에이전트 AI란? 생성형 AI 다음은 ‘스스로 일하는

안녕하세요~ 디노입니다.

■ ‘디노의 시사노트’, 왜 시작했을까요?

20년 넘게 주식투자를 하다 보니 한 가지를 깊이 깨닫게 되었습니다.

주식 투자는 단순히 재무제표를 보는 일이 아니라 세상을 읽는 일이다.

- 정바카라 테마주를 이해하려면 정치와 법률을,

- 반도체·바이오 같은 성장 산업에 투자하려면 과학과 기술을,

- 그리고 모든 흐름을 해석하려면 넓은 상식과 배경지식이 필요합니다.

그래서 저는 2025년 6월부터 ‘디노의 시사노트’ 시리즈를 시작했습니다.

이 시리즈는 단순한 뉴스 해설이 아닙니다.

투자를 위한 시사, 돈이 되는 배경지식을 쌓기 위한 노트입니다.

■ 에이전트 AI란 무엇일까요?

요즘 AI 뉴스를 읽다 보면 자주 등장하는 단어가 있습니다.

- AI 에이전트(AI Agent)

- 에이전트 AI

- 에이전틱 AI(Agentic AI)

입니다.

ChatGPT도 아직 새로운데 또 다른 AI가 등장한 것처럼 느껴질 수 있습니다.

하지만 핵심부터 이해하면 그리 어렵지 않습니다.

생성형 AI가 ‘대답하는 AI’라면, 에이전트 AI는 ‘일을 수행하는 AI’에 가깝습니다.

지금까지 우리는 AI에게 주로 물었습니다.

“이 내용을 요약해줘.”

“이메일을 작성해줘.”

“삼성전자 실적을 분석해줘.”

그런데 에이전트 AI에서는 질문이 조금 달라집니다.

“삼성전자의 최근 실적과 공시를 확인하고 경쟁사와 비교한 뒤, 최근 뉴스까지 조사해서 보고서를 만들어줘.”

사람이 하나씩 명령하지 않아도 AI가 해야 할 일을 나누고, 필요한 자료와 도구를 찾아 여러 단계를 이어가는 것입니다.

OpenAI는 에이전트를 사용자를 대신해 상당한 독립성을 가지고 업무의 여러 단계를 수행하는 시스템으로 설명합니다. 단순한 챗봇과 달리 LLM이 업무 흐름 자체를 관리하고, 외부 도구를 선택해 사용할 수 있다는 점이 핵심입니다.

■ ‘Agent’는 원래 무슨 뜻일까요?

단어의 뿌리를 먼저 보면 이해가 더 쉽습니다.

영어 Agent에는 ‘누군가를 대신해서 행동하는 사람’이라는 뜻이 있습니다.

부동산 중개인은 Real Estate Agent라고 하고,

연예인의 일을 대신 관리하는 사람도 Agent라고 부릅니다.

핵심은 같습니다.

누군가를 대신해 행동한다.

AI Agent도 바로 여기서 출발합니다.

사람이 모든 과정을 직접 처리하는 것이 아니라,

AI가 사람을 대신해 일정 범위의 업무를 수행한다는 의미입니다.

그래서 저는 에이전트 AI를 처음 접하는 분들에게 이렇게 설명하고 싶습니다.

“에이전트 AI는 일을 맡길 수 있는 AI다.”

이 한 문장을 기억하면 이후 개념이 훨씬 쉽게 연결됩니다.

■ 생성형 AI와 무엇이 다른 걸까요?

예를 들어보겠습니다.

제가 생성형 AI에게 “삼성전자의 최근 실적을 설명해줘.”라고 질문합니다.

AI는 정보를 정리해서 답변합니다.

여기까지는 우리가 익숙한 방식입니다.

그런데 에이전트에게는 다음처럼 일을 줄 수 있습니다.

“삼성전자 최근 실적을 찾아보고, 이전 분기와 비교하고, SK하이닉스와도 비교해줘. 주요 공시와 최근 한 달 뉴스까지 확인한 뒤 강의용 보고서로 정리해줘.”

여기에는 여러 일이 숨어 있습니다.

- 실적을 찾아야 합니다.

- 이전 분기 숫자를 가져와야 합니다.

- 경쟁사 자료도 찾아야 합니다.

- 공시를 읽어야 합니다.

- 뉴스도 확인해야 합니다.

- 마지막으로 자료를 정리해야 합니다.

기존 방식에서는 사람이 이 과정을 하나씩 AI에게 시켰습니다.

하지만 에이전트는 목표를 받은 뒤 이 과정을 스스로 연결하는 방향으로 발전하고 있습니다.

즉,

- 생성형 AI : 질문 → 답변이었다면,

- 에이전트 AI : 목표 → 계획 → 정보수집 → 도구 사용 → 실행 → 확인 → 결과

에 가깝습니다.

■ 에이전트 AI는 어떻게 일을 할까요?

OpenAI는 에이전트의 기본 구조를 크게 세 가지로 설명합니다.

Model + Tools + Instructions입니다.

먼저 Model은 AI의 두뇌입니다.

무엇을 해야 할지 판단하고 다음 행동을 결정합니다.

Instructions는 업무지침입니다.

“무엇을 해야 하는가?”

“어디까지 할 수 있는가?”

“어떤 상황에서는 사람에게 다시 물어야 하는가?”

와 같은 규칙입니다.

그리고 굉장히 중요한 것이 Tools, 도구입니다.

AI가 검색할 수 있고,

파일을 읽을 수 있고,

데이터베이스를 조회할 수 있고,

이메일을 보낼 수 있고,

기업의 업무 프로그램과 연결될 수도 있습니다.

OpenAI는 에이전트의 도구를 정보 검색, 실제 행동, 그리고 다른 에이전트와의 협업 등에 사용할 수 있다고 설명합니다.

쉽게 비유하면 이렇습니다.

LLM이 머리라면, Tool은 손과 발입니다.

머리가 아무리 좋아도 컴퓨터와 회사 시스템에 연결되지 않는다면 실제로 할 수 있는 일은 제한적입니다.

반대로 머리에 손과 발이 붙기 시작하면

AI는 답변을 넘어 행동할 수 있게 됩니다.

■ 예전에도 업무 자동화는 있었는데 무엇이 다를까요?

여기서 한 가지 궁금증이 생깁니다.

“회사에서는 예전부터 업무 자동화를 했는데, 뭐가 새로운 거지?”

맞습니다.

대표적인 것이 RPA(Robotic Process Automation)입니다.

예를 들어 RPA에게

오전 9시에 프로그램을 열고,

특정 파일을 다운로드하고,

A열 값을 복사하고,

ERP에 입력하라고

미리 정해놓을 수 있습니다.

RPA는 이런 반복 업무에 아주 강합니다.

하지만 상황이 달라지면 문제가 생깁니다.

정해진 규칙 밖의 상황을 스스로 해석하는 능력이 제한적이기 때문입니다.

에이전트가 주목받는 이유가 바로 여기에 있습니다.

최근 LLM은 단순히 문장을 만드는 것을 넘어 추론하고, 문서를 이해하고, 필요한 도구를 선택하는 능력이 크게 발전했습니다. OpenAI 역시 추론·멀티모달·도구 사용 능력의 향상이 복잡한 다단계 에이전트 업무를 가능하게 만든 배경이라고 설명합니다.

쉽게 말하면,

기존 자동화는 “정해진 길을 자동으로 걷는 것”이었다면,

에이전트 AI는 “목적지를 알려주면 상황에 따라 길을 선택하는 것”에 한 걸음 더 가까워지고 있습니다.

■ 왜 요즘 MCP라는 단어가 자꾸 나올까요?

에이전트 AI와 함께 최근 정말 자주 등장하는 단어가 있습니다.

MCP(Model Context Protocol)입니다.

이 단어도 어렵게 생각할 필요 없습니다.

쉽게 말하면, AI와 외부 데이터·프로그램을 연결하기 위한 공통 규격입니다.

AI가 실제 일을 하려면 여러 곳과 연결돼야 합니다.

회사 문서를 읽어야 하고,

데이터베이스를 조회해야 하며,

업무 프로그램을 사용할 수도 있어야 합니다.

그런데 프로그램마다 연결 방법이 전부 다르면 개발하기가 굉장히 복잡해집니다.

그래서 공통 규격이 중요해집니다.

USB-C를 떠올려보면 이해하기 쉽습니다.

예전에는 휴대전화마다 충전단자가 달랐지만 하나의 공통 규격이 만들어지면서 연결이 훨씬 편리해졌습니다.

MCP도 AI 생태계에서 비슷한 역할을 지향합니다.

2026년 7월 공개된 MCP 최신 사양에서는 서버리스·엣지 환경에서 더 쉽게 확장할 수 있도록 핵심 구조가 개선되고 보안·권한 관련 기능도 강화됐습니다. MCP 공식 프로젝트는 당시 주요 SDK 다운로드가 월 수억 회 규모로 확대되고 있다고 밝혔습니다.

숫자 자체보다 중요한 것은 AI가 외부 세상과 연결되는 방식이 점차 표준화되고 있다는 흐름입니다.

■ A2A는 MCP와 무엇이 다를까요?

여기서 또 하나 등장하는 단어가

A2A(Agent-to-Agent)입니다. 이름 그대로 에이전트와 에이전트를 연결하는 기술입니다.

아주 간단하게 구분해보겠습니다.

예를 들어 한 AI는 항공권을 찾고,

다른 AI는 호텔을 찾고,

또 다른 AI는 일정을 조정할 수 있습니다.

그리고 이 에이전트들이 서로 필요한 정보를 주고받을 수 있습니다.

Google이 처음 공개한 A2A 프로젝트는 이후 Linux Foundation으로 넘어갔습니다. Linux Foundation은 2026년 4월 기준 150개가 넘는 조직이 A2A 표준을 지원하며 Google·Microsoft·AWS 등의 주요 플랫폼에도 통합되고 있다고 발표했습니다.

여기까지 이해하면 최근 AI 산업의 흐름이 조금씩 보입니다.

AI 하나를 더 똑똑하게 만드는 경쟁에서,

여러 AI와 프로그램을 얼마나 잘 연결하느냐의 경쟁으로 영역이 넓어지고 있는 것입니다.

■ 멀티에이전트는 무엇일까요?

회사를 생각해보겠습니다.

한 명의 직원에게

재무도 맡기고,

영업도 맡기고,

법률 검토도 시키고,

보고서도 작성하게 하는 것보다

각 분야를 잘하는 사람에게 나누는 것이 훨씬 효율적입니다.

AI에서도 비슷한 구조를 만들 수 있습니다.

재무분석 AI가 실적을 분석하고,

산업분석 AI가 경쟁사를 조사하고,

뉴스 AI가 최근 이슈를 확인하고,

마지막에 총괄 AI가 내용을 취합하는 방식입니다.

이것이

멀티에이전트(Multi-Agent)입니다.

마치 AI로 구성된 작은 조직을 만드는 것과 비슷합니다.

다만 여기에서 한 가지 주의할 점이 있습니다.

에이전트가 많다고 무조건 좋은 것은 아닙니다.

OpenAI 역시 여러 에이전트를 처음부터 복잡하게 연결하기보다 가능하다면 하나의 에이전트로 시작한 뒤 복잡성이 커질 때 분리하는 방식을 권장하고 있습니다. 에이전트 수가 늘어나면 관리·평가·오류 가능성도 함께 커질 수 있기 때문입니다.

■ 기업에서는 에이전트 사용이 얼마나 늘고 있을까요?

이제 실제 숫자를 살펴보겠습니다.

Microsoft가 2026년 5월 발표한 Work Trend Index는 10개국의 AI 사용자 2만 명과 Microsoft 365 이용 데이터를 분석했습니다.

조사에서 AI 사용자 가운데 66%는 AI 덕분에 고부가가치 업무에 더 많은 시간을 쓸 수 있게 됐다고 답했고, 58%는 1년 전에는 만들 수 없었던 결과물을 만들고 있다고 답했습니다.

특히 Microsoft 365 생태계에서 활동하는 AI 에이전트 수는 1년 사이 15배, 대기업에서는 18배 늘었다고 Microsoft는 밝혔습니다.

기업용 AI가 ‘질문에 답하는 도구’에서 ‘업무 흐름 속에 들어가는 도구’ 로 이동하고 있다는 것은 확실해지고 있습니다.

■ 에이전트 AI의 가장 큰 문제는 무엇일까요?

여기까지 읽으면 에이전트 AI가 굉장히 편리하게 느껴집니다.

그런데 중요한 문제가 하나 있습니다.

AI가 틀렸을 때입니다.

생성형 AI가 틀린 답을 하면 사람이 확인하고 고치면 됩니다.

하지만 AI 에이전트가 잘못 판단한 뒤

메일을 보내거나,

고객 데이터를 수정하거나,

비용을 지출하거나,

기업 시스템의 설정을 바꾼다면

문제는 훨씬 커집니다.

핵심은 이것입니다.

‘답변의 오류’가 ‘행동의 오류’로 바뀝니다.

그래서 AI가 행동하기 시작할수록 얼마나 똑똑한가만 중요한 것이 아닙니다.

어디까지 권한을 줄 것인가?
무엇을 하면 반드시 사람에게 승인을 받아야 하는가?

가 더 중요해집니다.

Gartner는 2026년 9월 에이전틱 AI에 대해 단순한 문서상의 규칙만으로는 충분하지 않으며, 실제 실행 과정에서 권한과 행동을 통제할 수 있는 장치가 필요하다고 지적했습니다. 또한 2029년까지 실제 운영 환경에서 에이전틱 AI를 사용하는 조직 가운데 최소 70%가 실행 통제 부족과 일부 관련된 서비스·보안·비용 사고를 경험할 것으로 전망했습니다. 이는 확정된 결과가 아니라 Gartner의 전망이지만, 기업들이 왜 AI 에이전트의 보안과 통제 문제를 중요하게 보고 있는지를 보여줍니다.

AI가 똑똑해질수록 AI에게 더 많은 자유를 주는 문제보다 어디까지 자유를 줄 것인가가 더 중요해질 수 있다는 것입니다.

■ 에이전트 AI가 커지면 AI 산업은 어떻게 달라질까요?

지금까지 AI 산업의 관심은 주로 “누가 더 좋은 AI 모델을 만드는가?”에 집중돼 있었습니다.

그래서 AI 모델을 학습시키는 GPU와 데이터센터가 큰 관심을 받았습니다.

하지만 에이전트가 확산되면 산업을 바라보는 시야도 조금 넓힐 필요가 있습니다.

에이전트는 한 번 질문하고 끝나지 않습니다.

정보를 찾고,

생각하고,

도구를 호출하고,

결과를 확인하고,

다시 실행하는 과정을 반복할 수 있습니다.

따라서 AI를 실제 서비스에서 사용하는 추론(Inference) 연산의 중요성이 더욱 커질 가능성이 있습니다.

동시에 AI 모델만 좋아서는 부족합니다.

기업 데이터와 연결돼야 하고,

업무 프로그램과 연결돼야 하고,

에이전트끼리 통신해야 하며,

권한과 보안을 통제할 수도 있어야 합니다.

따라서 에이전트 AI 시대의 생태계는

AI 반도체 → 데이터센터·클라우드 → AI 모델 → 데이터 → 연결 기술 → 기업용 소프트웨어 → 보안·거버넌스

까지 훨씬 넓어질 가능성이 있습니다.

■ AI가 똑똑해질수록 사람에게 더 중요한 것은 ‘판단’일지도 모릅니다

저는 이번 글을 쓰면서...

오히려 사람의 역할에 대해 생각하게 되었습니다.

처음에는 AI가 일을 많이 해주면 사람은 생각할 일이 줄어들 것 같았습니다.

그런데 반대로 볼 수도 있습니다.

AI가 단순히 답을 만들 때는 결과가 맞는지만 확인하면 됩니다.

하지만 AI가 행동하기 시작하면 사람은 먼저 결정해야 합니다.

무엇을 맡길 것인가.

어떤 기준으로 일하게 할 것인가.

어디까지 권한을 줄 것인가.

그리고 결국 결과에 대해 누가 바카라임질 것인가.를 판단해야 합니다.

회사에 아주 뛰어난 직원이 입사했다고 생각해보겠습니다.

일을 잘한다고 해서 회사의 모든 자료를 보여주고 모든 계좌의 결제 권한까지 주지는 않습니다.

업무 범위가 있고,

결재선이 있고,

권한이 있고,

내부통제가 있습니다.

AI도 결국 같은 문제가 생길 것입니다.

생성형 AI를 ‘말을 잘하는 똑똑한 신입사원’이라고 표현한다면,

에이전트 AI는 ‘회사 시스템을 사용할 권한까지 부여받은 실무자’에 조금 더 가깝습니다.

그래서 AI 시대에 중요한 능력도 바뀔 수 있습니다.

처음에는 AI에게 질문을 잘하는 능력이 중요했다면,

앞으로는 AI에게 일을 어떻게 설계해서 맡기고, 결과를 어떻게 판단할 것인가가 더 중요한 능력이 될지도 모르겠습니다.

■ 마무리하며... (결국 에이전트 AI의 핵심은 ‘대답’에서 ‘행동’으로의 변화입니다)

인터넷이 처음 등장했을 때 사람들은 주로 정보를 찾았습니다.

그러다 인터넷으로

물건을 사고,

돈을 보내고,

일하고,

회사를 운영하게 됐습니다.

AI도 비슷한 과정에 있는지도 모르겠습니다.

처음에는 물어봤습니다.

그다음에는 글을 쓰게 했습니다.

이제 분석을 맡깁니다.

그리고 앞으로는 일 자체를 맡기는 영역이 조금씩 늘어날 수 있습니다.

그래서 에이전트 AI를 이해할 때 가장 중요한 문장은 이것이라고 생각합니다.

AI가 ‘말하는 기술’에서 ‘행동하는 기술’로 이동하고 있다.

이 변화가 실제로 얼마나 빠르게 진행될지는 아직 지켜봐야 합니다.

기술적인 한계도 있고,

보안 문제도 있으며,

비용과 바카라임이라는 현실적인 문제가 남아 있습니다.

하지만 앞으로 AI 뉴스를 볼 때

“어떤 모델이 더 똑똑한가?”

라는 질문에 하나를 더 추가하면 좋겠습니다.

“그래서 이 AI가 실제로 무엇을 할 수 있는가?”

이 질문 하나를 더 던지는 순간,

에이전트 AI 뉴스가 훨씬 쉽게 읽히기 시작할 것입니다.

다음에도 재미있는 컨텐츠로 돌아오겠습니다.

모든 분이 진심으로 수익 나길 바라는 디노의 맘이 오늘도 전해지길 바랍니다.

시장을 이기는 투자...

우리 모두 부자 되는 투자...

디노가 응원하겠습니다.

행복한 투자되세요~ ^^

주식을 하려면, 세상 만사를 다 알아야 한다.
결국 투자란, 세상을 이해하려는 끊임없는 공부입니다.

by 디노

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