AI 에이전트(AI Agents)란 무엇인가?

2025-01-22 최성철

ChatGPT, 생성형 AI!
이제는 누구나 한 번쯤 들어본 익숙한 용어입니다. 하지만 AI 기술의 급속한 발전을 보며 우리는 새로운 질문을 던집니다.
"다음은 무엇일까?", "AI는 어디까지 진화할까?"
이 질문의 중심에는 최근 주목받고 있는 개념이 있습니다. 바로 AI 에이전트(AI Agents)입니다.

불과 몇 년 전까지만 해도 AI 에이전트는 인터넷 검색과 초기 사례를 통해 조용히 주목받기 시작한 기술이었습니다. 그러나 올해 CES 2025의 명실상부한 핵심 화두는 단연 ‘AI 에이전트’였습니다.

왜 지금 AI 에이전트가 주목받고 있는가?

AI 에이전트(AI Agents)는 사용자의 개입 없이 자율적으로 작동하며, 환경을 인지하고 학습하여 주어진 목표를 달성하거나 문제를 해결하는 지능형 소프트웨어 시스템입니다. 이는 먼 미래의 기술처럼 보일 수 있지만, AI 에이전트는 이미 일상과 업무 전반에 스며들며 새로운 패러다임을 형성하고 있습니다.

그렇다면 왜 지금, AI 에이전트가 이처럼 주목받고 있을까요?

변화의 출발점은 바로 코로나19 팬데믹입니다. 팬데믹은 전 세계 기업들로 하여금 원격 근무와 디지털 전환에 빠르게 적응하도록 강제했습니다. 생산성과 경쟁력을 유지하기 위해, 기업들은 기존의 단순한 자동화를 넘어선 지능형 시스템을 도입해야 했습니다. 이 과정에서 환경을 이해하고 스스로 학습하며 의사결정까지 지원할 수 있는 AI 에이전트의 필요성이 급부상했습니다. 팬데믹 이후에도 AI 에이전트는 기존의 업무 방식에 근본적인 변화를 가져오는 도구로 정착되고 있습니다. 즉, AI 에이전트는 업무 자동화, 고객 맞춤형 서비스 제공, 실시간 의사결정 지원 등을 통해 새로운 가치를 창출하며 산업 전반에서 필수적인 존재가 되고 있습니다.

특히, 생성형 AI의 등장은 AI 에이전트의 발전을 더욱 가속했습니다. OpenAI의 ChatGPT와 같은 생성형 AI는 대화를 생성하는 기술을 넘어서 복잡한 의사결정을 지원하며 비즈니스 요구에 즉각적으로 대응할 수 있는 역량을 제공했습니다. 생성형 AI는 기업의 생산성과 효율성을 혁신적으로 향상하며, AI 에이전트가 가진 잠재력을 한 단계 끌어올렸습니다.

결국, AI 에이전트는 기술적 진화와 경제적 필요성 속에서 강력한 시너지 효과를 만들어낸 기술입니다. 이는 단순히 최신 트렌드로 끝나지 않을 것입니다. AI 에이전트는 미래의 비즈니스와 산업의 핵심 동력으로 확고히 자리 잡을 것입니다.

AI 에이전트는 어떻게 발전했을까?

AI 에이전트는 어떻게 지금의 모습에 이르게 되었을까요? AI 에이전트의 발전은 기술의 진화 그 이상으로, 사용자와 산업 전반의 변화에 대응하는 방식으로 이뤄졌습니다.

초기의 AI 시스템은 명확하게 정의된 규칙을 기반으로 작동했습니다. 이 시스템은 주로 FAQ 봇이나 예약 시스템처럼 단순한 문제를 해결하는 데 초점이 맞춰졌습니다. 하지만 이러한 초기 시스템은 환경 변화에 적응하거나 비정형 데이터를 다루는 데 한계가 있었습니다. 이후 딥러닝과 생성형 AI 기술의 등장으로 AI 에이전트는 단순한 데이터 처리를 넘어 사람처럼 맥락을 이해하고 학습하는 능력을 갖추게 되었습니다. 이를 통해 대규모 데이터에서 패턴을 추출하고, 보다 복잡한 문제를 해결할 수 있는 역량을 확보했습니다.

또한 멀티모달 AI의 등장은 AI 에이전트가 텍스트, 음성, 이미지 등 다양한 데이터를 통합적으로 처리할 수 있도록 했습니다. 예를 들어, 전자상거래에서는 고객의 검색 기록과 구매 패턴을 분석하여 맞춤형 추천을 제공하거나, 헬스케어에서는 환자의 의료 기록과 실시간 데이터를 종합 분석해 개인화된 진단과 치료 계획을 제시하는 방식으로 혁신을 이끌고 있습니다.

이제 AI 에이전트는 사용자를 보조하는 도구를 넘어 스스로 문제를 정의하고 해결하는 자율적 시스템으로 진화하고 있습니다. 이는 기존의 챗봇이나 가상 어시스턴트와 같은 기술과는 차별화된 특성을 보여줍니다.

챗봇과의 차별성: 챗봇이 단순히 질문에 답하거나 정적인 정보를 제공하는 데 그친다면, AI 에이전트는 대화의 맥락을 파악하고 맞춤형 솔루션을 제시합니다.
가상 어시스턴트와의 차별성: 가상 어시스턴트가 알람 설정이나 단순 작업에 머문다면, AI 에이전트는 데이터를 통합 분석해 복합적인 의사결정을 지원합니다.

앞으로 AI 에이전트는 더욱 통합적이고 적응적인 형태로 발전할 것입니다. 생성형 AI와 멀티모달 AI 기술이 융합된 단일 플랫폼으로서, 다양한 기능을 수행하고, 사용자의 변화하는 요구에 유연하게 적응할 수 있는 시스템으로 변모할 것입니다.

AI 에이전트가 중요한 이유는 무엇인가?

AI 에이전트는 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 이 기술은 이미 비즈니스와 개인의 일상에 깊숙이 스며들며, 생산성과 효율성을 극대화하고 새로운 혁신을 가능하게 하는 중심축으로 안착하고 있습니다. 그렇다면 왜 AI 에이전트가 중요한 기술로 평가받고 있을까요? 다음 세 가지 관점에서 그 중요성을 살펴보겠습니다.

업무 자동화의 혁신

AI 에이전트는 단순히 반복 작업을 자동화하는 것을 넘어서, 복잡한 데이터 분석과 실시간 의사결정을 지원하며 업무의 패러다임을 변화시키고 있습니다. 예를 들어, 금융기관에서는 AI 에이전트를 통해 수천만 건의 거래를 실시간으로 분석하여 사기성 거래를 탐지하고, 이를 기반으로 신뢰도 높은 보안 체계를 구축하고 있습니다. 이를 통해 직원들은 단순한 데이터 처리에서 벗어나 보다 전략적이고 창의적인 업무에 몰두할 수 있습니다.

개인화된 고객 경험의 진화

AI 에이전트는 고객 데이터를 심층 분석하여 각 개인의 취향과 행동 패턴에 맞는 맞춤형 서비스를 제공합니다. 전자상거래 플랫폼에서는 AI 에이전트가 고객의 행동 데이터를 분석해 개인화된 추천을 제공함으로써 매출 증가와 고객 만족도를 동시에 실현하고 있습니다. 한 리테일기업은 AI 에이전트 도입 후 구매 전환율이 20% 이상 상승하며 고객 충성도를 획기적으로 강화하는 성과를 거두었습니다.

데이터 기반 의사결정의 가속화

현대 비즈니스에서 데이터는 곧 경쟁력입니다. AI 에이전트는 방대한 데이터를 분석하고, 예측 모델을 활용해 최적의 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 제조기업들은 AI 에이전트를 통해 재고 관리를 최적화하거나, 물류 시스템의 병목 현상을 해결함으로써 운영 효율성을 크게 개선하고 있습니다. 또한 이러한 데이터 기반 통찰을 통해 시장 변화에 민첩하게 대응하며 경쟁력을 유지하고 있습니다.

이러한 의미에서 AI 에이전트는 기술의 발전만을 의미하는 것이 아니라, 우리의 업무 방식과 산업 구조를 근본적으로 변화시키는 필수적인 도구가 될 것입니다.

AI 에이전트 아키텍처

세계경제포럼(WEF)에 따르면, AI 에이전트는 환경(Environment), 센서(Sensors), 학습(Learning), 컨트롤 센터(Control Centre), 실행기(Effectors)로 구성된 구조를 통해 사용자의 요구와 환경 변화에 적응하며 자율적으로 작동합니다. 여기에 LLM(Large Language Model), 코파일럿(Copilot), 자동화(Automation) 기술과 결합함으로써, AI 에이전트는 더 높은 수준의 지능과 실행력을 발휘할 수 있습니다.

Key Components of Advanced AI Agents(출처: 세계경제포럼)

환경(Environment): 디지털 인프라 및 물리적 인프라

환경은 AI 에이전트가 작동하는 디지털 인프라(클라우드 시스템, 네트워크 등)와 물리적 인프라(IoT 디바이스, 로봇 등)로, LLM, 코파일럿, 자동화가 상호작용하여 결과를 최적화합니다.

센서(Sensors): 데이터를 수집하고 이해하는 단계

센서는 AI 에이전트가 디지털/물리적 환경에서 데이터를 수집하는 첫 번째 단계로, LLM이 이 데이터를 이해하고 문맥을 해석합니다. LLM은 센서 데이터를 기반으로 텍스트, 음성, 이미지를 포함한 멀티모달 데이터를 통합적으로 처리하여 다음 단계로 전달합니다. 즉, 사용자의 입력 데이터, 디지털 로그, IoT 센서를 통해 환경을 인식하고, 이 데이터를 분석 가능한 형태로 컨트롤 센터로 전달합니다.

학습(Learning): 지속적 개선

학습 모듈은 센서로부터 받은 데이터와 과거 메모리를 바탕으로 성능을 개선합니다. 이를 통해 AI 에이전트는 정적이지 않고, 변화하는 환경에 적응하며 더욱 정교한 행동을 수행할 수 있습니다.

컨트롤 센터(Control Centre): 의사결정과 계획

컨트롤 센터는 AI 에이전트의 두뇌 역할을 하며, 데이터를 처리하고 의사결정을 내립니다. 이 과정에서 LLM, 코파일럿, 자동화가 각각 고유한 역할을 담당하며 협력합니다.

LLM(Large Language Model): 데이터를 분석하고, 주어진 목표를 달성하기 위해 최적의 전략을 설계합니다.
코파일럿(Copilot): LLM이 생성한 계획과 데이터를 기반으로 사용자가 직관적으로 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.
자동화(Automation): RPA와 같은 기술을 활용해 단순 작업에서 복잡한 프로세스까지 실행을 자동화합니다.

실행기(Effectors): 계획된 행동의 실행

실행기는 컨트롤 센터에서 설계된 행동을 디지털/물리적 환경에서 실행합니다.

이와 같은 구조를 통해 AI 에이전트는 사용자의 요구와 환경 변화에 능동적으로 적응하며 고도화된 의사결정을 내리는 지능형 시스템으로 발전하게 합니다.

삼성SDS에서 제안하는 AI 에이전트 솔루션

AI 에이전트가 가진 잠재력을 극대화하고, 기업이 변화하는 디지털 환경에서 경쟁력을 확보하기 위해서는 단순한 기술 이상의 솔루션이 필요합니다. 삼성SDS는 AI 에이전트의 설계부터 실행, 관리, 그리고 최적화까지 전 과정을 지원하는 가운데, FabriX, Brity Copilot, Brity Automation 등의 솔루션을 제공합니다.

FabriX: AI 에이전트의 핵심 인프라

FabriX는 기업의 데이터를 안전하게 통합하고 활용할 수 있는 기업 전용 생성형 AI 플랫폼으로, AI 에이전트가 학습하고 실행할 수 있도록 최적화된 환경을 제공합니다. 특히, 삼성리서치에서 개발한 Samsung LLM(Samsung Large Language Model)을 기반으로 복잡한 언어 이해와 생성 능력을 발휘하며, 다양한 AI 모델을 조합해 특정 업무와 환경에 최적화된 에이전트를 설계할 수 있습니다.

FabriX의 차별화된 특징은 다음과 같습니다.

Agent Studio를 통한 기업 맞춤형 AI 에이전트 설계 및 배포
프롬프트 스튜디오/프롬프트 라이브러리 통해 지식자산 공유 및 협업
ERP, CRM 등 주요 시스템과의 원활한 연동으로 실시간 데이터 분석

FabriX는 기술 플랫폼 이상으로 기업이 AI 에이전트를 활용해 새로운 가치를 창출하도록 돕는 강력한 기반이 되고 있습니다.

Brity Copilot: AI 기반의 스마트 디지털 비서

Brity Copilot은 메일, 메신저, 미팅, 오피스 등 어느 위치에서나 자유롭게 생성형 AI 서비스를 이용할 수 있는 디지털 비서입니다. 미팅 중 실시간 자막/번역, 회의 내용 Q&A, 회의록 작성, 메신저 대화 요약, 이메일 작성 등 일상 업무의 대부분을 Brity Copilot이 담당함으로써, 사용자들은 더 전략적이고 창의적인 업무에 몰두할 수 있습니다.

Brity Copilot이 제공하는 주요 기능

정확한 음성 인식률(한국어 정확도 94% 이상)을 바탕으로 실시간 자막부터 회의 요약까지 완벽 지원
키워드 및 메시지 패턴 분석으로 주요 내부정보나 소스코드 입력 시 자동으로 발송 차단
사내 업무 시스템들과 연계된 통합 검색 지원

Brity Copilot은 기업의 일하는 방식을 완전히 새롭게 바꾸는 기업 맞춤형 생성형 AI 서비스를 제공합니다.

Brity Automation: 완전한 하이퍼오토메이션 실현

Brity Automation은 AI 에이전트가 RPA를 넘어 복잡한 업무 프로세스까지 처리할 수 있도록 지원합니다. 머신러닝, 자연어 처리, OCR 등 다양한 AI 기술을 통합해 반복적이고 시간 소모적인 업무를 효율적으로 자동화합니다.

Brity Automation의 주요 강점

End-to-End 자동화로 단순 작업부터 복잡한 워크플로우까지 전체 프로세스 자동화 지원
총 660여 종의 자동화 라이브러리로 자동화 구현 범위 확대
생성형 AI를 활용해 더욱 쉬워진 자동화 지원
Human-in-the-Loop 기능을 통해 사람과의 협업 기반 의사결정 지원

Brity Automation은 생성형 AI와 연계한 Copilot 기능을 통해 대화형으로 업무 설계와 실행이 가능하며, 업무 진행 중인 담당자에게 단순 알림부터, 진행 승인 및 작업 상세 정보 입력까지 제공하여 업무의 시작부터 마무리까지 자동화를 가능하게 합니다.

마무리

AI 에이전트는 미래 기술이 아니라, 현재를 바꾸고 있는 혁신의 중심입니다. 업무 자동화, 고객 맞춤형 서비스, 데이터 기반 의사결정에 이르기까지 AI 에이전트는 산업 전반에서 새로운 표준을 제시하고 있습니다.

기업은 AI 에이전트를 전략적으로 활용해 경쟁 우위를 확보하는 데 집중해야 합니다. 삼성SDS는 AI 에이전트의 역량을 최대화하며 조직 전체의 생산성과 효율성을 극대화할 수 있는 통합적이고 유연한 지원 체계를 제공하는 전략적 파트너입니다.

References
[1] Navigating the AI Frontier: A Primer on the Evolution and Impact of AI Agents: https://www.weforum.org/publications/navigating-the-ai-frontier-a-primer-on-the-evolution-and-impact-of-ai-agents/
[2] Levels of AI Agents: from Rules to Large Language Models: https://arxiv.org/pdf/2405.06643
[3] Intelligent Agents: Theory and Practice: https://www.cs.cmu.edu/~motionplanning/papers/sbp_papers/integrated1/woodridge_intelligent_agents.pdf
[4] AI Agents from Copilots to Coworkers: Historical Context, Challenges, Limitations, Implications, and Practical Guidelines: https://www.preprints.org/frontend/manuscript/7f860946f8f6008f5ef187a10a1c07d3/download_pub
[5] AI Agents That Matter: https://arxiv.org/abs/2407.01502
[6] The Rise of AI Agents: Unleashing Productivity and Innovation: https://www.oracle.com/a/ocom/docs/applications/the-rise-of-ai-agents-unleashing-productivity-and-innovation.pdf
[7] Prompting for action: How AI agents are reshaping the future of work: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/consulting/us-ai-institute-generative-ai-agents-multiagent-systems.pdf
[8] What Are AI Agents?: https://www.ibm.com/think/topics/ai-agents
[9] CES: https://www.ces.tech/
[10] FabriX: https://www.samsungsds.com/kr/ai-fabrix/fabrix.html
[11] Brity Copilot: https://www.samsungsds.com/kr/copilot/brity-copilot.html
[12] Brity Automation: https://www.samsungsds.com/kr/ai-automation/brity-automation.html

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최성철 IT트렌드 전문가

삼성SDS 전략마케팅팀

Corporate Strategy & Business Development, and Customer Success Lead