최근 거대언어모델(LLM) 만큼 자주 등장하는 용어가 있습니다.
바로 '인공지능(AI) 에이전트'죠. '자율형 AI'라고 하기도 합니다.
비교적 단순한 질문에 답변을 내놓는 LLM에서 더 나아가 복잡한 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 AI라네요.

AI 에이전트는 지정한 목표를 달성하기 위해 자율적으로 작업할 수 있습니다.
특정 업무를 요청하면 이에 필요한 데이터를 모으고 작업의 방법과 순서를 계획해서 실행하죠. 그리고 목적을 달성할 때까지 이런 과정을 반복하기도 합니다.

예를 들어 볼까요. AI 에이전트에게 "금요일 오후 4시 이후나 토요일 오전 중 일정 비는 시간에 치과 예약해줘"라고 주문을 해 보죠. AI 에이전트는 사용자 캘린더를 열어 빈 시간대를 확인하는 것으로 시작합니다.
치과 예약 시스템에 접속해 해당 시간에 예약한 뒤 사용자에게 "토요일 오전 10시로 치과를 예약했다"고 메시지를 남기죠.

일정 확인, 예약, 메시지 전송 등 여러 업무를 수행하기 위해 사용자 데이터를 활용하고 외부 시스템과 연동하기도 합니다.
과정별로 에이전트를 나눠 과제를 해낼 수도 있어요. 일정 확인 에이전트, 예약 에이전트, 메시지 전송 에이전트가 정보를 교환하면서 협업을 하는 거죠. 이 과정에서 AI 에이전트들은 각 기능에 맞는 LLM을 사용할 수도 있습니다.

사람의 개입이 줄어들기 때문에 업무 효율성이 높아질 수 있겠죠. 외근 중 AI 에이전트가 대신 회의에 참석해 필요한 내용을 정리해 주거나, 운전 중 AI 에이트가 읽어주는 메일을 듣고 음성으로 작업을 지시하는 것도 가능해질 겁니다.
영화 아이언맨에 등장하는 믿음직한 비서 '자비스'가 현실화되는 셈이죠. AI 에이전트가 로봇과 연동된다면 물리적인 작업까지 해낼 수 있을 거예요.

생성형 AI 서비스 '브리티 코파일럿'에 '퍼스널 에이전트' 기능을 준비 중인 삼성SDS는 보험 업무를 예로 들었는데요. 보통 자동차 사고가 났을 때 사고 접수부터 보험금 지급까지 22단계의 업무 처리와 최소 9번의 고객 커뮤니케이션을 거쳐야 한다고 합니다.
이를 사고 조사, 차량 수리, 사고 보상 등의 에이전트가 나눠 맡는다면 최대 2주 걸리던 과정을 3일 이내로 축소할 수 있다고 해요.

창성중 삼성SDS IW사업팀장(상무)은 "코파일럿이 자연어로 요청한 질의를 이해하고 답변하는 성실한 도우미 같은 것이었다면, 퍼스널 에이전트는 업무 맥락과 패턴을 잘 알고 선제적으로 그리고 능동적으로 업무를 돕는 스마트하고 든든한 조력자가 될 것"이라고 설명했습니다.

국내외 기업들은 LLM을 넘어 AI 에이전트로 경쟁하고 있습니다.
글로벌 시장조사기관 그랜드뷰리서치에 따르면 전 세계 AI 에이전트 시장 규모는 매년 42.8%의 성장률을 기록하며 2030년 705억3000만달러(약 93조원)에 이를 것으로 예상됩니다.

풀어야 할 과제도 있습니다.
일단 멀티 플레이어가 된다는 것 자체가 복잡한 일이죠. 여러 LLM을 이용하면서 각종 소프트웨어(SW)나 외부 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API)와 물 흐르듯 연동돼야 합니다.
이 과정에서 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하고요. 상황에 맞는 다양한 데이터를 활용해야 하기 때문에 개인정보보호나 보안 문제도 생길 수 있습니다.
업계 관계자는 "지금까지 LLM 기반 챗봇이나 코파일럿 솔루션에는 큰 차이가 없었지만 AI 에이전트에서는 데이터 활용도나 시스템 연동에 따라 유의미한 격차가 생길 수 있다"고 전망했습니다.