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AI 에이전트라면 다~ 결정해줄 지니

2025-11-04

AI(인공지능)는 놀라운 발전 속도를 보여주며, 우리의 일상생활을 편리하고 효율적으로 만들어주는 핵심 기술로 자리잡고 있습니다. 최근 인간 개입은 최소한으로 하고, AI가 자율적으로 판단하고 문제 해결을 위한 행동을 하는 이른바 ‘AI 에이전트(AI Agent)’, ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’가 화두입니다.

시장조사기관 가트너는 ‘2025년 10대 전략기술 트렌드’ 중 하나로 AI 에이전트를 꼽고 향후 필수 기술로 자리잡을 것이라고 예측했으며, 젠슨 황 엔비디아 CEO는 CES 2025에서 AI 에이전트의 보편화를 예고했습니다.

본 글에서는 향후 일하는 방식의 패러다임을 바꿀 것이란 기대가 나오는 AI 에이전트의 주요 특징과 주요 산업별 AI 에이전트 활용 전망, 끝으로 기업에 주어진 도전과제를 알아보도록 합니다.

[시리즈 전체 보기👀]
① AI 에이전트 주요 특징과 워크플로우 (→ 우리는 지금 여기에 있어요!)
② 주요 산업별 활용 전망 및 기업에 주어진 과제

💫 AI 에이전트란?

아쉽게도 AI 에이전트에 대한 합의된 학술적 정의는 부재합니다. 다만 여러 시장조사기관 및 글로벌 기업들의 각기 다른 정의를 종합해보면, 이용자가 달성하고자 하는 목표를 위해 이용자 대신 다양한 경로로 정보를 수집·해석하고, 스스로 계획을 세우며, 추론 및 결정을 내리고, 필요한 행동을 능동적으로 수행하는 자율형 AI를 의미합니다.

기존에는 이용자가 입력한 프롬프트에 AI가 간단한 응답을 출력하는 방식에 그쳤습니다만, AI 에이전트는 독립적으로 의사결정하며 목표에 도달할 때까지 반복적으로 작업을 실행하는 것이 가능합니다.

(제공=클립아트코리아, 플래티어 재가공)

💫 AI 에이전트의 작동 프로세스

AI 에이전트의 기본적인 워크 플로우에 대해 말해보겠습니다.

먼저 이용자가 원하는 목표 혹은 지시에 따라 ① 환경 인식(Perception) → ② 추론(Reasoning) → ③ 행동(Action) 단계를 거치며 작동합니다.

✅ 1단계: 인식

센서, API 데이터 등 다양한 경로를 통해 외부 정보를 확보합니다.

✅ 2단계: 추론

수집한 주변 환경에 대한 정보를 분석해 최적의 의사결정을 내립니다.

✅ 3단계: 행동

최종적으로 결정된 전략에 따라 물리적 제어나 디지털 환경에서의 처리를 실행합니다.

위에서 언급한 세 가지 단계 외에도 중요한 과정이 하나 있는데, 바로 ‘학습(Learning)’ 단계입니다. AI 에이전트의 활용 가치를 높이기 위해선 텍스트, 음성 등 멀티모달을 학습하여 주변 환경을 인식하고, 어떤 문제든 유연하게 대처하는 능력을 갖추도록 지속적으로 학습시키는 것이 중요합니다.

AI 에이전트 워크플로우 (제공=플래티어)

이어지는 2편 콘텐츠에서는 '주요 산업별 AI 에이전트 활용 전망 및 기업에 주어진 과제'에 대한 내용을 담았습니다.

※ 출처
1. 에이전트의 시대, AI에 날개를 달다, 삼일PwC경영연구원, 2025년 7월
2. AI 에이전트 혁신: 산업을 바꾸는 현재와 미래 전망, 삼정KPMG 경제연구원, 2025년 9월
3. State of the Agentic AI Market Report, ISG, 2024년 9월