AI Agent Shift 2025: AI Agent 시대의 개막

2024년 말부터 AI Agent에 대한 관심이 급증하고 있습니다. 인공지능 분야의 새로운 패러다임으로 등장하면서, 2025년부터는 AI Agent의 시대가 본격적으로 개막될 것이라는 전망이 지배적입니다. 이러한 변화의 흐름을 조명하기 위해 지난 3월 7일 전자신문인터넷에서 주관한 'AI Agent Shift' 컨퍼런스가 개최되었습니다. 본 컨퍼런스는 다음과 같은 세 가지 주요 세션으로 구성되어 AI 에이전트에 대한 다양한 관점과 인사이트를 제시했습니다.

Keynote: AI 에이전트의 현재 흐름을 심층적으로 분석
Strategy & Case Study: 기업들의 AI 에이전트 활용 및 도입 전략과 실제 사례 공유
Technology & Innovation: Agentic AI 개발에 대한 기술적 논의 및 혁신적인 아이디어 제시

'AI Agent Shift 2025' 컨퍼런스는 AI 에이전트의 현재와 미래를 종합적으로 조망하고, 관련 기술과 전략을 공유하는 의미 있는 행사였습니다. 본 글에서는 다양한 케이스와 논의가 공유되었던 세션들에서 공통적으로 언급되었거나 핵심적이었던 내용을 세 가지 핵심 포인트로 요약해 드리고자 합니다.

Point 1. 왜 AI Agent인가?

2024 Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies

2024 Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies

2024년 Gartner의 보고서에 따르면, Generative AI는 이미 투자 최정점을 지나 이제는 투자 대비 효용성 검증이 요구되는 시기에 진입했습니다. 새롭게 부상하는 키워드는 Autonomous AI, Multi-agent Systems 등 AI Agent 관련 기술들로 전환되고 있습니다.

2025 CES Jensen Huang keynote

또한,

2025 CES에서 NVIDIA의 젠슨 황 CEO는 기조연설

을 통해 Generative AI를 넘어 Agentic AI를 거쳐 궁극적으로 Physical AI의 시대로 발전해 나갈 것이라는 비전을 제시한 바 있습니다. 지금까지 생성형 AI는 주로 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 활용하여 주어진 자료를 기반으로 할루시네이션을 최소화하거나 개인화된 서비스를 제공하는 방식으로 활용되어 왔습니다. 그러나 RAG 기법은 AI가 참고할 자료를 사용자가 직접 지정해주어야 하며, 요청된 쿼리에 대해 텍스트 형태의 답변만을 생성하는 한계가 존재했습니다. AI Agent는 이러한 한계를 넘어, AI가 스스로 필요한 자료를 선별하고 참고할 수 있게 하거나, 단순히 사용자에게 정보를 제공하는 데 그치지 않고 AI 스스로가 능동적으로 행동할 수 있는 역량을 갖추게 하는 발전된 형태의 인공지능 시스템이라고 할 수 있습니다.

Point 2. 무엇이 AI Agent인가?

현재까지 AI Agent에 대한 명확한 정의가 산업 전반에 걸쳐 통일되지는 않았습니다. 각 기업과 전문가마다 조금씩 다른 관점에서 정의하고 있으나, 적어도 다음 두 가지 핵심 특성에 대해서는 대부분의 전문가들이 공통된 견해를 보이고 있습니다.

Autonomous AI: 스스로 의사 결정하는 AI

AI Agent는 스스로 어떤 도구(Tools)를 사용해야 할지 독립적으로 결정합니다. 이러한 도구는 직접 정의된 기능일 수도 있고, 외부 API일 수도 있으며, 때로는 다른 Agent와의 협업 형태를 취할 수도 있습니다. 더 나아가, AI가 도구 호출의 결과를 자체적으로 평가하고 후속 실행 단계를 결정하는 능력도 포함됩니다. 원하는 결과가 도출되지 않았다면 프로세스를 재실행하거나, 다른 접근 방식을 시도하는 등의 판단을 AI 스스로 내릴 수 있습니다.

Large Action Model: 직접 행동하는 AI

여행 계획 수립을 예로 들자면, 기존의 생성형 AI는 사용자의 선호도에 따라 여러 여행지를 추천해주는 데 그쳤지만, AI Agent는 사용자의 일정과 예산에 맞춰 항공권 예약, 호텔 예약 등의 실질적인 행동까지 직접 수행할 수 있습니다. 이는 AI의 응답에 따라 사용자가 직접 행동해야 했던 기존 방식에서 AI가 직접 행동으로 옮기는 패러다임으로의 전환을 의미합니다.

더 발전된 형태로는, 사용자의 명시적 요청이 없더라도 특정 이벤트가 발생했을 때 자동으로 작동하는 방식으로 설계될 수 있습니다. 예를 들어, 이미 예약된 여행 상품보다 더 유리한 조건의 상품이 출시되면 AI Agent가 자동으로 예약을 변경하는 등의 능동적 행동이 가능해집니다.

Point 3. 어떻게 AI Agent를 구현할 것인가?

AI Agent는 일반적으로 여러 개의 LLM(Large Language Model)을 효과적으로 오케스트레이션(Orchestration)하는 방식으로 구현됩니다. 이를 멀티 에이전트(Multi-agent) 시스템이라고 하며, 이러한 시스템을 구현하기 위한 주요 프레임워크와 라이브러리들을 소개해 드립니다.

CrewAI

https://www.crewai.com/

CrewAI는 복잡한 워크플로우를 \간소화하는 멀티 에이전트 플랫폼입니다. 사용자는 직접 코드를 작성하거나 노코드 도구와 사전 구성된 템플릿을 활용하여 멀티 에이전트 자동화 시스템을 신속하게 구축할 수 있습니다. 또한, 실시간 모니터링과 전문화된 테스트 및 훈련 도구를 통해 시스템의 효율성과 결과물의 품질을 지속적으로 개선할 수 있습니다.

LangGraph

https://www.langchain.com/langgraph

LangChain에서 제공하는 에이전트 구축 프레임워크로, 복잡한 작업을 처리하는 확장 가능한 에이전트 설계를 지원합니다. 이 플랫폼은 단일 에이전트, 멀티 에이전트, 계층적, 순차적 실행 등 다양한 제어 흐름을 제공합니다. 또한, 상태 저장 기능으로 장기 컨텍스트를 유지하고 실시간 스트리밍으로 사용자 경험을 향상시킵니다.

Swarm

https://github.com/openai/swarm

OpenAI에서 개발한 Swarm은 멀티 에이전트 시스템의, 인터페이스 디자인과 상호작용을 탐구하기 위한 실험적 프레임워크입니다. 주요 목표는 에이전트 간의 원활한 작업 핸드오프 및 자동화된 루틴 패턴을 구현하는 데 있습니다. 다만, 현재는 실험적 단계의 프레임워크이므로 실제 프로덕션 환경에 적용하는 것은 잠재적 위험을 수반할 수 있습니다.

SmolAgents

https://huggingface.co/docs/smolagents

Hugging Face는 AI 에이전트 개발 과정을 간소화하기 위해 'smolagents'라는 경량형 라이브러리를 공개했습니다. 이 라이브러리는 에이전트가 주어진 작업을 수행하기 위해 Python 코드 스니펫을 자동으로 작성하고 실행할 수 있도록 지원하는 Code Agent 기능을 핵심으로 구현하고 있습니다. 또한, 개발된 도구를 Hugging Face Hub를 통해 커뮤니티와 공유할 수 있으며, Gradio Space를 활용한 시각적 인터페이스 구현이 용이하다는 점도 주목할 만한 특징입니다.

AI Agent는 단순히 기술적 진화를 넘어, 인공지능과 인간의 상호작용 방식을 근본적으로 재정의하는 패러다임 전환을 의미합니다. 기존의 수동적이고 반응형이었던 AI 시스템에서 자율적이고 능동적인 AI 에이전트로의 발전은 다양한 산업 분야에서 혁신적인, 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.

그러나 이러한 발전이 실질적인 비즈니스 가치로 이어지기 위해서는 몇 가지 도전 과제가 존재합니다. 특히 AI Agent의 자율성과 통제 가능성 사이의 균형, 다양한 에이전트 간의 효과적인 협업 메커니즘 구축, 그리고 보안 및 윤리적 측면에서의 고려사항들이 중요한 논의 주제로 부상하고 있습니다.

'AI Agent Shift 2025' 컨퍼런스가 보여주었듯이, AI Agent는 이제 단순한 기술적 호기심이 아닌 실질적인 비즈니스 혁신을 위한 핵심 도구로 자리매김하고 있습니다. 앞으로 AI Agent의 발전 과정을, 지속적으로 주시하며 각 산업 분야에서의 적용 가능성과 그 영향력을 면밀히 분석해나가는 것이 중요할 것입니다.

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