지난 구글 클라우드 넥스트에서 가장 주목받은 키워드는 단연코 ‘AI 에이전트(AI Agent)’였습니다. 많은 사람이 AI 에이전트라는 단어를 생소하게 느껴 했지만 사실 우리는 이미 자연스럽게 AI 에이전트와 대화를 나눠왔습니다. ‘Siri야 5분 후로 알람 맞춰줘’, ‘빅스비 오늘 날씨는 어때?’, ‘오케이 구글 최신 팝송 틀어줘’ 등 간단한 동작을 실행하는데 AI 에이전트를 사용해왔죠. 하지만 최근의 AI 에이전트는 기존의 에이전트와는 다른 형태로 진화되었습니다.

지난 구글 넥스트에서 구글은 기존의 대화형 AI를 넘어 사용자의 업무를 스스로 파악하고 실행하는 자율형 에이전스토 진화한 ‘Astra 프로젝트를 공개하며 AI의 새로운 패러다임을 선언했습니다. 구글 검색에 AI 에이전트 기능이 통합되었으며, 업무 중 많이 사용하는 구글 워크스페이스의 Gmail이나 Docs에서도 ‘이메일 작성’, ‘요약’, ‘일정 조율’ 등의 작업을 알아서 할 수 있습니다.

구글 뿐만이 아니라 많은 글로벌 테크 기업들이 다양한 에이전트 모델을 출시하고 있습니다. Open AI는 ChatGPT에 플러그인, 파일 브라우징, 코드 실행 기능을 추가하며 하나의 ‘멀티모달 에이전트’로 사용 가능하다고 강조했습니다. 예를 들어 사용자가 텍스트, 이미지, 음성으로 작업을 지시하면 AI는 전체 상황과 맥락을 이해하고 수동적인 응답이 아닌 목표 지향적 실행을 해내는 식입니다. 마이크로소프트의 ‘Copilot’ 역시 가지고 있는 Office 전반에 AI 에이전트를 심었으며, 삼성은 ‘삼성 AI 포럼’에서 스마트폰에 적용되는 AI 에이전트 개발 로드맵을 발표, 아마존 역시 AWS기반의 기업용 AI 에이전트 플랫폼을 출시한다고 밝혔습니다. 

그럼 이번 포스팅을 통해 AI 에이전트가 정확히 어떤 개념인지, 어떻게 활용할 수 있는지, 어떻게 AI 에이전트를 개발하고 도입할 수 있는지 단계별로 알아보도록 하겠습니다.

📚목차

1. AI 에이전트(AI Agent)란? AI 에이전트의 개념

2. AI 에이전트 활용 사례

3. AI 에이전트 만들기, 나도 할 수 있을까? AI 에이전트 구축

4. 지금 가장 인기 있는 AI 에이전트 개발 플랫폼은?

AI 에이전트(AI Agent)란? AI 에이전트의 개념

AI 에이전트를 한마디로 정의하면 ‘스스로 상황을 인식하고 판단하며, 목적에 따라 행동하는 AI 시스템’ 입니다. 많은 분이 AI 에이전트를 AI 챗봇과 혼용하여 이해하고 있지만, AI 에이전트는 챗봇과는 달리 입력에 반응하는 것을 넘어, 목적에 따라 직접 실행하는 AI입니다. AI 에이전트는 사용자의 의도를 파악하고 능동적으로 행동한다는 점에서 단순 응답을 목적으로 하는 챗봇과는 차별화됩니다.

챗봇은 유저와 대화를 주고받고 질문에 답하는 것이 핵심 기능입니다. 하지만 AI 에이전트는 대화를 넘어서 복합적인 업무를 여러 단계에 걸쳐 실행할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 ‘다음 주 화요일 오후 3시 회의 일정 잡아줘’라고 요청할 시 AI 에이전트는 다음과 같은 순서로 동작합니다. (1) 사용자의 캘린더를 열어 비어있는 시간 확인 - (2) 관련 참석자 검색/일정 조율 - (3) 회의 링크 생성 - (4) 이메일/캘린더 초대 전송

AI 에이전트는 기존의 AI와는 다르게 ‘생각을 현실로 만드는 손과 발’, 즉 ‘도구’가 되어줍니다. AI 모델이 우리의 ‘두뇌’ 역할을 수행했다고 가정해볼까요? 아무리 똑똑한 두뇌라도 외부 세계와 소통하고 행동할 수 있는 ‘몸’이 없다면 그 쓰임은 제한됩니다. 모델은 사전에 훈련된 데이터에 기반을 두고 내부에서 추론하고 판단할 수는 있지만, 외부와 연결되지 않아 ‘행동’을 취하는 것은 불가능합니다. 예를 들어 AI 모델에게 저렴한 항공권 가격, 호텔 위치 추천 등을 물을 수는 있으나 항공권 예약이나 호텔 예약을 위해서는 내가 직접 외부 사이트로 연결해야한다는 뜻이죠. 

‘생각을 넘어 행동하는 AI’, AI 에이전트는 다음과 같은 요소로 구성됩니다.

1. 지각(Perception): 사용자의 입력(텍스트, 음성, 이미지 등)을 이해하고, 자연어 처리, 음성 인식, 이미지 분석 등을 통해 필요한 맥락을 파악합니다.

2. 의도 추론(Goal Inference): 사용자가 무엇을 원하는지를 해석합니다. 단순 요청을 넘어 숨겨진 목적까지 파악합니다.

3. 계획(Planning): 목표를 달성하기 위한 최적의 작업 순서를 결정합니다.

4. 행동(Acting): 계획한 작업을 실제로 실행합니다. 예를 들어, 웹 브라우징, 파일 생성, 외부 API 호출 등이 행동에 포함됩니다.

5. 피드백 루프(Feedback Loop): 결과를 평가하고 수정하거나 반복합니다. AI 에이전트는 사용자의 의도와 잘못된 결과가 나왔다고 판단될 시 스스로 보완할 수 있습니다. 

이제 기업은 단순 응답형 AI가 아닌 사용자의 실질적인 일 처리에 도움이 되는 AI가 필요 합니다. 예전에는 사람이 엑셀 파일을 정리하거나 수동으로 보고서를 작성해야 했다면, 이제는 AI 에이전트가 데이터를 불러오고, 필터링하고, 시각화하고, 자동으로 요약 보고서를 작성합니다. 이처럼 단순 텍스트 생성이나 번역, 요약에서 끝나는 것이 아니라, 실제 행동으로 이어지며 업무 자동화와 생산성 향상이라는 실질적 가치를 제공할 수 있게 된 것입니다.

AI 에이전트 활용 사례

앞에서 말한 것처럼 AI 에이전트는 이미 우리의 일상, 업무, 산업 현장 속에서 조용하지만 강하게 다양한 변화를 이끌어내고 있습니다. 특히 반복적이고 정형화된 작업에서 AI 에이전트의 업무 대체는 매우 빠르게 이뤄지고 있습니다. 그렇다면 개인과 기업은 AI 에이전트를 어떻게 활용하고 있는지 실제 적용 사례를 알아볼까요?

✅개인 생산성: 하루의 루틴을 관리하는 AI

개인용 AI 에이전트는 생산성 향상을 위한 가장 직접적인 도구입니다. 구글의 ‘Gemini’, 마이크로소프트의 ‘Copilot’, 애플의 ‘Siri Intelligence’ 와 같은 AI 비서 앱은 사용자의 이메일을 분석해 중요한 메시지를 선별하고, 캘린더 일정에 맞춰 회의 알림을 설정하며, 하루 일정을 요약해줍니다. 여기서 중요한 점은 AI 에이전트가 단순 자동화가 아니라 사용자의 맥락을 고려한 맞춤형 행동을 수행한다는 것입니다. 반복적인 결정 피로는 줄이고, 실제 업무에 더 집중할 수 있게 도와주는 것이죠.

• 회의 스케줄링: 참석자 캘린더를 확인하고, 최적의 시간대에 회의 일정을 자동 조율합니다.

• 이메일 요약/작성: 장문의 이메일을 요약하고, 회신 초안까지 작성합니다.

• 업무 우선순위 관리: 사용자의 일정, 과거 패턴을 분석해 중요한 일부터 정렬할 수 있습니다.

✅비즈니스 자동화: 마케팅, 세일즈, 고객지원까지

기업 영역에서도 AI 에이전트의 도입은 빠르게 확산하고 있으며, 특히 업무 자동화와 고객 경험 향상 측면에서 탁월한 효과를 보이고 있습니다. Salesforce의 Einstein GPT, Intercom의 Fin, HubSpot의 ChatSpot 등이 AI 에이전트를 제공하고 있으며 API 형태로 다양한 SaaS 플랫폼과 연동할 수도 있습니다.

• 마케팅 자동화 에이전트: 타겟 고객 데이터를 분석해 이메일 캠페인을 기획하고, 콘텐츠를 생성한 뒤, 발송 시점까지 자동으로 조정합니다.

• 세일즈 지원 에이전트: CRM 데이터를 기반으로 잠재 고객을 선별하고, 맞춤형 제안서를 생성하며, 후속 미팅까지 예약합니다.

• 고객지원 에이전트: FAQ를 넘어, 실제 고객 계정의 상황을 조회하고 요금제 변경, 환불 처리까지 실행합니다.

✅코딩과 개발: ‘프롬프트’만으로 구현되는 자동 개발

AI 에이전트는 단순히 코드 추천을 넘어, 프로젝트 생성부터 코드 작성, 테스트, 배포까지 이어지는 개발 파이프라인 전체를 자동화하는 방향으로 진화하고 있습니다. 이제는 개발자를 돕는 것을 넘어 비개발자도 기본적인 애플리케이션을 구현할 수 있도록 이끌고 있다는 점에서 의의가 있습니다. 

• DevOps 에이전트: 깃허브 이슈를 분석하고, 자동으로 Pull Request 생성 및 병합합니다.

• 테스트 생성 에이전트: 코드 커버리지를 분석하고, 누락한 테스트 코드를 자동 생성합니다.

• 데이터 파이프라인 구축: “CSV 파일을 Snowflake에 업로드하고 Tableau로 시각화해줘”와 같은 복합 업무도 한 번에 처리합니다.

✅ 금융, 의료, 제조 등 전문 산업 분야까지

AI 에이전트는 금융, 의료, 제조와 같이 특정 업무에 특화된 고도화된 산업 분야에서도 활약하고 있습니다. 전문가 집단에 의존하던 과거와는 달리, 산업군에 특화된 AI 에이전트가 도입되며 사람의 결정을 돕거나 아예 대체하는 수준으로 발전했습니다. 

• 금융: 투자 에이전트가 실시간 시장 데이터를 분석해 리스크 예측, 자동 포트폴리오 조정합니다.

• 의료: 환자의 과거 진료 기록, 영상 데이터를 분석해 초기 진단을 제안하고, 후속 처방까지 지원할 수 있습니다.

• 제조: 생산 라인의 IoT 센서 데이터를 분석해 기계 고장 징후를 사전에 탐지하고, 정비 일정을 자동 조정 가능합니다.

AI 에이전트 만들기, 나도 할 수 있을까?

이런 AI 에이전트는 어떻게 만들 수 있는 걸까요? AI 에이전트 열풍에 힘입어 다양한 에이전트 아키텍처가 등장했습니다. 예를 들어 추론(Reasoning)과 행동(Acting)을 번갈아 수행하는 방식의 ReAct, 다양한 외부 도구(API, DB, 웹 등)와 LLM을 연결해 에이전트처럼 동작하게 한 프레임워크인 LangChain, GUI 기반으로 사용자가 쉽게 목표를 입력하고 실행 가능한 오픈소스 프로젝트인 AgentGPT나 BabtAGI 등이 있습니다. 그러나 이러한 방식은 개발자가 아닌 이상 직관적으로 이해하고 사용하기 어려운 것이 현실입니다.

이처럼 AI 에이전트라고 하면 뭔가 거창한 기술이 있어야할 것 같고 코딩이나 개발 전공자, 업계 전문가만 가능한 영역처럼 느껴집니다. 물론 코딩에 대한 기본적인 지식은 필요하겠지만, 최근에는 코딩에 대한 깊은 이해가 없는 일반 사용자도 다양한 툴과 플랫폼을 통해 직접 AI 에이전트를 만들 수 있는 환경이 마련되고 있습니다. 노코드/로우코드(No-code/Low-code) 툴이 발전하고 인기를 끌며 프로그래밍 지식이 얕은 비전공자도 에이전트를 구현할 수 있게 된 것입니다.

AI 에이전트를 만드는 기본적인 흐름은 다음과 같습니다.

1️⃣에이전트의 목적을 설정합니다. 고객 상담용 챗봇을 만들 거인지, 개인 여행 일정 추천용 에이전트를 만들 것인지, 또는 우리 회사 내부 문서 검색용 에이전트를 만들 것인지. 어떤 업무를 자동화 또는 지원할 것인지 명확하게 설정해야 합니다.

2️⃣관련 데이터를 수집하거나, 기존에 보유한 데이터를 정제해 AI가 학습 또는 참조할 수 있도록 준비합니다. 이 단계에서 대화 흐름 설계(프롬프트 엔지니어링)나 API 연동 등이 포함될 수 있습니다.

3️⃣실제 플랫폼에서 기능을 구현하고 테스트를 거쳐 사용자와 상호작용할 수 있도록 배포합니다.

어디서부터 시작해야 할지 막막하다면 사용하고 있는 프롬프트 기반 챗봇에서 시작해보는 건 어떨까요? 

ChatGPT, Claude, Gemini 등에 “너는 지금부터 내 가상 비서야. 메일 요약, 회의록 정리, 자료 수집을 도와줘”와 같이 단순한 프롬프트만 잘 설계해도 반자동 AI 에이전트를 활용할 수 있습니다. 여기에 Microsoft Copilot Studio나 Zapier AI, Notion AI, Airtable AI와 같은 툴을 연동하면 특정 워크플로우를 자동화할 수 있는 ‘업무용 AI 에이전트’를 직접 구성할 수 있습니다.

좀 더 전문적인 AI 에이전트를 구현해보고 싶다면 OpenAI의 GPTs 기능이나 Google Cloud의 Vertex AI Agent Builder, LangChain, LlamaIndex와 같은 오픈소스 프레임워크를 활용할 수 있습니다. 이런 오픈소스 프레임워크는 대화형 에이전트 구축에 특화된 기능을 제공하며, 사용자와의 맥락을 유지하는 메모리 기능, 도구 호출, 사용자 정의 API 연동 등 다양한 고급 기능 활용이 가능합니다. AI 에이전트 개발 플랫폼에 대해 궁금하신 분을 위해 아래 세션에서 좀 더 자세하게 알아보겠습니다😎

지금 가장 인기 있는 AI 에이전트 개발 플랫폼은?

이처럼 시중에 나와 있는 AI 에이전트 개발 플랫폼은 많고 많습니다. 구축하고자 하는 AI 에이전트의 성격, 목적, 기술 수준, 예산, 보안 요건 등에 따라 선택할 수 있는 플랫폼은 달라질 수 있습니다. 현재 가장 인기 있는 AI 에이전트 플랫폼 몇 가지를 소개하겠습니다🙌🏻

1. 오픈에이아이 GPTs(OpenAI GPTs)

ChatGPT Plus 사용자라면 누구나 ‘GPTs’ 기능을 통해 나만의 GPT를 만들 수 있습니다. 기본적인 질문-응답형 에이전트에서 파일 업로드, 링크 연결, 이미지 생성 등이 지원되며, 다양한 플러그인을 연동해 기능을 확장할 수 있습니다. 코딩 지식 없이도 몇 분 만에 나만의 챗봇을 만들 수 있다는 점에서 다른 플랫폼과 비교했을 때 진입장벽이 낮은 편에 속합니다.

2. 구글 클라우드 Vertex AI 에이전트 빌더(Google Cloud Vertex AI Agent Builder)

구글 클라우드는 Vertex AI를 통해 기업용 AI 에이전트 구축을 지원합니다. Vertex AI Agent Builder는 Dialogflow 기반의 대화형 모델을 활용해 복잡한 업무 흐름을 자동화할 수 있습니다. 검색, 생성, 번역, 문서 요약 등의 작업도 하나의 워크플로우로 통합할 수 있어 기업용 업무 자동화 플랫폼으로 각광받고 있습니다.

3. 스노우플레이크 인텔리전스(Snowflake Intelligence)

스노우플레이크는 지난 월 ‘스노우플레이크 서밋 2025’에서 전문가뿐 아니라 일반 사용자도 활용할 수 있는 ‘스노우플레이크 인텔리전스’를 공개했습니다. ‘스노우플레이크 인텔리전스’는 지능형 데이터 에이전트를 기반으로 대화형 경험을 제공합니다. 앤트로픽과 오픈 AI의 언어모델을 기반으로 스노우플레이크환경 내에서 직접 실행되어 기존의 보안 환경, 데이터 마스킹 등과 연동 가능하다는 것이 장점입니다.

4. 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오(Microsoft Copilot Studio)

마이크로소프트는 우리에게 친숙한 Office365와 Teams에 AI 기능을 적극 통합하고 있으며, 이를 기반으로 Copilot Studio라는 개발 플랫폼을 제공합니다. 이미 마이크로소프트 생태계를 활용하고 있는 사용자에게 매우 유리한 선택지이며, Power Platform과 연계해 로우코드 방식으로 다양한 비즈니스 프로세스를 구현할 수 있습니다.

5. Zapier AI / Notion AI 등 SaaS 특화형 플랫폼

많은 SaaS 툴들 역시 AI 기능을 적극 통합하고 있습니다. Zapier는 워크플로우 자동화를 AI와 결합해 복잡한 조건문 기반의 에이전트를 구현할 수 있고, Notion에서는 문서/데이터 기반 업무를 자동화하는 AI 기능이 빠르게 발전 중입니다. 특히 IT 조직이 작거나 비개발자 중심의 팀에서는이런 SaaS 기반 툴이 매우 유용하게 활용되고 있습니다.

6. LangChain, LlamaIndex, RAG (Retrieval-Augmented Generation) 프레임워크

오픈소스 프레임워크를 활용해 직접 AI 에이전트를 구축하는 예도 있습니다. 문서 기반 검색형 에이전트를 만드는 데 적합한 LangChain과 LlamaIndex를 이용하여 사용자에 맞춤 커스터마이징된 AI 에이전트를 구현할 수 있는데요, 다양한 DB와 연결하고 사용자 요청에 맞춰 외부 데이터를 조회해 응답할 수 있습니다.

우리는 이미 다양한 AI 에이전트와 함께 일하고, 살아가고 있습니다. ‘챗봇’이나 ‘자동화 기능’으로만 불리던 것들이 이제는 지능화된 형태로 진화하며 일상의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 더 빠른 의사결정, 더 정밀한 데이터 분석, 더 개인화된 고객 관리, 더 창의적인 콘텐츠 제작까지. 2025년 현재 AI 에이전트는 ‘있으면 좋은’ 기능이 아닌 ‘없으면 안되는’ 전략적 자산이 되었습니다.

구글 클라우드 파트너, 스노우플레이크 파트너사로 활약하고 있는 SPH는 단순 기술 도입을 넘어 고객의 업무 방식과 문제를 깊이 이해하고 가장 실용적인 형태의 AI 도입 전략을 제시합니다. 더이상 AI를 먼 남의 이야기로 느끼지만 말고, 직접 업무 혁신의 주체로 참여시켜 보세요🧠

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