AI 에이전트 자료 소개 드립니다(출처: 하나은행 하나금융연구소. 나의 완벽한 비서, AI 에이전트 (하나Knowledge+ 제14호))
- AI 에이전트는 차세대 인공지능으로서 사용자의 목적을 파악하고 자율적으로 문제를 해결하는 기능을 가지고 있음
- AI 에이전트의 작동 원리는 '인식 → 목적 파악 → 추론 수행 → 결과 실행'의 4단계로 요약됨
- AI 에이전트의 성공 요건에는** 핵심 기술 확보, 고객 니즈 충족, 신뢰 확보 등이 포함됨
- 기술 발전에 따라 에이전트 시장의 확대가 예상되며, AI 에이전트 생태계는 범용과 특화의 이원화 구조로 진화할 전망임
「나의 완벽한 비서, AI 에이전트」: 각 장 요약 정리
I. AI Agent의 부상 : "시키는 AI에서 알아서 하는 AI로"
- 정의 및 등장 배경
AI 에이전트는 사용자의 지시나 주변 환경을 능동적으로 파악하고 자율적으로 의사결정 및 행동을 수행하는 인공지능 시스템임. 2025년 Gartner 엔비디아 구글 등 글로벌 주요 기관·기업이 AI 에이전트를 핵심 기술 트렌드로 선정하며 주목하고 있음. 대형 언어 모델 LLM의 발전에 따라 계획 수립 외부 정보 활용 등 복합적 기능이 통합되면서 차세대 AI 응용의 중심으로 부상함 - 기존 AI와의 차이
기존 AI 대화형 AI는 입력에 반응하는 수준에 그쳤으나 AI 에이전트는 자율적 실행 능력 목적 인식 및 해결 맥락 유지. 장단기 메모리 외부 도구 및 실시간 데이터 활용까지 가능함. 자율성 메모리 도구 활용 데이터 활용 측면에서 기존 AI와 차별화됨 - 구성 요소 및 작동 방식
AI 에이전트는 센서 입력 환경 인식 제어 센터 LLM 기반 두뇌 계획 의사결정 메모리 도구 연동 실행기 행동 수행으로 구성됨. 작동 순서는 인식-목적 파악-추론 수행-결과 실행의 4단계 순환 과정을 따름
II. AI, 비서 어디까지 왔나
- 글로벌 빅 테크 기업 동향
Google(Gemini), OpenAI(Operator), Anthropic(Computer Use) 등 LLM 보유 빅 테크 기업은 자사 LLM·플랫폼을 결합해 범용 AI 에이전트 개발을 주도하고 있음. 웹 브라우저 제어, 일상 서비스 연동, 컴퓨터 전반 제어 등 다양한 형태의 에이전트가 출시되고 있음. 국내에서는 네이버가 하이퍼 클로바 X 기반 B2B용 에이전트 개발을 추진 중임 - 응용 서비스 및 스타트업 동향
Microsoft(365 Copilot), Salesforce(Agentforce) 등은 기존 서비스에 AI 에이전트를 통합해 업무 생산성 및 고객 대응을 자동화하고 있음. 중국 Monica(Manus), 국내 SK텔레콤(에이닷), KT, 삼성SDS도 자율형/특화형 에이전트 서비스를 선보이고 있음 - 산업별 특화 에이전트
스타트업 중심으로 의료(Hippocratic AI: 환자 응대·복약 지도), 법률(Norm AI: 규정 해석·컴플라이언스), 금융(Unique: 투자·실사·KYC) 등 각 도메인 특화형 AI 에이전트 서비스가 등장하여 시장에서 차별화된 가치를 제공하고 있음
III. ‘완벽한 비서’가 되기 위한 발걸음
- 핵심 기술 확보
- 프로토콜: AI 언어 모델과 외부 툴을 연동하는 MCP, 여러 에이전트 간 협력을 위한 A2A 프로토콜의 표준화·발전이 중요함
- 두뇌(LLM): 추론력 최적화, 장기 문맥 유지, 메모리(외부 DB 연동) 기술 발전이 필요함
- 눈·귀(멀티 모달): 멀티 모달 기능, ReALM 등 실시간 대화 이해 기술이 요구됨
- 팔(툴 연동): 툴 호출·코드 실행 등 작업 자동화 기술의 고도화가 필요함
- 궁극적으로 기술 고도화를 통해 물리적 행동까지 가능한 에이전트를 실현하는 것이 목표임
- 고객 니즈 충족
- B2B: 도메인 특화 전문성, 내부 시스템과의 통합, 오류 최소화, 원활한 API 연동, 운영 역량이 중요함
- B2C: 맞춤형 경험·반복 사용 유도, 정보·기록 기억 및 개인화 응답, 사용 빈도 증가에 따른 신뢰성 제고가 필요함 - 신뢰 확보
높은 자율성·연결성에 따른 데이터 보안 및 악용 가능성 리스크가 증가하고 있음. 주요국의 AI 규제 강화(개인정보, 보안 등)에 대응해야 함. 차등 프라이버시, 시나리오 테스트, Human-in-the-loop(인간 개입) 등 정보 유출 방지와 통제 기술 도입이 중요함
IV. AI 에이전트 전망 및 시사점
- 시장 확대 전망:
- AI 에이전트 시장은 맥락 이해·자율 계획·실행 등 기능 고도화에 따라 빠르게 성장 중임
- 글로벌 시장은 2032년 521억 달러로 전망되며, 3년 내 글로벌 2,000대 기업의 40% 이상이 AI 에이전트로 생산성을 2배 증가시킬 것으로 예상됨
- 초기에는 고객 지원·마케팅 등 디지털 환경 중심에서 시작하여, 이후 의료·금융 등 전문성과 신뢰성이 중요한 분야로 확장될 전망임
- 시장 이원화 구조:
- 빅테크 주도의 범용 AI 에이전트 시장과, 스타트업·중소기업의 특정 산업/기능 중심 특화 시장으로 이원화
- 범용형은 고성능 모델·컴퓨팅 자원 필요, 특화형은 전문 도메인·업무 자동화·신규 서비스 중심 - 국내 기업 전략 시사점:
- 국내 기업은 초거대 LLM 경쟁보다는 산업·기능 특화형 및 협업형 에이전트 개발에 집중해 차별화된 경쟁력을 확보해야 함
- 의료, 법률 등 전문 지식이 요구되는 분야와 특정 업무 중심의 협업형, 자율주행 로봇 등 물리적 AI와의 결합을 위한 R&D 및 협력 체계 구축이 필요함
참고로 아래는 이 문서의 내용으로 ChatGPT가 정리한 핵심 이미지입니다.
제가 유튜브 영상으로 에이전트가 발전하면서 가져올 수 있는 변화를 두 편의 영상에 담아보았습니다. 끝까지 재미있게 시청해 주시면 감사하겠습니다.
가. 영상 1: 배달 영역
나. 영상 2: 보안 영역
문서 다운로드
(하나Knowledge 25-14호) 나의 완벽한 비서 AI에이전트.pdf
1.87MB
원문 바로 보기: https://www.hanaif.re.kr/boardDetail.do?hmpeSeqNo=36555
하나금융연구소
■ AI 에이전트란 사용자의 지시, 주변 환경 등 상황을 능동적으로 파악하고 자율적인 의사결정 및 행동을 수행할 수 있는 인공지능 시스템 ■ AI 에이전트는 인식 → 목적 파악 → 추론 수행 →
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