영화 ‘아이언맨’의 ‘자비스’를 기억하시나요? 주인공 토니 스타크의 명령을 수행하는 것은 물론, 스스로 판단하여 위험을 예측하고 문제를 해결하는 장면이 아마 가장 먼저 떠오를 것입니다. 이처럼 AI이 단순히 ‘도와주는’ 역할을 넘어 ‘스스로’ 행동하는 시대인 ‘Agentic Era’가 오고 있습니다!
지금까지의 AI는 주로 우리가 시키는 일을 해주는 ‘조력자(AI Assistant)’ 역할에 머물렀습니다. 마치 똑똑한 비서처럼, “오늘 날씨 어때?”라고 물으면 날씨 정보를 알려주고, “이메일 답장 좀 써줘”라고 하면 답장을 작성해 주는 식이었습니다. 하지만 Agentic Era의 AI는 다릅니다. 마치 ‘자비스’처럼 스스로 목표를 세우고, 필요한 정보를 찾아 분석하고, 문제 상황에 능동적으로 대처하는 ‘주체적인(AI Agent)’ 존재로 진화하고 있습니다.
이러한 변화를 이끄는 것은 바로 AI 에이전트입니다. AI 에이전트는 단순히 질문에 답변하는 것을 넘어 마치 사람처럼 스스로 생각하고 판단하여 행동하는 지능형 소프트웨어라 할 수 있습니다. 예를 들어 쇼핑몰의 AI 에이전트는 고객의 구매 패턴을 분석하여 개인에게 맞는 상품을 추천하고, 고객 문의에 즉시 답변하며, 재고 관리 및 배송까지 자동으로 처리할 수 있습니다. 마치 숙련된 직원이 24시간 상주하는 것과 같다고 볼 수 있습니다.
이번 포스팅에서는 AI 에이전트가 무엇인지, 그리고 구글 클라우드(Google Cloud)가 제시하는 AI 에이전트는 구체적으로 무엇인지 알아보겠습니다.
구글 클라우드가 제시하는 AI 에이전트
구글 클라우드는 비즈니스 현장에서 AI 에이전트가 가지는 가치를 주목하고 있습니다. 구글 클라우드 넥스트 24(Google Cloud Next 24) 행사의 기조연설을 주의 깊게 들은 분은 기억이 날 것입니다. 당시 구글 클라우드는 6개 영역에서 활약할 수 있는 AI 에이전트의 개념을 제시하였습니다. 이들 AI 에이전트는 기업의 비즈니스 현장에서 고객(Customer) 경험 개선, 직원(Employee) 역량 강화, 창의적(Creative) 결과물 생산, 데이터(Data) 활용 극대화, 코드(Code) 개발 지원, 보안(Security) 강화 등의 역할을 맡습니다.
- Customer: AI 에이전트는 고객 문의에 즉각적으로 대응하고, 고객의 상황에 맞는 맞춤형 제안을 통해 만족도를 높입니다. 예를 들어 쇼핑몰에서는 고객의 이전 구매 기록을 바탕으로 개인화된 추천을 제공하고, 문의에 실시간으로 답변하여 고객의 쇼핑 경험을 개선할 수 있습니다.
- Employee: 직원들을 돕는 AI 에이전트는 업무 효율화를 이루는 데 핵심 역할을 합니다. 반복적인 업무는 자동화하고, 필요한 정보를 빠르게 검색하거나 문서를 정리해 직원들이 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 합니다.
- Creative: AI 에이전트는 창의적인 작업에서도 유용합니다. 가령 마케팅 팀은 AI 에이전트를 이용해 새로운 광고 카피를 작성하거나 컨텐츠 아이디어를 발굴할 수 있습니다. 이를 통해 독창적이고 매력적인 결과물을 더 쉽게 만들 수 있습니다.
- Data: AI 에이전트는 방대한 데이터를 분석하고 통찰을 도출하는 데 뛰어난 역량을 보여줍니다. 빅데이터 분석, 트렌드 파악, 예측 모델링 등 데이터 기반 의사결정을 지원해 기업이 더욱 스마트하게 움직일 수 있도록 도와줍니다.
- Code: 개발자에게도 AI 에이전트는 큰 도움이 됩니다. 코드 자동 완성, 에러 디버깅, 최적화 제안 등 개발 프로세스를 효율화하고 생산성을 높여주는 조력자로 활약합니다.
- Security: 마지막으로 보안 운영 현장에서(Security Operation) AI 에이전트는 최신 위협 인텔리전스를 참조해 공격 기법을 빠르게 파악하거나, 자동화된 워크플로우로 침해 이벤트에 즉시 대응해 계정 차단, 로그 분석, 보고서 생성 등의 작업을 맡아 할 수 있습니다.
AI 에이전트 구현 방식의 진화
AI 기술을 빠른 발전으로 우리는 프롬프트 기반 AI 어시스턴트를 넘어 이제 멀티 AI 에이전트 구현까지 가능한 시대에 살고 있습니다. AI 어시스턴트, AI 에이전트, 멀티 AI 에이전트는 각각 그 목적과 쓰임이 있습니다. 관련해 각각의 개념을 구분해 보겠습니다.
프롬프트(Prompt)
프롬프트는 AI 모델, 특히 LLM(Large Language Model))에게 무엇을 할지 지시하는 단일 입력입니다. 사용자는 질문, 명령, 또는 특정 상황을 설명하는 텍스트를 모델에게 주고, 모델은 그에 따른 응답을 생성합니다. 이 방식은 가장 기본적인 형태로 정교한 시스템 구성 없이도 비교적 쉽게 AI의 능력을 확인할 수 있다는 장점이 있습니다. 특징으로는 간단하고 직관적이지만, 한 번에 해결할 수 있는 문제 범위가 제한적이며, 특정 목표를 달성하기 위한 장기적 맥락 유지나 복잡한 태스크 수행에 한계가 있다는 것을 꼽을 수 있습니다.
AI 에이전트(AI Agent)
AI 에이전트는 단순 응답 생성에 머무르지 않고, 목표를 스스로 설정하거나 전략을 고민하며, 필요한 정보를 탐색하는 등 자율적 행동을 수행하는 AI 시스템입니다. AI 에이전트는 단순히 문장 하나를 만들어내는 것이 아니라 주어진 목표를 향해 능동적으로 행동(Action), 관찰(Observation), 계획(Planning)을 반복합니다. 특징은 다음과 같이 정리해 볼 수 있습니다.
명시적인 사용자 프롬프트 없이도 스스로 판단하고 다음 단계로 이동할 수 있습니다. 인터넷 검색, 데이터베이스 조회, 다른 도구(tool) 활용 등을 통해 문제 해결에 필요한 리소스를 능동적으로 찾아냅니다. 기업에서 사용하는 AI 에이전트의 경우, 고객 문의 해결, 내부 문서 분석, 코드 작성 및 디버깅, 데이터 분석 등 다양한 태스크를 자동으로 처리할 수 있어 업무 효율을 높여줍니다.
멀티 AI 에이전트(Multi AI Agent)
멀티 AI 에이전트 단계는 한 대의 AI 에이전트가 아닌, 여러 개의 에이전트들이 협력하거나 경쟁하며 문제를 해결하는 체계입니다. 각각의 에이전트는 고유한 전문성이나 역할을 가지고 있으며, 이들끼리 토론, 협상, 정보 공유 같은 상호 작용을 통해 더 복잡하고 거대한 문제를 풀어갈 수 있습니다. 특징은 다음과 같습니다.
에이전트들은 서로 다른 관점을 제시하고, 상대방의 출력을 입력으로 사용하여 새로운 아이디어를 도출합니다.
협력형 멀티 에이전트 시스템은 집단지성을 형성하여 단일 에이전트보다 더욱 효율적이고 창의적인 해결책을 찾을 수 있습니다. 특정 분야 전문 에이전트들로 구성된 생태계를 통해 더욱 정교한 작업 처리 및 자동화가 가능해집니다.
New! 패러다임에 적응해야 할 때
Agentic Era는 AI의 새로운 패러다임을 의미합니다. 이제 AI는 단순한 조력자가 아닌, 자율적으로 사고하고 행동하는 에이전트로 진화하고 있습니다. 이러한 변화 속에서 구글 클라우드의 AI 에이전트 생태계(AI Agent Ecosystem)는 기업들이 더욱 스마트하고, 창의적이며, 안전하게 비즈니스를 운영할 수 있는 기반을 제공합니다. 더 자세한 내용이 궁금하시다면 메가존소프트가 도움을 드리겠습니다.
