2025년 AI 에이전트 표준화움직임
2025년은 생성형 AI가 단순히 텍스트를 만들어내는 도구를 넘어, AI 에이전트라는 새로운 패러다임으로 확산되는 해입니다. AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 챗봇이 아니라, 사용자의 지시를 받아 스스로 계획을 세우고, 실행하며, 결과를 반환하는 자율적 프로그램입니다.
기업들은 이미 이 기술을 활용해 데이터 분석, 고객 지원, 공급망 관리, 마케팅 최적화 등 다양한 분야에서 혁신을 모색하고 있습니다. 하지만 아직 기술은 성숙 단계에 이르지 않았고, 수많은 도구와 서비스가 난립하는 상황입니다. 매달 새로운 제품이 발표되지만, 어떤 것이 장기적으로 살아남을지 예측하기는 쉽지 않습니다.
그럼에도 불구하고, 표준화라는 흐름이 점차 뚜렷해지고 있다는 점은 매우 중요한 변화입니다. 인터넷이나 모바일 산업이 성장할 때도 결국 표준화가 시장을 확장시켰듯, AI 에이전트 역시 같은 길을 걷고 있습니다.
AI 에이전트란 무엇인가?
AI 에이전트는 자율적 실행 능력을 가진 프로그램입니다.
예를 들어, 사용자가 “우리 회사의 인기 제품 판매를 분석하고 마케팅 지표와 재고를 최적화해줘”라고
요청하면, AI 에이전트는 다음과 같은 과정을 수행합니다.
데이터 수집: 소셜 미디어에서 인기 있는 상품을 조사
분석: 결과를 바탕으로 마케팅 지표 계산
실행: 회사 SCM 시스템과 연동해 재고를 조정
즉, 단순히 답변을 주는 것이 아니라 실제 행동을 수행하는 AI입니다.
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MCP와 함수 호출: LLM을 외부 세계와 연결하는 다리
AI 에이전트가 똑똑해 보이는 이유는 MCP(Multi-Component Protocol)와 함수 호출(Function Calling) 덕분입니다.
LLM(대규모 언어 모델)은 과거 데이터를 학습한 예측 모델입니다. 하지만 현재 시각이나 오늘의 날씨처럼 실시간 정보에는 반응할 수 없습니다. 예를 들어 ChatGPT가 오늘의 날씨를 알려줄 수 있는 이유는, LLM 자체가 날씨를 아는 것이 아니라 OpenWeather API 같은 외부 서비스에 접속해 정보를 가져오기 때문입니다.
MCP와 함수 호출은 바로 이런 역할을 합니다. LLM이 외부 시스템과 연결되어 데이터를 가져오거나 특정 작업을 실행할 수 있도록 돕는 도구입니다.
즉, LLM은 두뇌 역할을 하고, MCP와 함수 호출은 손과 발 역할을 한다고 이해하면 쉽습니다.
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다중 에이전트: 협업하는 AI들
한 명의 에이전트가 모든 일을 처리하기에는 한계가 있습니다. 그래서 최근에는 여러 에이전트가 역할을 나누어 협력하는 구조, 즉 멀티 에이전트 시스템이 주류로 자리 잡고 있습니다.
예를 들어 여행 계획을 제안하는 AI를 만든다고 가정해봅시다.
에이전트 1: 인기 관광지를 조사
에이전트 2: 숙소 추천
에이전트 3: 교통 경로 안내
에이전트 4: 전체 예산 계산
이렇게 역할을 나누면, 각 에이전트가 전문성을 발휘해 더 정교한 결과를 만들어낼 수 있습니다.
여기서 중요한 개념이 그래프 데이터 모델입니다.
AI 에이전트 개발 프레임워크
현재 시장에는 수많은 프레임워크가 존재합니다. 대표적인 것들을 정리하면 다음과 같습니다.
이처럼 프레임워크는 다양하지만, 대부분은 독점적 구조라서 서로 호환성이 떨어집니다.
AI 에이전트 표준화 타임라인
타임라인마치며
지금은 각 기업이 독자적인 방식으로 AI 에이전트를 개발하고 있지만, 머지않아 표준화된 생태계가 자리 잡을 것입니다. Agent Spec은 그 첫걸음이며, 앞으로 더 많은 기업들이 이를 지원하게 되면 AI 에이전트는 지금보다 훨씬 빠르게 확산될 것입니다.
지금의 상황은 마치 인터넷 초창기와 비슷합니다. 초기에 다양한 브라우저와 프로토콜이 난립했지만, 결국 표준화가 이루어지면서 인터넷이 폭발적으로 성장했듯이, AI 에이전트도 같은 길을 걷게 될 것입니다.
