1. AI 에이전트의 등장과 중요성

최근 생성형 AI 기술이 비약적으로 발전하면서 AI 에이전트가 새로운 패러다임으로 주목받고 있다. 많은 전문가들은 AI 에이전트가 생성형 AI의 킬러앱이 될 것이라고 예측한다. 오픈AI의 CEO 샘 올트먼은 "AI 에이전트는 AI 기술 발전의 다음 단계이며, 사람들의 삶을 근본적으로 변화시킬 것"이라고 강조했다.

AI 에이전트는 기존의 대규모 언어 모델(LLM)과 다르게 사용자의 목표를 깊이 이해하고 자율적으로 행동한다. 올트먼은 생성형 AI 서비스가 텍스트 채팅 중심에서 음성과 행동 중심으로 바뀔 것이라고 전망했다. 더 나아가, AI 에이전트 하나만으로 모든 요구사항을 해결할 수 있는 새로운 AI 디바이스의 등장을 예견했다.

AI 에이전트는 정보 제공과 간단한 작업 수행을 넘어, 복잡한 문제를 해결하고 장기적인 목표를 달성하는 데 도움을 줄 수 있는 지능형 비서로 발전하고 있다. 이러한 변화는 우리의 일상과 업무 방식을 어떻게 변화시킬까.

2. AI 에이전트의 정의와 기존 LLM과의 차이점

AI 에이전트와 LLM의 가장 큰 차이점은 자율성에 있다. LLM이 주로 사용자의 질문에 대답하는 수동적인 역할에 머물렀다면, AI 에이전트는 사용자의 목표를 이해하고 그에 맞춰 독립적으로 행동한다. 이는 마치 개인 비서가 우리의 일상적인 업무를 완벽하게 대신해주는 것과 같다. 미국 프린스턴 대학교 연구진이 제시한 AI 에이전트의 세 가지 조건은 다음과 같다:

1. 복잡한 환경에서 인간의 지시 없이도 어려운 목표를 추구할 수 있는 능력
2. 자연어로 지시를 받고 인간의 감독 없이 자율적으로 행동할 수 있는 능력
3. 목표 달성을 위해 웹 검색이나 프로그래밍 같은 도구 사용을 스스로 계획하는 능력

AI 에이전트는 거대 언어 모델이나 멀티모달 모델을 기반으로 인간의 자연어 명령을 이해하고 자율적으로 답을 찾아 이용자의 요구를 처리할 수 있는 시스템이다.

AI 에이전트의 핵심 기능을 사용자가 "다음 달 내 생일 파티를 준비해줘."라고 AI 에이전트에 지시한 사례를 들어 설명해 보자:

a) 장기 기억(Long-term memory) 활용: AI 에이전트는 사용자의 과거 생일 파티 기록, 선호도, 친구 목록 등을 분석한다. 예를 들어, 사용자가 작년에 조용한 실내 모임을 가졌고, 이탈리안 요리를 좋아한다는 정보를 기억해낸다. 또한, 사용자의 가장 친한 친구 5명의 명단과 연락처를 확인한다.

b) 자율적 작업 계획 수립: AI 에이전트는 생일 파티 준비를 위한 세부 계획을 자동으로 수립한다:

• 날짜 선정: 사용자와 주요 친구들의 일정을 확인하여 최적의 날짜를 제안한다.
• 장소 물색: 사용자가 선호하는 이탈리안 레스토랑 목록을 작성한다.
• 게스트 리스트 작성: 초대할 친구 목록을 만든다.
• 예산 책정: 과거 지출 패턴을 바탕으로 적정 예산을 산정한다.
• 선물 아이디어 구상: 사용자의 최근 관심사를 바탕으로 선물 리스트를 작성한다.

c) 자율적 의사결정: AI 에이전트는 수집한 정보를 바탕으로 최적의 선택을 한다:

• 날짜: 가장 많은 친구들이 참석 가능한 날짜로 결정한다.
• 장소: 리뷰가 좋고 예산에 맞는 이탈리안 레스토랑을 선택한다.
• 초대 인원: 친밀도와 최근 연락 빈도를 고려해 10명의 게스트를 선정한다.
• 메뉴: 사용자와 친구들의 식습관을 고려해 메뉴를 구성한다.
• 테마: 사용자의 최근 취미인 여행을 테마로 결정한다.

d) 액션 실행: AI 에이전트는 결정된 사항을 바탕으로 실제 준비 작업을 수행한다:

• 레스토랑 예약: 선택된 레스토랑에 연락하여 날짜와 인원에 맞는 예약을 진행한다.
• 초대장 발송: 선정된 게스트들에게 맞춤형 디지털 초대장을 제작하고 발송한다.
• 선물 주문: 사용자의 최근 관심사인 여행 관련 가젯을 온라인으로 주문한다.
• 케이크 주문: 사용자가 좋아하는 티라미수 케이크를 주문한다.
• 일정 등록: 확정된 파티 일정을 사용자의 캘린더에 등록하고, 당일 리마인더를 설정한다.

이 과정을 통해 AI 에이전트는 사용자의 단일 명령을 받아 장기 기억을 활용하고, 자율적으로 계획을 수립하며, 의사결정을 내리고, 최종적으로 필요한 액션을 실행한다.

3. AI 에이전트의 발전 과정

AI 에이전트의 개념은 2023년 3월 30일, 오토GPT(AutoGPT)의 등장으로 본격화되었다. 오토GPT는 GPT-4를 기반으로 한 기술로, 사용자가 설정한 목표를 달성하기 위해 필요한 작업들을 스스로 분석하고, 계획하며, 자동화하여 실행하는 방식으로 작동한다. 이는 인간의 개입 없이도 목표를 이루는 초기 단계의 인공 일반 지능(AGI)으로 여겨지며, 많은 개발자들 사이에서 큰 관심을 모았다.

오토GPT는 다양한 외부 소프트웨어와 소통하며 스스로 반복 학습을 거쳐 목표에 도달하는 구조였다. 이 앱은 출시 직후 GitHub에서 가장 인기 있는 프로젝트 중 하나로 성장했다.

오토GPT의 등장 이후, 많은 개발자들이 이에 관심을 보였고, 이를 기반으로 한 수많은 AI 에이전트 프로젝트들이 GitHub에 등록되기 시작했다. 또한, Anthropic, Adept, HuggingFace 등의 스타트업들이 AI 에이전트를 앞세우며 주목을 받았다.

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4. 에이전틱 워크플로우(Agentic Workflow): AI 에이전트의 협업과 오류 방지 모델

AI 에이전트가 할루시네이션 등 잘못된 판단을 하게 되면 심각한 문제가 발생할 수 있다. 예를 들어, 금융 관련 작업에서 AI 에이전트가 잘못된 정보를 제공하거나 부적절한 투자 결정을 내릴 경우, 사용자에게 큰 경제적 손실을 초래할 수 있다. 이러한 위험을 최소화하기 위해 스탠포드대학의 앤드류 응 교수의 '에이전틱 워크플로우(Agentic Workflow)' 개념이 등장했다. 이는 여러 AI 에이전트가 협력하여 복잡한 작업을 수행하는 방식을 말한다.

에이전틱 워크플로우의 핵심 요소는 다음과 같다:

1. 멀티 에이전트 시스템: 다양한 전문 분야의 AI 에이전트들이 함께 작업한다. 각 에이전트는 특정 분야의 전문성을 가지고 있으며, 이들이 협력하여 복잡한 문제를 해결한다.
2. 상호 검증: 각 에이전트가 생성한 결과를 다른 에이전트들이 검토하고 검증한다. 이를 통해 단일 에이전트가 범할 수 있는 오류를 줄이고, 결과의 신뢰성을 높인다.
3. 반복적 개선: 검증 과정에서 발견된 오류나 불일치를 수정하며 결과를 지속적으로 개선한다. 이는 마치 인간 전문가들이 협업하며 결과물을 개선해나가는 과정과 유사하다.
4. 합의 도출: 여러 에이전트의 의견을 종합하여 최종 결과에 대한 합의를 이룬다. 이 과정에서 각 에이전트의 전문성과 신뢰도가 고려된다.

가령, 사용자가 복잡한 여행 계획을 세워달라고 요청했을 때, 에이전트간 다음과 같은 과정이 진행될 수 있다:

1. 여행 전문 에이전트 '에이미'가 초기 여행 계획을 수립한다. 에이미는 사용자의 선호도, 여행 기간, 목적지 등을 고려하여 전체적인 일정을 잡는다.
2. 재무 관리 에이전트 '톰'이 에이미가 작성한 계획의 예산을 검토한다. 톰은 각 항목별 비용을 분석하고, 사용자의 예산 범위 내에서 조정이 필요한 부분을 제안한다.
3. 건강 관리 에이전트 '마이클'이 여행 일정의 건강 영향을 분석한다. 마이클은 사용자의 건강 상태, 시차, 활동량 등을 고려하여 일정의 조정이 필요한 부분을 제안한다.
4. 문화 전문 에이전트 '소피아'가 여행지의 문화적 특성과 관광 정보를 제공한다. 소피아는 각 방문지의 문화적 중요성, 현지 에티켓, 추천 관광지 등의 정보를 추가한다.
5. 모든 에이전트의 의견을 종합하여, 최종적으로 여행 계획 조정 에이전트 '올리버'가 전체 계획을 조율하고 최종안을 작성한다.

이러한 협업 과정을 통해 AI 에이전트는 여행 일정뿐만 아니라, 예산, 건강, 문화적 요소를 모두 고려한 종합적이고 맞춤화된 여행 계획을 제공할 수 있다. 또한, 각 에이전트의 전문성을 활용하여 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 있다.

5. 온디바이스 AI: 사용자 컨텍스트 기반 AI 에이전트의 보안과 프라이버시 강화

AI 에이전트는 사용자의 컨텍스트를 기반으로 동작하기 때문에 개인의 데이터를 다루는 과정에서 보안과 프라이버시 문제가 발생할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 위치 정보, 검색 기록, 금융 정보 등 민감한 개인 데이터가 클라우드 서버로 전송되어 처리될 경우, 데이터 유출이나 무단 접근의 위험이 있다

이에 대한 해결책으로 온디바이스 AI가 주목받고 있다. 온디바이스 AI는 AI 모델이 클라우드 서버가 아닌 사용자의 기기에서 직접 실행되는 기술이다.

온디바이스 AI의 주요 장점은 다음과 같다:

1. 데이터 프라이버시 강화: 개인 데이터가 기기를 떠나지 않기 때문에 데이터 유출 위험이 크게 줄어든다. 예를 들어, 사용자의 건강 정보나 금융 데이터를 기기 내에서 처리함으로써 외부 유출 가능성을 최소화할 수 있다.
2. 실시간 처리: 네트워크 지연 없이 즉각적인 AI 처리가 가능하다. 이는 빠른 응답 속도가 중요한 애플리케이션에서 특히 유용하다. 예를 들어, 음성 인식 기반의 AI 비서가 사용자의 명령에 즉각적으로 반응할 수 있다.
3. 네트워크 독립성: 인터넷 연결 없이도 AI 기능을 사용할 수 있다. 이는 네트워크 연결이 불안정한 환경에서도 일관된 서비스를 제공할 수 있게 한다. 예를 들어, 오프라인 상태에서도 AI 기반 번역 앱을 사용할 수 있다.
4. 비용 절감: 클라우드 서버 사용량을 줄여 운영 비용을 절감할 수 있다. 대규모 데이터 센터를 운영하는 대신 사용자의 기기를 활용함으로써 인프라 비용을 줄일 수 있다.
5. 개인화: 사용자의 기기에서 직접 학습하므로 더욱 개인화된 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 스마트폰의 키보드 앱이 사용자의 타이핑 패턴을 학습하여 더 정확한 자동 완성 기능을 제공할 수 있다.

그러나 온디바이스 AI는 기기의 제한된 연산 능력으로 인해 복잡한 작업에는 한계가 있다. 이를 보완하기 위해 온디바이스 AI와 클라우드 AI의 하이브리드 모델이 등장했다. 기본적인 작업은 기기에서 처리하고, 복잡한 연산이 필요한 경우에만 클라우드 AI를 호출하는 방식이다.

애플이 오픈AI와 협력하여 아이폰에 하이브리드 모델을 채용한 것도 이런 맥락에서 이해할 수 있다. 예를 들어, 간단한 질문에 대한 응답은 아이폰에서 처리하지만, 복잡한 대화나 이미지 생성 같은 작업은 클라우드의 GPT 모델을 활용할 수 있다. 이는 프라이버시를 보호하면서도 강력한 AI 기능을 제공하는 전략적 접근이다.

향후 온디바이스 AI 기술은 더욱 발전하여, 현재 클라우드에서만 가능한 복잡한 작업들도 점차 기기에서 처리할 수 있게 될 것으로 예상된다. 이는 AI 서비스의 보안성과 응답성을 크게 향상시킬 것이며, 개인화된 AI 경험을 제공하는 데 중요한 역할을 할 것이다.

6. AI 에이전트 시장의 경쟁 구도와 미래 전망

AI 에이전트 시장은 급속히 변화하고 있으며, 주요 기술 기업들이 이 시장을 선점하기 위해 치열하게 경쟁하고 있다. 최근 시장 조사에 따르면, AI 에이전트 시장은 2023년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 42.8%로 성장하여, 2030년에는 약 705억 3천만 달러 규모에 이를 것으로 전망된다​.

마이크로소프트는 ChatGPT와의 협력으로 '코파일럿'을 Windows 운영 체제에 통합하고 있다. 코파일럿은 Word, Excel 등에서 사용자가 문서 작성과 데이터 분석을 자동화할 수 있도록 돕는다​.

메타는 인스타그램과 WhatsApp에 AI 에이전트를 도입하여 복잡한 작업을 처리할 수 있도록 하고 있다. 이를 통해 사용자는 단순한 텍스트 입력만으로도 일상적인 작업을 자동화할 수 있다​​.

구글은 'Gemini Live'를 발표하여, 검색, YouTube, Gmail과 같은 서비스에서 방대한 데이터를 활용해 개인화된 AI 서비스를 제공하고 있다. 구글은 스마트폰 운영체제인 안드로이드를 통해 수집한 데이터를 바탕으로 사용자에게 최적화된 서비스를 제공하고 있다​​.

애플은 Siri를 'Apple Intelligence'로 발전시켜 사용자의 건강과 일정을 관리하는 AI 에이전트를 개발하고 있다. Siri는 iPhone, Apple Watch 등 다양한 기기에서 수집된 데이터를 통합해 사용자 맞춤형 서비스를 제공한다​.

아마존은 음성 비서 Alexa를 중심으로 AI 에이전트 서비스를 확대하고 있다. Alexa는 사용자의 일상 패턴을 학습하여 조명 조절이나 온도 관리 등 다양한 스마트홈 기능을 자동화하고 있다​.

이 경쟁에서 가장 중요한 차별화 요소는 고객 컨텍스트 데이터의 풍부함이다. 스마트폰 운영체제를 보유한 구글과 애플은 사용자들의 방대한 데이터를 수집하고 있어, AI 에이전트를 보다 정교하게 발전시킬 수 있는 유리한 위치에 있다​.

구글과 애플은 위치 정보, 앱 사용 패턴, 검색 기록 등 다양한 데이터를 바탕으로 AI 에이전트를 통해 사용자의 요구를 예측하고 더욱 개인화된 서비스를 제공할 수 있다. 스마트폰이 현대인의 삶에서 중요한 역할을 하기 때문에, 이들의 데이터 활용 능력이 AI 에이전트 시장에서 큰 경쟁 우위를 제공할 것이다​​.

따라서, 향후 AI 에이전트 시장의 승자는 가장 풍부하고 정확한 고객 컨텍스트 데이터를 보유한 기업이 될 것이다. 이런 관점에서 볼 때, 스마트폰 운영체제(OS)를 보유한 구글과 애플이 가장 유리한 위치에 있다.

구글과 애플은 각각 안드로이드와 iOS를 통해 사용자의 일상 생활 전반에 걸친 방대한 데이터를 수집할 수 있다. 스마트폰은 현대인의 삶에서 가장 밀접한 디바이스로, 사용자의 위치 정보, 앱 사용 패턴, 검색 기록, 소비 습관, 건강 정보 등 다양하고 풍부한 개인 데이터를 제공한다.

이러한 고객 컨텍스트 데이터는 AI 에이전트가 사용자의 니즈를 더 정확히 예측하고, 더 개인화된 서비스를 제공하는 데 핵심적인 역할을 한다. 따라서, 스마트폰을 통해 풍부한 사용자 데이터를 확보하고 있는 구글과 애플이 AI 에이전트 시장에서 우위를 점할 가능성이 높다. 이들은 방대한 사용자 데이터와 기술력을 바탕으로 더욱 정교하고 개인화된 AI 에이전트를 개발할 수 있을 것이다.

결론

AI 에이전트 기술은 우리의 일상과 업무 방식을 근본적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있다. Agentic Workflow를 통한 협업 모델, 온디바이스 AI를 통한 보안 강화, 그리고 풍부한 고객 컨텍스트 데이터의 활용은 AI 에이전트의 발전 방향을 보여준다.

특히 스마트폰 OS를 보유한 애플과 구글이 AI 에이전트 시장을 주도할 가능성이 높다. 이들은 방대한 사용자 데이터와 기술력을 바탕으로 더욱 정교하고 개인화된 AI 에이전트를 개발할 수 있을 것이다. 앞으로 AI 에이전트가 어떻게 발전하고, 우리의 삶을 어떻게 변화시킬지 주목해볼 필요가 있다. 이러한 변화에 적응하고 이를 활용하는 능력이 앞으로의 디지털 시대에서 중요한 경쟁력이 될 것이다.