1. AI 에이전트란 무엇인가?

마이크로소프트 창업자인 빌 게이츠의 위 발언은 지금 우리 앞에 펼쳐진 인공지능(AI) 기술의 패러다임 전환을 예고한다. 빌 게이츠는 자신의 블로그인 ‘게이츠노트’를 통해 AI 에이전트는 단순히 업무 보조를 하던 AI 역할을 넘어, 스스로 판단하고 행동하는 역할로 컴퓨팅 시대의 새로운 혁명이 될 것이라고 주목했다. 최근, AI 기술의 핵심 화두로 떠오른 ‘AI 에이전트’는 인간처럼 ‘인지-판단-행동’ 일련의 과정을 스스로 수행하며, 디지털 기술의 진화를 상징하는 존재로 주목받고 있다.
AI 에이전트란 특정 목표를 달성하기 위해 상황을 파악하고, 업무 처리 과정(workflow)을 스스로 계획하여 외부 데이터와 분석 도구를 활용해 자율적으로 작업을 수행하는 지능형 시스템을 의미한다.¹⁾ 최근 챗GPT 출시 이후 생성형 AI 서비스가 급격히 확산되면서, 단순 대화형 챗봇을 넘어 사용자의 지시에 따라 다양한 작업을 스스로 처리하는 ‘AI 에이전트’ 시대가 본격화되었다. 1) 주요 글로벌 빅테크 기업도 AI 에이전트를 각기 정의하고 있다.
AWS : AI 에이전트를 ‘환경과 상호작용하면서 데이터를 수집하고, 목표 달성을 위해 필요한 작업을 스스로 결정해 수행하는 소프트웨어 프로그램’
NVIDIA : ‘여러 출처로부터 방대한 데이터를 수집해, 독립적으로 문제를 분석하고 전략을 개발해 공급망 최적화, 사이버 보안 취약성 분석, 반복적인 업무 지원 등을 수행하는 시스템’

AI 에이전트는 스스로 데이터를 수집·분석하고, 최적의 결정을 내려 실행까지 자율적으로 처리하는 능력을 갖춘 차세대 AI 기술로 평가받고 있다. AI 에이전트는 인식, 처리, 행동, 학습 및 적용, 자율성의 5가지 주요 특징을 바탕으로 수행하고 문제를 해결한다. 핵심적인 특징은 다섯 가지의 주요 내용은 <표 1>과 같다.

이처럼 AI 에이전트는 인간의 개입 없이 스스로 결정을 내리고, 목표 달성을 위해 필요한 작업을 수행하는 자율적 운영 능력이 가장 큰 특징이라 할 수 있다. 이러한 특성들을 갖춘 AI 에이전트는 우리의 일상을 더불어 산업 전반에 걸쳐 복잡한 문제를 스스로 해결함으로써, 앞으로 생산성과 효율성을 크게 향상시킬 핵심 기술로 자리 잡아가고 있다.

2. 2025년 기술 트렌드의 중심, AI 에이전트

2025년 글로벌 주요 기관들이 주목하는 핵심 기술 트렌드의 중심에는 AI 에이전트가 자리 잡았다. Dell, Gartner, Microsoft 등의 기관에 따르면 AI 에이전트가 일상과 기업의 AI 전환(AX, AI Transformation)을 촉진하고, 인간과 AI 간 협업 패러다임의 변화를 이끄는 중심축이 될 것으로 전망했다.
특히, 복잡한 문제를 여러 AI가 협업해 해결하는 ‘멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)’, 자연어로 소통하며 실시간 데이터와 외부 API를 활용하는 ‘에이전틱 아키텍처(Agentic Architecture)’ 등의 개념이 부상하고 있다. 이러한 흐름은 기존의 정적인 시스템에서 벗어나, AI가 실시간으로 합리적인 의사결정을 내리는 쪽으로 발전하고 있음을 의미한다.
또한 클라우드, 엣지 컴퓨팅, 디바이스 등 다양한 인프라에 AI 에이전트를 배치함으로써, 보다 분산되고 확장 가능한 AI 활용 환경이 조성될 것으로 기대된다.

이처럼 글로벌 주요 기관들은 2025년 AI 에이전트가 기업 혁신과 인간-AI 협업 방식에 큰 변화를 가져올 핵심 기술로 보고 있으며, AI 에이전트로 인한 업무 방식의 혁신은 직업적 측면을 비롯해 일상으로까지 우리 삶의 모든 측면에 영향을 미칠 것으로 전망한다.

3. 기존 AI와의 차별화: AI 활용 패러다임의 전환

기존의 AI는 주로 정적인 데이터 분석, 질문 응답 등의 역할에 머물렀다. 예를 들어 챗봇은 사용자의 질문에 답변은 할 수 있지만, 스스로 문제를 정의하고 해결 방법을 탐색하는 데에는 한계가 있다.
반면, AI 에이전트는 목표 지향적이다. 사용자의 개입 없이도 목표 달성을 위해 스스로 계획을 세우고, 외부 도구를 활용하는 등 다양한 경로를 탐색하여 최적의 결과를 도출한다. 예를 들어 기업에서 AI 에이전트가 재고 부족을 인식하고 관리자에게 알림을 주거나, 적절한 공급업체 추천, 직접 주문을 수행하는 단계로까지 진화하고 있는 것이다.
특히, AI 에이전트는 단순한 상호작용에 그치지 않고, 사용자를 대신해 더 능동적으로 정보를 수집하고 분석해 최적의 결론을 도출한 뒤 행동까지 이어가는 능력을 갖추고 있다. Deloitte의 분석에 따르면 AI 에이전트는 <표 3>처럼 일반적인 언어 모델에 비해, 특정 작업에 특화된 기능과 장기 메모리를 활용해 수행 결과를 지속적으로 검증·개선함으로써 높은 정확성과 신뢰성을 확보할 수 있는 것으로 평가된다. 이러한 과정을 통해 AI 에이전트는 인간의 업무 수행 방식을 근본적으로 변화시켜, 인간과 AI가 협력하는 새로운 패러다임을 열어나가고 있다.

이처럼 AI 에이전트는 자율성과 적응성을 갖춘다는 점에서 기존 AI와 구별된다. AI 에이전트는 기존 거대언어모델(LLM) 기반의 챗봇과 차별화된 형태로 진화하며, 업무 수행 방식에 근본적인 변화를 가져오고 있다.

4. 글로벌 AI 에이전트 현황 및 사례

글로벌 시장에서는 자체 LLM을 보유한 주요 빅테크 기업을 중심으로 앞다퉈 AI 에이전트를 출시하고 있다.

Anthropic은 인간처럼 컴퓨터를 조작해 웹 서핑, 코딩, 앱 상호작용 등 작업을 수행하는 AI 에이전트 ‘컴퓨터 유즈(Computer Use)’ 베타 버전을 출시했다. 이 서비스는 자사의 최신 언어모델인 Claude 3.5 Sonnet을 기반으로, 개발자들이 API를 통해 활용할 수 있으며, Asana, Canva 등 다양한 플랫폼에서 도입되고 있다.
OpenAI는 두 가지의 AI 에이전트를 공개했다. 먼저, ‘오퍼레이터(Operator)’는 웹 환경에서 사용자의 명령 없이도 스스로 실질적 조치를 수행할 수 있는 실행형 에이전트다. 단순한 검색이나 응답을 넘어서, 사람처럼 웹 브라우저를 조작하고 실질적인 ‘일’을 해낸다는 점에서 기존 생성형 AI와는 뚜렷하게 구분된다. 그리고 ‘딥 리서치(Deep Research)’는 추론을 통해 방대한 온라인 정보를 종합 분석하여, 전문적인 문서 탐색, 비교 분석, 인사이트 추출 등을 수행하는 박사급 고차원형 연구 에이전트이다.
‘딥 리서치’는 특히 연구 기반 의사결정, 전략 보고서 작성, 시장 조사 등에 효과적으로 활용될 수 있도록 설계되었다.
Amazon의 ‘노바 액트(Nova Act)’는 웹 브라우저 환경에서 직접 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트이다. 복잡한 업무를 단계로 나누고 신뢰성 높은 단위 명령으로 실행하는 것이 특징이며, 자연어 지시에 따라 웹 UI를 조작하며, 보험 선택 거부, 날짜 선택 등 섬세한 인터페이스 제어가 가능한 것이 강점이다.
국내 주요 기업들도 AI 에이전트를 활용해 고객 지원, 업무 자동화 등 비즈니스 효율성을 높이며, 글로벌 AI 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 자체 LLM 개발·기술 투자에 집중하고 있다. LG전자(챗엑사원), 카카오(카나나), SK텔레콤(에스터) 등의 기업들이 AI 에이전트 서비스를 출시하거나 고도화하며, 국내 시장도 본격적으로 에이전트형 서비스 도입이 확산되는 추세이다.

5. AI 에이전트 시대를 맞이하는 자세

AI 에이전트는 기술 변화에 그치지 않고 사람의 업무 방식은 물론, 직무의 구조와 요구되는 역량의 기준 자체를 변화시키는 중요한 전환점이 되었다. 세계경제포럼(WEF)은 AI 에이전트의 영향에 대한 보고서(2024)를 통해, AI 에이전트 도입에 따라 행정, 교육, 마케팅 등 다양한 분야에서 일부 직무는 재설계되거나 대체되는 등 근본적인 변화가 있을 것으로 예상했다. 이에, AI 에이전트 시대를 맞이하여 조직과 개인, 그리고 공공 부문의 차원에서도 각각 새로운 방식의 준비가 요구된다.
조직 차원에서는 AI 에이전트와 사람이 협업하는 방식으로 업무 구조의 재편이 중요하다. 이를 위해서는 기술 인프라의 정비, 조직 문화 변화(AI 에이전트 활용에 대한 인식 등), 그리고 인재 재교육 체계가 함께 마련되어야 한다. 개인 역시 AI 에이전트와 ‘함께 일하는 능력’이 필수인 시대가 되었다. 단순히 AI를 사용하는 수준을 넘어 AI 에이전트에게 업무를 지시하고, 피드백을 통해 조정할 수 있는 능력이 요구된다. 다시 말해, 조직과 개인 모두 AI 에이전트를 업무 보조 도구가 아닌 업무 협력 파트너로 간주하여, 일하는 방식부터 인식까지 새롭게 정비를 해야하는 것이다.
또한, 정부는 AI 기술이 행정 효율화를 넘어 시민의 삶의 질을 높일 수 있는 방안을 마련해야 한다. 지역사회 구성원 모두가 AI 에이전트의 작동 방식과 한계를 충분히 이해하고 활용할 수 있도록 시민 교육과 사회 문화 조성을 위한 노력이 요구되며, 이를 위해서는 기존 인력의 역할을 대체하기보다는 AI 에이전트를 활용하여 업무를 강화하고 보완하는 ‘사람 중심의 AI 활용 전략’ 관점의 접근이 필요하다.

6. ‌AI 에이전트 활용의 그림자: 기술 · 사회경제 · 윤리적 위험

AI 에이전트는 인간처럼 행동하고 판단하는 능력을 갖춘 차세대 AI의 혁명으로 주목받고 있지만, 그 잠재력만큼이나 다양한 위험도 함께 동반된다. WEF는 AI 에이전트의 활용에 따라 기술적, 사회경제적, 윤리적 위험이 동시에 발생할 수 있다고 경고하며, 이에 대한 대응 방안이 필요하다고 강조했다.
이처럼 AI 에이전트는 높은 수준의 지능과 자율성을 갖춘 기술인 만큼, 그 이면에 있는 다양한 위험 요소를 함께 고려해야 한다. 특히 공공과 민간 모두가 AI 활용에 있어 책임성과 투명성을 확보하려면, 기술적 안전장치뿐 아니라 사회적 신뢰 기반을 마련하는 것이 중요하다. 이에 다음 장에서는 이러한 위험을 완화할 수 있도록 정책적 대응 방향을 제안하고자 한다.

7. 정책적 제언

(1) ‌글로벌 국가 경쟁력 확보를 위한 AI 에이전트 기술 생태계 지원 방안 마련
글로벌 국가 경쟁력을 확보하기 위해 AI 에이전트 기술 생태계를 지원하는 방안을 마련해야 한다. 특히 AI 에이전트 기술의 상용화를 촉진하기 위해서는 산·학·연과 협력하여 생태계를 확장할 필요가 있다. 이를 위해 중소기업과 스타트업이 참여할 수 있는 개방형 플랫폼을 지원하여 혁신적인 AI 에이전트 솔루션 개발을 촉진해야 한다. 또한, 학계와의 협업을 통해 AI 기술 연구를 강화하고, 실용적인 AI 에이전트 기술로 발전시킬 수 있는 연구개발(R&D) 클러스터를 구축해야 한다. 이러한 산·학·연의 체계적인 연구 협력을 통해 AI 에이전트의 부작용에 즉각적으로 대응할 수 있는 체계 마련이 필요하다.
글로벌 시장에서 국가 경쟁력을 높이기 위해서는 AI 에이전트 관련 기술의 표준화 및 호환성을 확보하여 시장을 선점하기 위한 노력이 필요하다. AI 에이전트가 활용하는 데이터의 품질관리 및 상호운용성을 확보하기 위해 국가 차원의 표준화 전략을 수립하여 국가 글로벌 경쟁력을 제고해야 한다. 이를 위해 공공데이터 개방 확대, 민관협력 기반 데이터 플랫폼 구축, 품질관리 지침 및 메타데이터 표준 확립 등이 요구된다. 또한 AI 에이전트의 학습 및 서비스 정확성·신뢰성 제고를 위해 LLM 기반 도구 및 API의 호환성을 강화하여 다양한 환경에서 활용할 수 있도록 지원해야 한다.

(2) ‌AI 에이전트 개발을 위한 정책·제도적 기반 구축을 강화하여 AI 주권 확립
AI 에이전트 개발을 위한 정책·제도적 기반 구축을 강화하여 AI 주권을 확립해야 한다. 국가 AI의 기술적 종속의 위험을 회피하기 위해 국가 차원의 AI 에이전트 개발을 위한 정책적 지원이 필수적이다. 현재 글로벌 빅테크 기업이 대규모 자본·데이터·인재를 기반으로 AI 에이전트 분야도 급속히 선점하고 있어, 기술적 종속관계가 장기적 관점에서 국가 자율성 약화로 이어질 우려가 있다. 따라서 글로벌 빅테크 기업이 AI 분야를 선점한 상황에서 우리나라는 AI 에이전트와 같은 활용 기술 개발에 집중하여 글로벌 경쟁력을 확보가 중요하다.
주요국 및 국제기구와 협력하여 AI 에이전트에 대한 글로벌 표준을 수립하고, 데이터 주권과 AI 사용 규제 조율 등 국제 협력 강화를 위한 정책 방안 마련이 시급하다. 특히 생성형 AI 모델(ChatGPT, Gemini 등), AI 에이전트에 대한 독보적 경쟁력을 갖춘 빅테크 기업이 글로벌 AI 생태계의 ‘표준’을 주도하고 있는 상황이다. 이에 AI 에이전트의 핵심 기술인 자연어 처리, 강화 학습, 멀티모달 AI, 온디바이스 AI 등 중에서도 필수 기술에 대한 국가 주도의 R&D 투자가 필요하며, AI 에이전트가 악의적인 목적으로 사용되지 않도록 오용 방지 기술 개발을 지원해야 한다.
또한, 지속 가능한 AI 에이전트 개발을 위한 국가 차원의 기술 투자 및 인프라 구축 지원도 요구된다. AI 에이전트 기술 관련 인재 양성 및 R&D 자금을 확대하고, 기술 특허 출원 및 상용화 과정에서 세제 혜택 등의 정책을 지원해야 한다. 특히 AI 에이전트 시대에 필요한 데이터 과학자, AI 엔지니어, 윤리 전문가 등 AI 전문 인력 양성을 위한 교육 시스템을 구축하고, AI 윤리 및 법제 교육을 강화하여 책임감 있는 AI 인재 육성이 필요하다. 그리고 AI 에이전트의 효율적인 운영을 위한 고성능 AI 반도체 개발 및 데이터센터 구축 등 AI 에이전트의 지속 가능한 개발을 위한 정책 지원을 확대해야 한다. 또한, AI 에이전트 개발에 국가 고유 데이터(공공데이터, 산업 데이터, 문화 데이터 등)를 효과적으로 활용하여, 데이터의 해외 유출을 방지하고 데이터 활용의 주도권 확보에 기여해야 한다.

AI 에이전트가 실시간 데이터를 활용한 의사결정 지원과 자율적 작업을 수행함에 따라 윤리적 AI 개발과 활용을 위한 규제 마련이 시급하다. AI의 의사 결정 투명성을 높이기 위해 AI 설명 가능성(XAI)에 대한 요구사항 및 AI 에이전트의 활용 범위와 한계를 명확히 설정하여 제도적 기반을 마련해야 한다. 이를 위해 산업별 특수성에 맞는 AI 윤리 가이드라인을 제정하여 사회적 신뢰도를 제고하고, 개인정보 보호와 데이터 사용의 윤리적 기준을 강화하며, AI 에이전트 개발·사용 과정에서 위반 시 엄격한 제재를 부과하는 규제 프레임워크를 마련해야 한다.