에이전트는 도구를 활용하여 자율적으로 작업하는 시스템이다. 이를 에이전틱(Agentic) AI라고 하는데, 기존 AI와 세 가지 차이가 있다.
- 계획 수립 능력 : 복잡한 목표를 여러 단계로 분해하고 실행 순서를 결정한다.
- 도구 활용 능력 : API 호출, 외부 서비스 연동 등을 자율적으로 작업한다.
- 기억 및 학습 능력 : 과거 상호작용을 기억하여 더 나은 결과를 도출한다.
예를 들어 “경쟁사 분석 보고서를 작성해줘”라는 요청에 기존 AI는 일반적인 답변만 제공했다. 반면 에이전틱 AI는 웹 검색을 통해 최신 정보를 수집하고, 데이터를 분석하여, 문서 형태로 정리하여 요청된 업무를 완수한다.
에이전트 경쟁
빅테크와 스타트업에서 주목할 만한 에이전트 기업들이 등장하고 있다.
- OpenAI : 2023년 6월 GPT-4와 GPT-3.5 Turbo에 펑션 콜링(Function Calling) 기능을 추가했다. 이 기능은 AI가 외부 API를 직접 호출하고, 계산기, 달력, 이메일 시스템 등 다양한 도구를 자율적으로 사용할 수 있게 돕는다.
- Microsoft : 2024년 코파일럿 스튜디오(Copilot Studio)를 출시하며 워크플로우 자동화에 집중하고 있다. 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 Excel 데이터 분석 → PowerPoint 자동 생성 → Teams 공유까지 연결된 업무 프로세스를 AI가 처리한다.
- Google : 워크스페이스용 제미나이(Gemini for Workspace)에서 멀티모달 에이전트를 구현했다. 문서, 이미지, 음성을 동시에 처리하며, Gmail에서 이메일을 읽고 → Drive에서 관련 문서를 찾고 → Docs에서 응답을 작성하는 연속 작업을 자동화한다.
- Meta : 비즈니스 AI(Business AI)를 통해 광고 생성부터 타겟팅, 성과 분석까지 마케팅 업무를 AI가 관리하는 시스템을 테스트하고 있다.
- Cognition Labs : 최초의 AI 소프트웨어 엔지니어를 표방하는 데빈(Devin)을 개발했다. 데빈은 CLI 명령, 코드 작성, 브라우저 조작이 통합된 실행 환경에서 자연어 요청을 받아 문제를 분석하고 작업을 수행한다.
- Anysphere : AI 코딩 도구 커서(Cursor)를 개발하여 출시 1년 만에 연간 구독 매출(ARR, Annual Recurring Revenue)이 1억 달러를 넘어섰다. 빠른 성장으로 개발자들 사이에서 주목받고 있다.
성과와 한계
에이전트 기술은 반복적이고 규칙적인 업무일수록 에이전트의 성능이 뛰어나다. 문서 분류와 요약, 데이터 수집과 정리, 이메일 자동 분류와 답변 등에서 사람 수준의 정확도를 달성하고 있다.
특히 대량 데이터 처리에서 에이전트의 장점이 두드러진다. 수천 건의 문서를 동시에 분석하거나 고객 문의를 24시간 처리하는 작업에서 사람보다 빠르고 일관된 결과를 제공한다.
하지만 한계도 존재한다. 창의적인 판단이 필요한 업무, 맥락 이해가 복잡한 상황, 예측하지 못한 문제에서는 여전히 사람의 개입이 필요하다. 또한 에이전트가 내린 판단의 근거를 설명하기 어려운 경우가 많아, 책임 소재가 중요한 업무에서는 제한적으로만 활용되고 있다.