 각 에이전트에 대한 도구 및 스킬의 가용성, 에이전트 상호 작용의 오케스트레이션 등 수많은 매개 변수를 신중하게 관리하고 조율해야 한다. 이러한 시스템의 복잡한 특성으로 인해 구성 오류가 발생하면 작업 실행의 비효율성이나 실패로 이어질 수 있다.

Microsoft Research는 멀티 에이전트 워크플로의 생성, 디버깅 및 평가를 간소화하도록 설계된 노코드 개발자 도구인 'AUTOGEN STUDIO'를 출시했다. 이 도구는 진입 장벽을 낮추도록 특별히 설계되어 개발자가 광범위한 코딩 지식 없이도 멀티 에이전트 시스템을 프로토타이핑하고 구현할 수 있도록 지원한다.

오토젠 스튜디오는 웹 인터페이스와 Python API를 제공하여 다양한 개발 환경에 유연하게 사용하고 통합할 수 있다. 이 툴의 직관적인 디자인은 사용자 친화적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 멀티 에이전트 시스템을 빠르게 조립할 수 있게 해준다.

또한 AUTOGEN STUDIO는 JSON을 사용하여 에이전트 동작의 선언적 사양을 지원하므로 워크플로를 더 쉽게 복제하고 공유할 수 있다. 재사용 가능한 에이전트 구성 요소와 템플릿 세트를 제공함으로써 오토젠 스튜디오는 개발 프로세스를 가속화하여 개발자가 기본 코드가 아닌 시스템 개선에 집중할 수 있도록 한다. AUTOGEN STUDIO는 출시 후 5개월 만에 20만 건 이상의 다운로드가 보고되는 등 개발자 커뮤니티에서 빠르게 채택되고 있다.

AUTOGEN STUDIO에는 개발자가 멀티 에이전트 시스템의 성능을 실시간으로 모니터링하고 분석할 수 있는 고급 프로파일링 기능이 포함되어 있다. 이 도구는 에이전트 간에 교환된 메시지 수, 생성형 AI 모델이 소비한 토큰 비용, 도구 사용의 성공 또는 실패율과 같은 지표를 추적한다. 에이전트 상호 작용에 대한 이러한 상세한 인사이트를 통해 개발자는 병목 현상을 파악하고 시스템을 최적화하여 성능을 개선할 수 있다. 또한 직관적인 대시보드를 통해 이러한 메트릭스를 시각화하는 툴의 기능 덕분에 사용자는 워크플로우를 더 쉽게 디버그하고 개선하여 멀티 에이전트 시스템이 효율적이고 효과적으로 운영되도록 할 수 있다.‌

그 동안 AI 에이전트의 가능성을 설명하는 다양한 시나리오가 많았지만, 결국 문제는 결제 단계에서 발생했다. AI 에이전트는 사용자의 이메일이나 휴대폰 캘린더에 접근한 다음 스스로 여름 휴가를 계획할 수 있지만, 신용카드 정보를 입력할 때는 결국 사람이 개입해야 하기 때문이다.

샌프란시스코에 위치한 AI 스타트업인 스카이파이어 시스템즈(Skyfire Systems)는 사람의개입없이도 대규모 언어 모델(LLM), 데이터 플랫폼 및 다양한 서비스 제공업체 간에 완전히 자율적인 거래를 지원하는 결제 네트워크를 통해 AI 에이전트가 사람의 개입 없이도 안전하게 결제를 하고 받을 수 있도록 지원한다.

스카이파이어의 제품 책임자인 크레이그 드윗(Craig DeWitt)은 "AI 에이전트가 스스로 결제 업무까지 수행하지 못한다면 더 이상 에이전트라고 부를 수 없다. AI가 사람의 개입 없이도 경제와 관련된 작업까지 수행할 수 있는 자율성이 필요하며 이것이 바로 AI 경제다."라고 말했다.

이러한 비전을 실현하기 위해 Skyfire는 안전한 지갑 액세스, 확인 가능한 에이전트 신원, 사람의 개입 없는 서비스 요청, 구매 결정, 개방형 결제 프로토콜 등 AI 상거래에 필수적인 요소를 제공하는 운영 계층을 구축했다. AI 에이전트는 신용카드 같은 기존 결제 방법을 사용하지 않고, 돈을 미국 달러의 가치에 고정된 디지털 스테이블코인 USDC를 사용해 연결된 고유 식별자가 있는 디지털 지갑에 보관한다.

Skyfire는 고객이 AI 에이전트가 한 번의 거래에서 사용할 수 있는 금액과 시간 동안 사용할 수 있는 금액에 제한을 설정할 수 있다. AI 에이전트가 초과 지출을 시도하면 사람이 이를 검토하도록 핑을 보낸다. 또한 AI 에이전트가 어디에 얼마를 사용했는지를 확인할 수 있는 대시보드를 제공한다.

테스트를 위해 베타 서비스에 가입해 보았다. 대시보드에 가면 현재 계좌 잔액과 최근 거래내역을 보여준다. 좌측 네비게이션은 대시보드, 사용 현황, 서비스 프로바이더, API Key, 플레이그라운드와 같은 메뉴를 볼 수 있다. 서비스 프로바이더에는 오픈AI, 퍼플랙시티, 구글 재미나이, 캐글 등 잘 알려진 AI 서비스를 볼 수 있다. 또한 플레이그라운드에는 서비스를 체험해볼 수 있는 다양한 사례를 보여준다. 주로 예를 들어 여행 전용 앱과 챗GPT를 결합하여 여행 일정을 계획하고 결제까지 바로 진행할 수도 있다.

사용자가 이메일로 회원 가입을 하면 다른 금융기관 및 신용카드를 포함하여 연결할 수 있는 결제 제공업체를 선택할 수 있다. 개발자 및 사용자는 기존 주요 금융 기관 계정, 로그인 및 API를 사용하여 선택한 금액을 Skyfire 기반 AI 에이전트에 붙일 수 있다. 에이전트에게 처음에 얼마의 돈을 입금할지는 고객이 결정할 수 있다.

사용자는 플레이그라운드 메뉴에서 160개가 넘는 LLM 모델중 하나를 선택하고 SkyfireGPT를 통해 음성으로 현재 계좌에 얼마가 남아 있는지, 최근 5일 동안 거래한 내용 등도 조회할 수 있다.

Skyfire의 공동 창립자이자CEO인 Amir Sarhangi는 "우리는 자율적으로 결제, 결제 수령, 잔액 보유가 가능한 AI 에이전트를 구현하고 있다. 본질적으로 AI 에이전트를 위한 핀테크 인프라이자 'AI 분야의 비자'라고 생각하면 된다."고 말했다.‌

[Skyfire 주요 기능]

개방형 글로벌 결제 프로토콜: AI 에이전트가 신용카드와 같은 기존 결제 수단 없이도 LLM, 데이터 세트 및 API 서비스에 액세스할 수 있다. 이 개방형 프로토콜은 글로벌 상호 운용성과 원활한 거래를 보장한다.
자동화된 예산 및 제어: 개발자와 고객은 특정 지출 한도를 설정하여 AI 에이전트가 사전 정의된 비즈니스 매개변수 내에서 작동하도록 할 수 있다.
에이전트 ID 및 이력 확인: Skyfire는 AI 에이전트를 위한 개방형 식별자를 제공하여 안전한 인증 및 권한 부여를 보장한다. 또한 거래 내역을 유지하여 에이전트와 서비스 제공업체 모두에게 추가적인 신뢰 및 검증 계층을 제공한다.
검증 서비스: 이 플랫폼에는 에이전트 개발자와 기업을 위한 검증 서비스가 포함되어 있어 사용자에게 네트워크 연결에 대한 가시성과 제어 권한을 부여한다. 이를 통해 자율적인 거래를 위한 안전하고 신뢰할 수 있는 생태계를 유지할 수 있다.

현재 Skyfire는 결제 네트워크의 B2B 사용에 집중하고 있다. 스카이파이어는 "우리가 구축한 프로토콜은 모든 회사, 심지어 경쟁사도 사용할 수 있는 개방형 프로토콜이 될 것이다"라고 말하면서 “앞으로 수천, 수만 개의 AI 에이전트가 Skyfire를 통해 전 세계에서 자율적으로 거래하여 새로운 수익원을 창출하고 비즈니스 방식을 혁신하는 장면을 목격하게 될 것이다”고 말하고 있다.

향후 3년간 에이전트 커머스 시장 규모만 460억 달러에 달할 것으로 예상되는 가운데 스카이파이어가 이 시장에서 어떤 영향력을 보여줄지 관심을 가지고 지켜봐야겠다.