[AI용어] AI에이전트의 모든 것

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AI에 대해 매일 글을 씁니다. 문과 출신으로, 코딩의 ㅋ도 모른 채

내가 너무 어려워서 이해가능한 말과 표현으로 정리하는 용어집

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많은 테크 유튜버와 뉴스 등 콘텐츠 기업에서 올해 AI키워드와 내년의 AI키워드 전망을 내놓고 있습니다. 공통적으로 말하는 것은 AI에이전트. 2025년은 정말 에이전트의 한 해였습니다. 2026년에도 이런 흐름은 계속 될 것이라고 생각됩니다. 기업들은 '대 에이전트 시대'를 선언하며 여러 관련 기술을 개발하고 제품을 내놓고 있기 때문입니다. 그러나 2026년엔 보다 진화할 것입니다. 에이전트보다는 여러 에이전트의 협업을 뜻하는 '멀티 에이전트' 개념이 중요해질 것이란 전망이 나옵니다.

에이전트란 무엇일까. 언론에선 '행동하는 AI' ' 디지털 비서'라는 표현을 가장 흔하게 쓰는 것 같습니다. 틀린 말은 아니지만 저의 경우 와닿지는 않았습니다.

에이전트의 개념을 잘 이해하기 위해선 먼저 AI라는 개념과 비교해보면 좋을 것 같습니다. AI는 '도구'입니다. 구체적으로 질문에 대해 해답을 빨리 찾도록 도와주는 도구입니다. 수학 문제를 풀 때 '계산기'를 쓰는 것과 같아요. 칼 컴퓨터 계산기 이 모든 도구들의 공통점은 사람이 특정 기능이 필요할 때 작동시킨다는 것입니다. 사람들은 이런 도구의 '보조'를 받아 업무 효율을 높입니다.

에이전트는 '직원'입니다. 이들은 우리가 계산기를 따로 두드릴 필요를 없애줍니다. 수학문제를 나 대신 풀어주기 때문입니다. "수학문제를 풀어달라"고 요구하면 풀어주거나, 자동화해놓으면 요구하지않아도 알아서 문제를 풀어놓습니다. 2025년 기준 자신이 주니어라면 동료, 시니어라면 후배 직원. 그런데 우리 눈에 안보이니까, 굳이 따지면 저멀리 해외에서 원격 근무 중인 직원입니다. 그렇기에 혹자는 에이전트를 눈에 안보이는 '디지털 직원'이라고 쓰거나 AI를 '인공 지능'이 아닌 '외계(Alien) 지능'이라고 표현하기도 하지요.

서로 다른 특성과 능력치를 가진 사람들끼리 머리를 맞대야 팀워크가 되듯, 에이전트도 마찬가지입니다. 여러 에이전트의 업무 배치, 이들 간 협업이 바로 '멀티 에이전트' 전략입니다. 갠플 대신 팀플을 시키는 것입니다. 위 전략이 2026년의 키워드가 될 것으로 여러번 언급되고 있으며, 여러 기업에서 이미 도입했습니다. 우리는 팀플을 할 때 저마다의 특성을 고려합니다. 말을 잘하는 책임감있는 민지가 조장을 맡고 말을 잘하는 은진이가 발표를 맡고, 미감이 좋은 정수는 PPT를 만들면됩니다. 에이전트도 마찬가지입니다. 한 팀이 아마존 물류창고에서 수백대의 로봇을 동시에 작동시켜 상품을 포장해 이동한다고 해봅시다. 충돌없이 이동 경로를 조율하는 것은 A에이전트가, 로봇을 작동시키는 것은 B에이전트가, 중앙 서버 관리는 C에이전트가 합니다. 가끔 같은 일을 여러 에이전트가 동시에 수행하고, 더 나은 답을 선택할 수도 있습니다. 경쟁시키는 것이지요. 에이전트도 '피어 프레셔'를 느낄까요?

최근 관련해 흥미로운 연구를 소개합니다. 구글 딥마인드와 MIT가 공동발표한 연구결과에 따르면 AI에이전트가 많으면 그들끼리 서로 소통하며 업무를 보면서 정작 연산과 추론에 쓰는 자원을 낭비하고 있었습니다. 모르긴몰라도 직장 내 정치질, 수다, 담배타임같은거 일 수도 있고 또 많은 직원이 협업하다보니 의견 조율 과정에서 자원이 더 드는 것입니다. 아무리 똑똑한 에이전트가 많더라도 다수보단 소수 정예로 드림팀을 꾸리는 것이 더 효율적인것입니다.

https://n.news.naver.com/article/023/0003946592?type=journalists

https://n.news.naver.com/article/023/0003946592?type=journalists

직원들이 모이는 곳엔 반드시 인사팀이 필요합니다. "일 똑바로 하라"고 쪼고, 고과를 주는 부장도 필요하지요. 에이전트도 마찬가지입니다. 비록 성과급을 받아도 쓸 데는 없고, 쪼아도 스트레스는 안받겠지만(?). 눈에 안보이는 직원인 에이전트를 관리 감독하기 위한 플랫폼과 기술도 많이 생겨나고 있습니다. 이건 보안 문제와도 연결됩니다. 각 에이전트에게 얼마큼의 권한을 줄 지, 어디까지 데이터에 접근하도록 할 지 정하고 통제하는 것이지요. 신입 직원은 고급정보가 쏟아지는 임원 회의에 들어갈 수 없는 것과 비슷합니다. 근태를 관리하듯 업무 성과도 평가하고, 평가 결과에 따라 에이전트를 보다 효율적으로 재배치할 수도 있습니다. 이를 통해 기업은 업무를 더 효율화하고 ROI를 높일 수 있습니다.

에이전트는 직원입니다. 아직 사람보다 멍청하고 문제가 많다는 평가를 많이 받기는 하나, 그만큼 싸기도 하니 가성비가 좋은 직원이지요. 새 직원을 고용했으니 기존 직원(사람)은 쓸모가 없어졌습니다. 그래서 'AI중심 업무 재편'이라는 말을 쓰며, 사람의 일자리는 사라지고 있는 것입니다.