미래 비즈니스의 게임체인저, AI 에이전트의 등장

지난 몇 년간 챗GPT와 같은 AI 챗봇이 주목받았다면 2025년부터는 더 복잡하고 다단계의 워크플로우를 실행하는 'AI 에이전트'가 주목받고 있습니다. 허깅페이스는 “AI 에이전트(AI Agents)란 유저가 정의한 목표을 달성하기 위해 AI 모델을 활용하여 환경과 상호작용하는 시스템으로, 추론(reasoning), 계획(planning), 그리고 외부 도구를 사용한 행동의 실행(execution)을 결합하여 작업을 수행하는 도구”로 정의하고 있습니다.

앞으로 AI 에이전트가 본격적으로 확산되면 에이전트가 제품 및 서비스 탐색, 구매와 판매 의사 결정, 가격 등 거래조건 협상, 조직내 자원 배분, 생산 의사결정, 대고객 서비스 제공 등 다양한 경제활동을 자동화하거나 최적화하는데 사용되면서 새로운 방식의 비즈니스 모델도 출현할 것으로 보입니다.

최근에는 범용 AI 에이전트 보다는 제조, 군사, 금융, 의료 등 특정 도메인에 특화된 버티컬 AI가 떠오르고 있습니다. 버티컬 AI는 특정 도메인의 데이터와 규제를 깊이 이해하며 미션크리티컬한 영역에서 사람의 개입 없이 안정적으로 작동할 수 있어, 방산, 제조, 금융, 유통 등 다양한 산업에서 유즈케이스가 등장하고 있습니다.

AI 챗봇 vs. AI 에이전트

그렇다면 AI 에이전트는 챗GPT와 같은 AI 챗봇과는 어떻게 다를까요? AI 챗봇이 사람과 대화를 시뮬레이션하고 처리하는 비교적 단순한 작업을 수행한다면 AI 에이전트는 사람의 개입 없이도 스스로의 행동을 계획하고, 온라인 도구를 사용해 작업을 완료하며, 다른 에이전트나 사람과 협력하는 것이 특징인데요. 기존 컴퓨터는 인간이 시키는 일만 수행하는 '인풋(입력)→아웃풋(출력)' 구조였다면 AI 에이전트는 AI가 스스로 판단하고 결정하는 '인텔리전스' 영역으로 들어선 것입니다.

예를 들어, 사람이 날짜와 예산만 전달하면 나머지는 AI 에이전트가 여행 일정을 스스로 계획하고 아고다, 익스피디아, 호텔컴바인 등 여러 여행 플랫폼에서 제공하는 여행 프로그램을 비교해서 가성비 숙소와 원하는 항공편을 예약하고 결제하는 것까지 원스톱으로 처리할 수 있습니다. 또한 프로그래머 에이전트에게 새로운 소프트웨어 기능을 설명하면, 개발에 최적화된 AI 에이전트가 이를 코드로 작성하고, 테스트하고 코드를 배포할 수도 있습니다.

AI가 AI를 개발하는 시대의 도래

2025년 7월 구글 클라우드팀과 KAIST 연구진이 공개한 AI 에이전트 ‘MLE-STAR(Machine Learning Engineering Agent via Search and Targeted Refinement)’는 마치 ‘AI 개발자’처럼 행동하는 에이전트로 복잡한 머신러닝 모델 개발과 코드 최적화 과정을 스스로 자동화하는 능력을 보여주고 있습니다. 특히 다양한 데이터 유형과 복잡한 문제를 독자적으로 해결하면서 기존 기술을 훨씬 뛰어넘는 성능을 기록해, 업계에서는 “AI가 AI를 개발하는 시대가 열렸다”는 평가까지 나오고 있습니다.

이제 반복적이고 시간이 많이 소요되던 코딩 과정을 AI가 대신함으로써, 인간 개발자는 더 창의적이고 전략적인 문제 해결에 집중할 수 있습니다. 다. 또한 오픈소스로 공개된 덕분에 스타트업이나 개인 연구자들도 손쉽게 최신 머신러닝 기법을 활용할 수 있어, AI 기술의 진입 장벽은 한층 낮아졌습니다.

또한 2024년 11월, 스탠포드대 연구원들이 arXiv(아카이브)에 발표한 논문 “Generative Agent Simulations of 1,000 People”에서는 대규모 언어 모델을 사용하여 실제 개인의 태도와 행동을 시뮬레이션하는 생성 에이전트 아키텍처를 제시해 화제를 모았습니다. 이번 연구에서는 총 1,052명이 참여하여 각자 2시간 동안 어린 시절의 추억부터 취업이나 이민에 대한 견해까지 다양한 주제에 대해 인공지능과 대화한 후에 인터뷰이의 생각이나 행동을 학습한 AI 에이전트가 실제 그 사람과 얼마나 유사한지를 조사한 결과 85%에 달하는 높은 유사성을 보였다고 합니다. 이렇게 인간의 실제 성격이나 행동을 그대로 재현하는 AI 에이전트의 출현은 사회과학 분야에서 폭넓게 응용될 것으로 기대됩니다.

AI 에이전트는 의료/헬스케어 시장에도 가능성을 보여주고 있습니다. 중국 칭화대 연구진은 '에이전트 병원(Agent Hospital)'을 만들고 이를 통해 AI 의사가 가상 환자를 치료하는 환경을 구축했다고 발표했는데요. 가상의 ‌‌‌‌AI 병원에는 14명의 AI 의사 와 4명의 AI 간호사가 근무하고 있으며 자율적인 상호작용이 가능한 GPT-4 터보 기반으로 구동됩니다. 연구진들은 급성 비인두염, 급성 비염, 기관지 천식 등 8가지 유형의 질병정보를 대규모 언어 모델에 입력한 후 각기 다른 중증도와 증상을 가진 10,000명의 가상 환자에 대한 전자건강기록을 생성했습니다. 가상 의사는 1만명의 가상 환자를 진찰한 뒤 질병에 따라 환자를 검사, 진단 및 치료하는 데 각각 88%, 95.6%, 77.6%의 성공률을 기록했습니다.

AI와 인간의 협업 모델 찾아야…

하지만 AI 에이전트가 본격 도입되기 전에 해결해야 할 과제들이 있습니다. 해외 주요 대학과 AI 연구자들은 “AI 에이전트가 아직은 연구용 프로토타입 단계임을 지적하면서 이 기술이 가져올 사회적 파장에 대한 논의와 사회적 합의가 중요하다”고 말하고 있습니다. 다시 말해 AI 에이전트를 도입하여 모든 과정을 자동화하기보다는 AI 에이전트가 기본 업무를 수행하면 인간 전문가가 최종 결정을 내리는 '인간 협업(Human-in-the-loop)' 모델의 중요성이 강조되고 있습니다.

결국 AI 에이전트의 도입은 단순한 자동화에 그치는 것이 아니라, 데이터 보안과 윤리적 책임을 기반으로 한 인간 중심의 협업체계를 구축하는 방향으로 설계되어야 하며, 이를 통해 기술의 효율성을 극대화하는 동시에 사회적 신뢰를 먼저 확보해야 할 것입니다.

글: 투이컨설팅 디지털 연구소