여러분, AI가 이제는 답변만 하는 것을 넘어 실제 행동을 시작했다는 사실 알고 계신가요? 최근 AI 에이전트 기술이 급격히 발전하면서 단순한 대화를 넘어 사용자를 대신해 실제 작업을 수행하는 ‘실행 주체’ 기능이 주목받고 있습니다. 2025년 10월 말부터 11월 초까지의 최신 동향을 분석해보니, 구글, 오픈AI, 오라클 등 글로벌 기업들이 경쟁적으로 AI 에이전트의 실행 능력을 강화하고 있는 모습이 확인되었습니다. 특히 IBM의 최신 조사에 따르면 엔터프라이즈 AI 개발자의 99%가 AI 에이전트를 탐색하거나 개발 중이라고 응답했는데, 이는 올해가 진정한 ‘AI 에이전트의 해’임을 입증하는 중요한 지표입니다. 오늘은 여러분과 함께 이 혁신적인 기술이 어떻게 우리의 일상과 업무 방식을 바꾸고 있는지 자세히 알아보겠습니다!
AI 에이전트 실행 기능의 혁신적 진화
AI 에이전트의 ‘실행 주체’ 기능은 기존의 AI와 무엇이 다를까요? 기존 AI 챗봇이나 생성형 AI는 주로 정보 제공이나 콘텐츠 생성에 집중했다면, 실행 주체 AI 에이전트는 사용자의 목표를 이해하고 이를 달성하기 위해 필요한 일련의 행동을 스스로 계획하고 실행합니다. 마치 능력 있는 비서가 여러 업무를 동시에 처리하듯, AI가 직접 웹사이트를 방문하고 주문을 하고 예약을 하는 등 실제 디지털 세계에서 행동을 취하는 것이죠.
이러한 변화의 핵심은 AI가 단순한 도구에서 능동적인 파트너로 진화하고 있다는 점입니다. 예를 들어, 여러분이 “다음 주 출장을 위해 항공권과 호텔을 예약해 주세요”라고 요청하면, AI 에이전트는 가능한 항공편을 검색하고, 가격을 비교하고, 실제 예약 사이트에서 결제까지 모두 처리할 수 있습니다. 이 과정에서 사용자는 단지 목표만 제시하면 되죠.
실행 주체 AI 에이전트의 작동 원리는 크게 네 단계로 설명할 수 있습니다. 첫째, 사용자의 목표를 이해하고 분석합니다. 둘째, 목표 달성을 위한 구체적인 계획을 수립합니다. 셋째, 필요한 도구와 자원을 활용해 실제 행동을 실행합니다. 넷째, 실행 결과를 검증하고 필요시 계획을 수정합니다. 이처럼 체계적인 접근 방식을 통해 복잡한 작업도 성공적으로 수행하는 것이 가능해졌습니다.
주요 기업들의 AI 에이전트 실행 기능 강화 전략
글로벌 기술 기업들의 AI 에이전트 경쟁이 뜨거워지고 있습니다. 구글은 2025년 5월 정식 출시한 ‘프로젝트 마리너’를 통해 사용자가 간단한 명령만으로 웹사이트 방문, 물건 주문, 티켓 예매, 일정 등록 등 10여 개의 작업을 동시에 백그라운드에서 실행할 수 있는 기능을 선보였습니다. 특히 이 시스템은 한 번 수행한 작업을 학습해 유사한 작업을 자동으로 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있어 점점 더 똑똑해지고 있죠.
오픈AI도 2025년 1월 공식 발표한 ‘오퍼레이터’를 통해 자체 웹 브라우저를 활용해 실제 사이트 접속부터 주문·예약·구매까지 스스로 처리하는 AI 에이전트 기술을 공개했습니다. 이 기술의 특징은 여러 작업을 동시에 수행할 수 있고 반복적인 업무를 자동화할 수 있다는 점입니다. 사용자가 “일주일치 식재료를 구매해 주세요”라고 요청하면, 오퍼레이터는 여러 마트 사이트를 비교하고 최적의 상품을 선택해 장바구니에 담고 결제까지 완료합니다.
오라클은 2025년 10월 15일 발표한 ‘AI 에이전트 스튜디오’ 확장을 통해 파트너사 AI 에이전트를 직접 제공하는 마켓플레이스를 새롭게 도입했습니다. 이 플랫폼은 오픈AI, 구글, 메타 등 주요 LLM을 지원하고 3만 2천여 명의 공인 AI 에이전트 전문가 네트워크를 활용해 기업 내 AI 에이전트 구축과 운영을 간소화했습니다. 기업들이 복잡한 기술적 부담 없이 자신들의 비즈니스에 맞는 AI 에이전트를 도입할 수 있도록 한 것이죠.
AI 에이전트 시장의 성장 가능성과 통계적 분석
AI 에이전트 시장의 성장 속도는 실로 놀랍습니다. 보스턴 컨설팅의 최신 시장 분석에 따르면, 2024년 57억 달러 규모였던 글로벌 AI 에이전트 시장은 연평균 45%의 성장률을 기록하며 2030년에는 521억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 이는 AI 에이전트가 생성형 AI 다음의 핵심 성장 동력으로 부상하고 있음을 보여주는 명확한 지표입니다.
엔터프라이즈 시장에서의 AI 에이전트 수요는 더욱 폭발적입니다. IBM과 Morning Consult가 2025년에 실시한 설문조사에서 엔터프라이즈용 AI 애플리케이션 개발자 1,000명 중 99%가 AI 에이전트를 탐색하거나 개발 중이라고 응답했습니다. 이러한 결과는 기업들이 AI 에이전트 기술을 얼마나 중요한 미래 기술로 인식하고 있는지를 잘 보여주고 있습니다.
한국 정부도 AI 에이전트 생태계 조성에 적극적으로 나서고 있습니다. AI-Hub의 데이터셋 확대 계획을 보면, 2017년 191종이었던 AI 학습용 데이터셋이 2023년 691종, 2025년 903종, 2026년 945종으로 지속적으로 확대되고 있습니다. 이러한 인프라 투자는 국내 AI 에이전트 개발과 상용화를 가속화하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
전문가들이 바라보는 AI 에이전트의 현재와 미래
AI 에이전트 기술의 현주소와 발전 방향에 대해 전문가들은 어떤 의견을 제시하고 있을까요? IBM의 Ashoori는 AI 에이전트를 “자율적 추론과 계획 능력을 갖춘 지능형 개체”로 정의하면서, 현재는 함수 호출 기능을 갖춘 LLM 수준이 주류라고 설명합니다. 완전 자율적 AI 에이전트 구현은 아직 논의 중인 단계이며, 인간-인-더 루프 모델이 현실적인 접근법이라고 전망했습니다.
동료 연구원인 Danilevsky는 복잡한 업무 환경에서 AI 에이전트를 도입할 때 인간의 개입이 여전히 필요하다고 강조합니다. AI는 인간의 역할을 완전히 대체하기보다는 인간의 능력을 강화하는 보조자로 자리매김할 것이라는 견해를 보였습니다. 이는 AI와 인간이 각자의 강점을 살려 협력하는 방향으로 기술이 발전하고 있음을 시사합니다.
국내 전문가들의 관점도 주목할 만합니다. NAMU AI Agent 개발팀은 ‘에이전트 워크플로우’라는 메커니즘을 통해 복잡한 비즈니스 목표를 인간 개입 없이 자율적으로 해결하는 AI 에이전트가 기업 자율 운영 시대를 열 것으로 기대하고 있습니다. 이들은 AI 에이전트가 단순한 자동화 도구를 넘어 전략적 의사결정까지 지원하는 방향으로 진화할 것이라고 내다봤습니다.
실제 적용 사례로 보는 AI 에이전트의 실행 능력
이론적 설명만으로는 AI 에이전트의 실행 능력을 제대로 이해하기 어려울 수 있습니다. 구체적인 적용 사례를 통해 실제 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다. 구글의 ‘프로젝트 마리너’는 사용자가 “다가오는 회의를 위해 관련 자료를 조사하고 발표 자료 초안을 만들어 드라이브에 저장해 주세요”라고 요청하면, 웹에서 관련 정보를 검색하고 문서를 작성한 후 지정된 구글 드라이브 폴더에 저장하는 일련의 작업을 수행합니다.
법률 분야에서도 AI 에이전트의 실행 능력이 두드러지게 적용되고 있습니다. ‘앨리비’ 법률 AI 에이전트는 법령 검색, 계약서 분석, 판례 조회 등의 작업을 통합적으로 수행합니다. 변호사가 “이 유형의 계약서에서 흔히 발생하는 분쟁 쟁점을 분석해 주세요”라고 지시하면, 앨리비는 관련 법령과 유사 판례를 자동으로 검색하고 분석 보고서를 작성합니다.
오라클의 AI 에이전트 마켓플레이스는 기업들이 자신들의 특정 필요에 맞는 AI 에이전트를 쉽게 찾고 적용할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 한 제조 기업이 공급망 관리 최적화를 원한다면, 해당 분야에 특화된 AI 에이전트를 선택해 자사 시스템에 통합할 수 있습니다. 이 에이전트는 재고 상태를 모니터링하고 발주 시기를 예측하며 공급업체와의 주문 프로세스를 자동으로 관리합니다.
AI 에이전트 기술이 가져올 미래 변화와 준비 방안
AI 에이전트 기술의 발전이 가져올 미래 변화는 상상 이상입니다. 업무 환경에서는 반복적이고 시간이 많이 소요되는 업무들이 자동화되면서 인력은 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있게 될 것입니다. 개인 생활에서는 AI 에이전트가 일상의 번거로운 작업들을 대신 처리해줌으로써 우리의 시간과 에너지를 절약해 줄 것입니다.
기업의 입장에서는 AI 에이전트 도입을 위한 체계적인 준비가 필요합니다. 첫째, 어떤 업무 프로세스를 AI 에이전트로 자동화할 것인지 우선순위를 설정해야 합니다. 둘째, 기존 시스템과의 연동 가능성을 검토해야 합니다. 셋째, 직원들의 새로운 기술에 대한 이해와 적응을 지원하는 교육 프로그램을 마련해야 합니다.
개인 사용자들도 AI 에이전트 기술을 효과적으로 활용하기 위한 준비가 필요합니다. 디지털 보안意識을 높이고, 개인정보 보호 설정을 꼼꼼히 확인하며, AI와의 효과적인 소통 방법을 배우는 것이 중요합니다. 또한 AI가 처리한 결과물을 검토하고 필요한 경우 수정하는 방법을 익혀야 합니다.
마치며
지금까지 AI 에이전트의 ‘실행 주체’ 기능 강화와 관련된 최신 동향을 자세히 살펴보았습니다. 2025년은 AI가 단순한 도움을 제공하는 수준을 넘어 실제 행동을 수행하는 주체로 발전하는 중요한 전환점이 되고 있습니다. 구글의 프로젝트 마리너, 오픈AI의 오퍼레이터, 오라클의 AI 에이전트 스튜디오 등 주요 플레이어들의 경쟁적 투자가 이 분야의 성장을 가속화하고 있습니다.
시장 전망도 매우 밝습니다. 연평균 45%의 성장률을 기록하며 2030년에는 500억 달러가 넘는 시장 규모로 성장할 것으로 예상되는 AI 에이전트는 이미 많은 기업과 개발자들의 핵심 관심사가 되었습니다. 전문가들은 완전 자율적 AI 에이전트보다는 인간과 협력하는 형태의 발전이 현실적이라고 조심스럽게 전망하고 있습니다.
앞으로 AI 에이전트 기술은 더욱 정교해지고 다양한 분야에 적용될 것입니다. 하지만 기술의 발전 속도에만 매몰되기보다는, 어떻게 하면 이 기술이 인간의 삶의 질을 높이고 업무의 효율성을 개선하는 데 기여할 수 있을지에 대한 고민이 계속되어야 합니다. AI 에이전트와 인간의 협력이 만들어 낼 아름다운 시너지를 기대해 봅니다.