전 세계 AI∙반도체 최신 이슈를 ‘한입 크기’로 전하는 [AI SNACKchip] 시리즈! 빠르게 변하는 기술 트렌드 속, 핵심만 간결하고 알기 쉽게 전달합니다. 이번 2편에서는 스스로 생각하고 행동하는 ‘AI 에이전트’에 대해 알아봅니다.
지난 7월, 오픈AI(OpenAI)는 자사의 대표적인 인공지능 서비스인 챗GPT(ChatGPT)에 ‘챗GPT 에이전트(Agentic 기능)’를 정식으로 통합해 공개했습니다. 이번에 선보인 챗GPT 에이전트는 기존의 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)*에 웹 브라우징 전문 운영자(Operator)*와 심층 분석 도구(Deep Research)*를 결합한 형태로, ‘무엇을 말할지’뿐 아니라 ‘무엇을 해야 할지’까지 스스로 판단하고 실행하는 자율형 지능 시스템입니다.
챗GPT 에이전트는 사용자의 목적과 목표를 이해한 뒤 웹 탐색, 정보 수집, 문서 작성, 예약 및 결제 등 다양한 업무를 사람 대신 수행하는 디지털 비서 역할을 하며, 단순 반복 업무를 넘어서 실제로 업무를 수행하는 역량을 갖추었습니다. 예컨대 여행 일정 수립과 항공권 예약, 호텔 비교와 같은 복합적인 업무도 한 번의 요청으로 즉시 처리할 수 있습니다. 글로벌 기업들도 이미 다양한 형태의 ‘퍼스널 에이전트(Personal Agent)*를 도입해 업무 자동화를 적극 추진 중입니다.
챗GPT: “하와이 여행할 때 가볼 만한 곳 추천해 줘.”
챗GPT 에이전트: “하와이 3박 여행 일정 잡아 줘.”
챗GPT 에이전트는 사용자의 간단한 한마디만으로도 여행 준비의 시작부터 끝까지 일사천리로 처리합니다. 요청이 입력되자마자 에이전트는 웹에 접속해 인기 관광지, 맛집, 액티비티 등 필수 정보를 빠르게 수집하고, 사용자의 과거 여행 이력과 선호 데이터를 분석해 맞춤형 여행 루트를 자동 설계합니다. 항공편과 호텔은 가격과 이용자 평점을 종합 비교해 최적의 조건을 찾아낸 뒤 예약까지 모두 마무리하죠.
완성된 일정과 예약 정보는 문서 형태로 정리돼 이메일이나 메신저를 통해 자동 전송됩니다. 사용자는 별도 조치 없이 최적화된 여행 계획을 바로 확인하고 실행에 옮길 수 있습니다. 복잡하고 번거로웠던 여행 준비가 AI 에이전트를 통해 단 몇 분 만에 끝나는 셈입니다.
에이전트 AI는 환경 인식, 목표 정의, 계획 수립, 행동 수행, 학습의 전 과정을 반복하며 스스로 고도화됩니다. 이러한 ‘에이전트(Agentic)’ 특성 덕분에 단순 생성형 AI보다 실제 비즈니스 현장에 더 적합하다는 평가를 받고 있습니다.
CES*를 포함한 주요 시장 조사기관들은 ‘에이전트 AI’를 2025년 AI 분야의 핵심 트렌드로 지목하고 있습니다. CES 2025에서는 ‘AI 에이전트’가 단연 화두로 떠올랐으며, 가트너(Gartner), 딜로이트(Deloitte), 매켄지(McKinsey) 등도 동일한 전망을 내놓았습니다. 시장조사업체 리서치앤드마켓은 글로벌 AI 에이전트 시장이 2024년 128억 6,000만 달러(약 18조 6,500억 원)에서 2030년 332억 1,000만 달러(약 48조 1,600억 원)까지 성장할 것으로 내다보고 있습니다.
다만, 아직 초기 단계에 있는 만큼 정보 오류, 과잉 실행, 개인정보 유출 등 예상치 못한 위험이 존재합니다. 윤리적 책임과 보안 문제도 주요 과제로 부각되고 있습니다. 특히 모델 제한을 우회하려는 탈옥(Jailbreak)* 시도와 기술 오남용 가능성도 제기되는 상황으로, 이를 통제할 안전장치(Guardrails)*와 적절한 규제 체계 마련이 시급합니다.
향후 전망에 따르면, 2025~2026년 사이 조직과 기업에서 파일럿 형태의 에이전트 도입이 활발히 시도될 것으로 보입니다. 2027년을 기점으로는 본격적인 업무 자동화가 확산할 가능성도 높게 점쳐지고 있습니다. 이제 AI는 ‘말하는 도구’를 넘어 ‘실행하는 동료’로 진화하며, 구성원들이 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있는 기반을 만들어갈 것입니다. 동시에 에이전트 기술 확산에 따른 윤리적·법적 논의 또한 지속적으로 병행돼야 할 시점입니다.
앞으로도 ‘AI SNACKchip’은 인공지능의 발전이 가져오는 중요한 변화를 누구나 이해하기 쉽고 간결하게 전달하겠습니다. 다음 에피소드에서 또 다른 흥미로운 AI 이야기를 만나보세요!
* LLM(Large Language Model): 대형 언어 모델로, 대량의 데이터를 통해 학습한 인공지능 모델
* 전문 운영자(Operator): 인공지능 내에서 웹 브라우징이나 복잡한 작업을 전문적으로 수행하는 도구 또는 모듈
* 심층 분석 도구(Deep Research): 특정 주제에 대해 심층적이고 상세한 분석을 수행하는 인공지능 기반 분석 도구
* 퍼스널 에이전트(Personal Agent): 사용자 개인 맞춤형으로 설계된 업무 수행 및 보조를 목적으로 하는 인공지능 에이전트
* CES(Consumer Electronics Show): 미국 라스베이거스에서 매년 개최되는 세계 최대 규모의 전자 및 기술 박람회로, 글로벌 테크 업계의 트렌드를 가늠하는 중요한 행사
* 탈옥(Jailbreak): 인공지능이 설계된 한계를 넘어, 본래 제한된 작업을 우회하거나 무단으로 수행하는 행위
* 안전장치(Guardrails): 인공지능의 오작동이나 오남용을 막기 위한 규제, 기술적 제약, 윤리 기준 등의 안전장치