우리는 2025년 AI 에이전트의 원년에서 AI 에이전트 경제로 빠르게 시프트하는 중요한 시점에 놓여 있어요. 일반 대중들은 'AI 에이전트'라는 용어가 아직 낯선 분들도 많으실꺼라 생각되는데요, 우리가 잘 알고있는 전문가들의 인터뷰 내용을 보면 더 실감할 수 있어요.
"2025년, AI 에이전트가 마침내 주류가 될 것!"
- 샘 올트먼, Open AI CEO -
"미래 가장 중요한 기술 트렌드는 AI 에이전트"
- 앤드류 응, 세계 4대 AI 석학 -
"에이전트는 인간의 거의 모든 활동과 삶 전반에 스며들어 경제와 사회에 엄청난 파급 효과를 몰고 올 것이다. 안드로이드, 윈도우, iOS에 이어 AI 에이전트가 차세대 플랫폼이 될 것이다."
- 빌 게이츠, MS 기술고문 -
"오늘날 모든 기업이 이메일 주소와 소셜 미디어를 갖고 있는 것처럼, 가까운 미래에는 모든 기업이 고객과 소통할 수 있는 AI 에이전트를 보유하게 될 것이다."
- 마크 저커버그, Meta CEO -
"에이전트는 단순히 '추가 기능'을 넘어 'AI-First' 프로세스로의 도약을 의미합니다. 이는 워크플로우의 근본적인 변화이며, 사고방식과 기업 문화의 심오한 전환을 요구할 것입니다."
- 올리버 파커, Google Cloud 생성형 AI 글로벌 GTM 부사장 -
"에이전트는 고급 AI 모델의 지능과 도구에 대한 엑세스를 결합하여, 사용자의 통제 하에 사용자를 대신하여 작업을 수행하는 시스템입니다"
- 순다르 피차이, Google CEO -
AI 에이전트란? 그리고 작동 구조는?
이렇게나 유명한 전문가들이 AI 에이전트의 중요성에 대해 언급한걸 보면, AI 기술 중에서도 가장 중요한 기술 트렌드가 될꺼라 충분히 예측해볼 수 있는데요. 그럼 AI 에이전트란 무엇인지 그 개념부터 알아볼께요.
AI 에이전트란, 나 대신에 나의 상황과 환경을 알고 일을 해주는 대리인으로 단순한 반복 작업부터 복잡한 의사결정까지, 우리가 정해준 다양한 일을 도와주고 대신 실행(action)해주는 '똑똑한 AI 조수', 'AI 협업 동료' 정도로 생각하면 되요.
우리가 많이 들어보고 한번 정도는 써봤을 챗GPT의 AI 챗봇 다음 진화 단계라고 볼 수 있어요.
기억 장치 (Memory)
"과거를 기억하고 맥락을 이해한다"
기억 장치는 인간이 단기 기억, 장기 기억이 있는 것처럼 AI 에이전트의 메모리 역할을 해요.
- 단기 메모리 (Working Memory): 현재 대화나 작업의 맥락을 임시로 저장
- 예: "방금 전에 사용자가 무엇을 물어봤지?"
- 장기 메모리 (Long-term Memory): 중요한 정보를 영구적으로 저장
- 예: 사용자의 선호도, 과거 대화 기록, 학습한 패턴
- 컨텍스트 관리: 대화의 흐름과 상황을 계속 추적
- 경험 저장소: 과거 성공/실패 경험을 저장해 점점 똑똑해짐
계획 수립 (Planning)
"목표 달성을 위한 전략을 세운다"
인간도 큰 단위의 일을 쪼개어 작은 단위의 Task로 나눠서 일하는 것 처럼 AI 에이전트도 복잡한 요청을 단계별로 쪼개어 실행 계획을 만들어요.
- 작업 분해 (Task 분해): 큰 목표를 작은 단계들로 나눔
- 예: "여행 계획 세워줘" → 목적지 검색 → 숙소 찾기 → 일정 작성
- 실행 순서 결정: 어떤 순서로 할지 우선순위 설정
- 전략 수립: 목표 달성을 위한 최적의 방법 선택
- 자기 반성 (Self-reflection): 계획이 잘 진행되는지 스스로 점검하고 수정
도구 사용 (Tools)
"실제 일을 처리하는 도구들"
인간이 질문하면 어떤 답변이라도 내놓는 AI 챗봇과는 달리 AI 에이전트는 지금까지 인간이 만들어온 막대한 양의 데이터, 경이로운 수준의 컴퓨팅 파워, 거대한 소프트웨어 생태계 모두를 자신의 도구로 활용할 수 있다는 점이 놀라워요.
우리 인간이 챗GPT와 같이 인간보다 더 똑똑한 도구를 만들어 사용하는 것 처럼, 인간이 만든 도구를 AI 에이전트가 사용할 수 있는거죠.
- API 통합: 외부 서비스와 연결 (날씨, 뉴스, 데이터베이스 등)
- 외부 서비스 연동:
- 검색 엔진 (Search)
- 계산기 (Calculator)
- 캘린더 (Calendar)
- 코드 실행기 (CodeInterpreter)
- 데이터 처리 도구: 파일 읽기/쓰기, 데이터 분석
- 특수 기능 도구: 이미지 생성, 번역, 요약 등
실행 (Action)
"계획을 실제로 수행한다"
인간도 계획한 것을 실행하는 것처럼 AI 에이전트도 계획한 것을 실제로 실행하는 단계예요.
- 도구 사용: Planning에서 세운 계획에 따라 Tools를 실행
- 작업 실행:
- 정보 검색
- 계산 수행
- 파일 생성/수정
- 외부 API 호출
- 결과 모니터링: 실행 결과를 확인하고 다음 단계로 진행
- 피드백 처리: 실행 결과를 Memory에 저장하고 Planning에 반영
AI 에이전트의 구성요소는?
구성 요소1: 두뇌 - LLM과 추론 엔진
인간의 두뇌에 해당하는 대규모 언어 모델(LLM)은 에이전트의 핵심적인 추론과 문제 해결 능력을 제공해요. 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어, 목표를 작업으로 분해하는 계획 능력도 갖추고 있어요. 혹시 에이전트 서비스를 사용해본 분이라면 에이전트가 심층 사고를 하며 일하는 워크플로우를 인간이 볼 수 있게 보여주는 과정에서 업무를 쪼개서 하나씩 해결해 나가는 것(남은 할일)을 본 기억이 있으실 꺼예요.
구성 요소2: 기억 - RAG를 통한 지식 확장
인간의 기억에 해당하며 검색 증강 생성(RAG)은 LLM 에이전트의 능력을 확장한느 필수 도구예요. 에이전트는 RAG를 통해 내부 문서, 데이터베이스, 실시간 데이터와 같은 외부 지식 소스에 접근하여 더 정확하고 상황에 맞는 답변을 제공할 수 있죠.
구성 요소3: 손과 도구 - 액션과 API 연동
인간의 손과 도구에 해당하고 액션은 에이전트가 환경과 상호작용하고 의미 있는 작업을 자율적으로 수행할 수 있게 해줘요. 에이전트는 도구와 함수를 사용해서 데이터베이스 쿼리, API 호출, 이미지 생성 등 다양한 작업을 실행하죠.
구성 요소4: 팀 - 멀티 에이전트 시스템의 협업
인간도 동료와 팀을 이뤄 같이 일하는 것 처럼 1개 이상의 에이전트, 즉 멀티 에이전트가 협업하며 일해요. 멀티 에이전트 시스템은 여러 에이전트 프로필(역할)이 협력하여 문제를 해결하죠. 예를 들어, 번역 회사 에이전트에서 고급 편집자 AI는 전체적인 방향을 설정하고 번역가 AI들은 각자 맡은 부분을 번역하고 교정자 AI는 꼼꼼하게 번역 내용을 검토하는 역할을 하죠.
놀라운 사실은 실제 번역회사의 업무 프로세스를 그대로 본떴지만, 비용은 사람의 1/80 수준에 불과하다고 해요.
지금, 솔로프리너 비즈니스의 결정적 변화는 '에이전틱 AI'
2025 CES(국제전자제품 박람회, Consumer Electronics Show)에서 젠슨황이 AI 기술 발전 단계를 발표했던 아주 유명한 장표인데요, 초기의 "지각 AI(Perception AI)"에서 시작하여 "생성 AI(Generative AI)," "에이전틱 AI(Agentic AI)," 그리고 궁극적으로 "물리적 AI(Physical AI)"로 발전한다는 것을 알 수 있어요. 여기서 에이전틱 AI를 확인할 수 있어요.
인간은 AI 에이전트의 '인간 감독관'
에이전틱 AI는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 목표를 이해하고, 계획을 세우며, 여러 애플리케이션에 걸쳐 사람의 감독 하에 행동을 실행(action)하는 AI예요. 여기서 핵심은 인간은 에이전트가 나아갈 목표를 지시하면, 실행은 에이전트가 직접 한다는 것이죠.
이는 마치 백오피스, 프론트오피스, 그리고 최고 경영진에 이르기까지 모든 직원의 역량을 강화할 수 있는 최초의 기술 중 하나라고 할 수 있어요.
일하는 방식의 변화
AI 에이전트로 인해 컴퓨팅 패러다임의 변화로 일하는 방식 또한 변화하고 있는데요, PC 보급이 제1 물결이라면 업무 자동화인 제2 물결을 예고하고 있어요. AI 에이전트는 특히 인건비가 높은 분야에서 비용을 획기적으로 낮춤으로써 서비스 가격을 크게 인하할 수 있다는 잠재력을 가지고 있기 때문이예요. 서비스 가격이 낮아진다는 것은 곧 시장의 재편을 의미해요.
챗GPT의 등장 이후, 지난 3년 동안의 챌린지는 Hallucination(환각/허위정보 생성), Recency(최신성), Security(보안), Cost(비용)였는데 중요한 Cost의 문제를 해결할 수 있게 되는거죠.
솔로프리너 생산성 극대화
이로 인해 솔로프리너는 생산성을 극대화할 수 있는 기회예요.
AI 에이전트를 이미 프로덕션 환경에 도입한 사례를 보면, 고객 서비스(49%), 마케팅/보안 운영(46%), 기술 지원(45%)라고 해요.
또한 업무마다 필요한 에이전트를 직접 만들어 사용하는 직원들도 더욱 많아지고 있죠.
"TELUS에서는 57,000명 이상의 팀원이 정기적으로 AI를 사용하며, AI 상호작용당 40분의 시간을 절약하고 있습니다"
- 제이미 타티스, TELUS 최고 AI 책임자 -
Microsoft는 AI 에이전트를 더 이상 추가 기능으로 보지 않고 기업의 새로운 운영 체제로 인식하며 1,000억 달러를 베팅한다고 해요. 새로운 소프트웨어 패러다임으로 인식한다는 의미죠.
AI 임팩트
AI 에이전트는 인간이 준 목표를 더 효과적으로 달성할 수 있게 되어 우리의 삶과 비즈니스에 엄청난 파급 효과를 몰고올 것이라는 점이예요.
이러한 점에서 솔로프리너와 기업의 비즈니스 모델과 시장 진출 전략이 근본적으로 변화할 수 있는 중요한 시점에 와 있고 특히, AI를 잘 활용하는 솔로프리너 같은 작업 기업들이 AI 시대에 어쩌면 가장 큰 경제적 이득을 취할 수 있다고 보는 관점도 있어요.
솔로프리너를 위한 추천 에이전트 서비스
솔로프리너들이 업무 생산성과 자동화를 위해 쉽고 직관적으로 사용할 수 있는 에이전트 서비스들을 소개할께요.
Genspark (젠스파크)
Genspark는 팟캐스트, 문서, 슬라이드, 웹사이트, 이미지/영상 디자인 등 다양한 콘텐츠를 AI가 자율적으로 기획부터 제작까지 완성하는 전문 에이전트들을 제공하는 플랫폼이예요. AI 슬라이드는 PPT 자동화 제작, AI 시트는 엑셀 자동화 제작, AI 문서는 문서 자동화 제작을 해주는데 퀄리티가 높아서 현업해서 바로 사용해도 무리가 없을 정도예요. AI 개발자는 비개발자도 나만의 아이디어가 있으면 앱/웹 서비스를 쉽게 만들 수 있어요. AI 이미지는 최근 유행하는 나노 바나나 프로 등 다양한 AI 모델을 선택해서 이미지 생성을 할 수 있고 AI 동영상도 Veo3.1 등 다양한 AI 모델을 선택해서 영상을 생성할 수 있어요.
솔로프리너들이 업무 생산성과 자동화를 위해 쉽고 직관적으로 사용할 수 있고 무엇보다 결과물의 퀄리티도 좋다는 장점이 있어 1순위로 추천드려요.
Felo (펠로)
Felo AI는 다국어 실시간 검색 엔진 기반의 대화형 AI로, 사용자 질문에 대해 여러 신뢰할 수 있는 웹 소스를 동시에 검색·분석하여 출처가 명확한 답변을 제공하는 리서치 특화 에이전트예요. 특히 Memory(대화 맥락 유지) + Tools(실시간 멀티소스 검색) 조합이 강력하여 학술 연구, 시장 조사, 사실 확인 등 정확성이 중요한 업무에 최적화되어 있어요.
일반 ChatGPT와 달리 답변마다 실시간 검색 결과와 출처 링크를 함께 제시하여 정보의 신뢰성을 즉시 검증할 수 있고, 80개 이상 언어를 지원하여 글로벌 정보 수집과 다국어 비즈니스 환경에서 언어 장벽 없이 활용할 수 있다는 점이 가장 큰 장점이예요.
wrtn (뤼튼)
뤼튼은 "나를 잘 알고 이해하는 맞춤형 AI 에이전트"를 지향하며, 13개 이상의 제휴 확장앱(플러그인)을 대화 맥락에 맞춰 자동 연결하는 Tool Use에 특화되어 있고, 사용자가 직접 28,000개 이상의 커스텀 툴과 챗봇을 만들어 공유할 수 있는 스튜디오/스토어 생태계를 통해 개인 선호도 데이터를 축적하며 점점 더 개인화된 서비스를 제공하는 국내 플랫폼이예요.
특히 단순히 자율 실행만 추구하는 것이 아니라 사용자와의 상호작용을 중시하며 적절한 타이밍에 대화형 인터페이스(연관 링크/실시간 검색 모드)를 제공하고, AI 검색·이미지 생성·업무 자동화 등 다양한 기능을 무료로 제공하면서도 한국어 특화 및 실시간 정보 반영에 강점을 가져 국내 비즈니스 환경에 최적화된 실용적인 AI 업무 파트너라는 점이 핵심 차별화 요소예요.
you.com (유닷컴)
You.com은 사용자가 마케팅, 리서치, 데이터 분석 등 특정 업무 목적에 맞는 전문 AI 에이전트를 직접 만들고 활용할 수 있는 플랫폼으로, 각 에이전트는 해당 분야에 최적화된 도구(Tools)와 작업 방식(Planning)을 갖추고 있어 범용 AI보다 훨씬 정확하고 효율적인 결과를 제공해요.
특히 코딩 없이도 "+ Create Agent" 버튼만으로 누구나 맞춤형 에이전트를 생성할 수 있고, 공식/팀/개인 에이전트를 저장하고 공유하는 생태계를 구축하여 AI 활용의 진입장벽을 낮추고 업무 생산성을 극대화할 수 있다는 점이 가장 큰 장점이예요.
Lovart(로바트)
Lovart AI는 "세계 최초 디자인 전문 AI 에이전트"로, 자연어 프롬프트 한 줄만으로 로고·포스터·브랜드 아이덴티티·스토리보드까지 디자인 프로세스 전체를 자동화(Full-Chain Automation)하며, 특히 Planning(작업 분해·단계별 실행) + Action(텍스트-이미지 분리 편집, 다양한 레이아웃 자동 생성) 능력이 탁월하여 비전문가도 몇 분 만에 전문가 수준의 브랜드 디자인을 완성할 수 있어요.
가장 큰 차별점은 브랜드 일관성 엔진(Brand Consistency Engine)으로 색상·로고·폰트 가이드라인을 자동 준수하고, 생성된 디자인의 텍스트를 별도 레이어로 분리 제공하여 후속 편집이 자유로우며, GPT·Flux Pro·Kling AI 등 최신 생성 모델들을 통합해 "24시간 대기 중인 엘리트 디자이너 팀"처럼 작동하여 디자인 효율을 5배 이상 향상시킨다는 점이예요.
2026년은 정말 특별한 해가 될 거예요. AI 에이전트가 실험실을 벗어나 실전 비즈니스에서 본격적으로 활용되는 원년이 될 테니까요.
중요한 건 "완벽하게 준비된 후에 시작하자"가 아니라 "작게라도 지금 시작하자"라는 마인드셋인 것 같아요. 추천드린 AI 에이전트 서비스들 부터 하나씩 사용해 보시는건 어떨까요.
52조 원 시장이라는 숫자보다 중요한 건, 이 변화가 솔로프리너의 일상과 비즈니스를 어떻게 바꿀지예요. AI 에이전트는 솔로프리너 여러분도 충분히 활용할 수 있는 현실적인 도구거든요.
작은 것부터 시작하세요. 하나의 반복 업무를 자동화하는 것만으로도 하루 1시간을 벌 수 있어요. 그 1시간으로 새로운 비즈니스 기회를 찾을 수도 있고, 고객과 더 깊은 관계를 만들 수도 있고, 여러분이 정말 좋아하는 일에 집중할 수도 있죠.
AI 에이전트로 경제로의 변화는 이미 시작됐어요. 이제 그 변화의 파도에 올라탈 차례예요.
의견을 남겨주세요