최근 AI 업계에서 가장 주목받는 트렌드 중 하나는 'AI 에이전트'입니다. 스스로 다양한 작업을 수행하며 인간의 개입을 최소화하는 인공지능 시스템이라는 점에서 많은 기대를 받고 있죠. 그러나 실제 상황을 들여다보면, 이 '에이전트'들이 얼마나 현실적인지에 대해서는 아직 의문이 많습니다. 이번 달만 해도 국내외에서 여러 AI 에이전트가 공개되었지만, 대부분의 경우 단순히 기존 대형언어모델(LLM)의 기능을 확장한 수준에 그치는 모습을 보이고 있습니다.
가장 큰 주목을 받은 사례로는 사카나 AI의 ‘AI 사이언티스트’가 있습니다. 연구 아이디어 생성부터 실험 설계, 논문 작성까지 자동화된 과정을 자랑하지만, 실질적으로 이 모델이 과학 연구에 기여할 수 있을지는 아직 미지수입니다. 또한 코딩 전문 에이전트 '데빈'을 시작으로 비슷한 기능을 내세운 에이전트들이 연이어 출시되고 있으나, 이들 역시 특정 도메인에 한정된 능력을 보이고 있습니다.
이러한 AI 에이전트들은 본래 인간의 개입 없이 스스로 판단하고 학습하며 진화하는 시스템을 목표로 하지만, 아직까지 그 구현 범위는 제한적입니다. 단순한 반응형 에이전트부터 목표 기반 에이전트, 학습형 에이전트 등 다양한 유형이 제시되고 있지만, 실질적으로 차별화된 기능을 선보이기에는 한계가 있습니다. 이와 같은 이유로 완전한 '범용 에이전트'는 당분간 등장하기 어려울 것이란 전망이 많습니다. 실제로 구글 논문 저자들이 설립한 리플렉션 AI 역시, 범용 에이전트를 실현하기 위해서는 인공지능이 AGI(인공일반지능) 수준에 도달해야 한다고 강조합니다.
따라서 향후 1~2년 내에 등장할 AI 에이전트들은 특정 도메인에 특화된 형태로 발전할 가능성이 큽니다. 여행, 쇼핑, 보고서 작성 등 특정 분야에 최적화된 에이전트들이 주를 이룰 것입니다. 이는 LLM의 기능을 점진적으로 확장하는 방향으로 전개될 것이며, 인간의 개입을 줄이는 데 중점을 둔 기술이 계속해서 연구될 것입니다.
1 특정 도메인에 특화된 AI 에이전트는 어떤 방식으로 산업에 영향을 미칠 수 있을까요?
특정 도메인에 특화된 AI 에이전트는 해당 분야의 업무 효율성을 크게 향상시키고, 자동화 수준을 높이며, 인간 전문가가 수행해야 할 반복적이거나 복잡한 작업을 대신 수행하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 법률 분야에 특화된 AI 에이전트는 법률 문서 검토, 판례 분석, 계약서 작성 등을 자동화하여 법률 전문가들이 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 또한, 헬스케어 산업에서는 진단 보조 시스템이나 의료 기록 자동화를 통해 의료 서비스의 질을 향상시키고, 환자 관리의 효율성을 극대화할 수 있습니다. 각 산업에서 이러한 도메인 특화 에이전트의 도입은 인건비 절감과 동시에 정확성을 높이는 효과를 가져오며, 점차 산업의 디지털 트랜스포메이션을 가속화할 것입니다.
2 AGI 수준에 도달하기 위해 현재의 AI 연구와 개발에 필요한 핵심 요소는
AGI(Artificial General Intelligence) 수준에 도달하기 위해서는 여러 기술적 진전과 혁신이 필요합니다. 첫째, 현재의 LLM(대형언어모델)보다 더 심층적이고 범용적인 학습 능력이 필요합니다. 이는 특정 도메인에 국한되지 않고, 다양한 상황에서 적응하고 학습할 수 있는 능력입니다. 둘째, 강화학습과 메타 학습의 발전이 중요한 역할을 할 것입니다. AI가 다양한 상황에서 스스로 학습하고 적응할 수 있어야 하기 때문입니다. 셋째, 인지적 유연성과 추론 능력의 향상이 필요합니다. 이는 AI가 복잡한 문제를 논리적으로 분석하고 창의적으로 해결할 수 있는 능력으로, 인간 수준의 의사결정 및 문제 해결을 가능하게 합니다. 마지막으로, 인프라와 컴퓨팅 자원의 발전이 필수적입니다. AGI 개발에는 현재보다 훨씬 더 높은 수준의 데이터 처리 능력과 컴퓨팅 파워가 요구되므로, 관련 기술의 발전이 병행되어야 합니다.
3 AI 에이전트와 기존 LLM 기반 시스템의 가장 큰 차이점은 무엇이며, 이는 어떻게 극복될 수 있는가
AI 에이전트와 기존 LLM 기반 시스템의 가장 큰 차이점은 자율성과 목표 지향적 행동입니다. 기존 LLM은 주어진 질문에 대해 반응형으로 답변을 제공하는 반면, AI 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 수립하고 여러 단계를 거쳐 실행하는 능력을 지닙니다. 이는 단순히 대화를 생성하는 것 이상의 기능으로, 다양한 작업을 수행하고, 그 결과를 학습해 점점 더 효율적으로 작동할 수 있다는 점에서 차별화됩니다.
이 차이점을 극복하기 위해서는 AI 에이전트가 기존의 LLM과 통합되면서, 강화학습과 계획 수립 알고리즘을 효과적으로 결합해야 합니다. 또한, 여러 모델을 유기적으로 연결하여 다양한 상황에 맞춰 작업을 분할하고 조정할 수 있는 능력도 필요합니다. 이러한 기술들이 발전하면서 점차적으로 자율성과 복잡한 문제 해결 능력을 가진 AI 에이전트가 현실화될 것입니다.
장기적으로 이러한 특화된 에이전트들이 집합해 범용 에이전트로 발전할 수 있지만, 이는 LLM 자체의 성능이 비약적으로 향상되어야만 가능할 것입니다. 오픈AI, 구글 등 글로벌 기업들도 AGI를 목표로 에이전트를 개발 중이지만, 아직 갈 길은 멀어 보입니다. 결국 인간 대신 물리적 작업까지 수행하는 SF 속 휴머노이드가 현실로 다가오기까지는 시간이 더 필요하겠지만, 점진적인 발전은 분명히 기대할 만합니다.
이러한 AI 에이전트의 현재와 미래를 바라보며, 우리는 그 가능성을 냉철하게 분석하면서도 새로운 기술이 가져올 변화를 긍정적으로 준비해야 할 것입니다. 다가오는 AI 시대는 우리가 상상했던 것보다 더 다채롭고 예측하기 어려운 모습일 것입니다
