정보 필터링·관리 이용자 맞춤형 에이전트

Agentic Discovery, 사용자의 목표와 맥락을 이해하고 스스로 정보를 탐색·발견하는 자율적 에이전트로 발전하는 방향을 말한다. 사용자가 필요로 할 수 있는 것을 선제적으로 찾아내고 정리하여 제안하는 점에서 차별적이다. 예를 들어, 사용자가 “내 연구 주제에 맞는 논문을 찾고 싶다”라고 요청하면, 에이전트는 단순 검색 결과를 보여주는 대신 관련 학술 데이터베이스를 탐색하고, 연구의 핵심 키워드를 확장하거나 축소하여 더 풍부한 자료를 수집하며, 요약과 인용 정보까지 정리해 제공한다.

Agentic Discovery는 크게 두 가지 축으로 작동한다. 첫째, 정보 탐색의 자율성이다. 사용자가 명시하지 않은 영역까지 확장 탐색을 수행하면서도, 맥락에 맞지 않는 정보는 필터링하여 불필요한 과부하를 줄인다. 둘째, 개인화된 발견 과정이다. 사용자의 과거 검색 이력, 관심사, 현재 상황을 기반으로 최적화된 결과를 추천하며, 시간이 지남에 따라 점점 더 정교해진 맞춤형 패턴을 보여준다. 이 과정에서 AI는 단순 정보 제공자가 아니라, 정보 관리·조율자이자 연구 동반자 같은 역할을 맡는다.

사용자가 스스로 모든 것을 검색·정리해야 하는 수고를 크게 줄여준다. 업무 환경에서는 효율적인 의사결정 지원 도구로, 학문 연구에서는 탐구 범위를 확장하는 조력자로, 개인 생활에서는 필요 정보와 추천을 연결하는 가이드로 작동할 수 있다. 다시 말해, Agentic Discovery는 “사용자가 무엇을 원하는지 알아서 찾아주는 자율적 탐색 파트너”라는 점에서 기존의 AI 비서보다 한 단계 진화한 개념이다.