AI 에이전트는 어떻게 작동할까? 핵심 구조와 최신 기술 동향 (제2편)

* 이해를 돕기 위해 연출된 AI이미지 입니다.

AI 에이전트가 단순한 챗봇을 넘어 실제 업무를 수행하는 시스템으로 주목받는 이유는 그 작동 방식에 있습니다. 겉보기에는 질문에 답하거나 작업을 처리하는 것처럼 보이지만, 내부적으로는 여러 단계의 판단과 실행 과정이 반복적으로 이루어집니다.

최근 IT 업계에서는 이러한 구조를 “목표 기반 자율 시스템(goal-driven autonomous system)”이라고 부르기도 합니다. 즉, 단순히 명령을 수행하는 것이 아니라 목표를 달성하기 위한 전략을 스스로 만들어 실행하는 방식입니다.

특히 2024년 이후 AI 업계에서는 “에이전틱 AI(Agentic AI)”라는 용어까지 등장하면서, AI 에이전트가 차세대 인공지능 패러다임으로 주목받고 있습니다.

AI 에이전트의 기본 구조

대부분의 AI 에이전트는 다음과 같은 핵심 구조를 기반으로 작동합니다.

1. 목표 이해

2. 정보 탐색

3. 계획 수립

4. 작업 실행

5. 결과 평가 및 반복

이 과정을 조금 더 구체적으로 살펴보면 다음과 같습니다.

1. 목표 이해 (Goal Understanding)

AI 에이전트는 먼저 사용자가 제시한 목표를 이해합니다. 예를 들어 다음과 같은 요청이 들어올 수 있습니다.

“온라인 쇼핑몰 시장 트렌드를 조사해 보고서를 작성해줘.”

이 경우 AI 에이전트는 이 요청을 하나의 작업으로 처리하지 않습니다. 대신 다음과 같은 여러 하위 작업으로 나누게 됩니다.

• 시장 데이터 조사

• 경쟁사 분석

• 트렌드 정리

• 보고서 작성

이처럼 복잡한 작업을 여러 단계로 분해하는 능력이 AI 에이전트의 중요한 특징입니다.

2. 정보 탐색 (Information Retrieval)

다음 단계는 필요한 정보를 찾는 과정입니다.

AI 에이전트는 다음과 같은 다양한 방식으로 정보를 수집할 수 있습니다.

• 웹 검색

• 내부 데이터베이스 조회

• API 호출

• 문서 분석

최근에는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술이 널리 활용되고 있습니다.
이 기술은 AI가 외부 데이터를 검색한 뒤 그 정보를 바탕으로 답변을 생성하는 방식입니다.

덕분에 AI 에이전트는 단순한 언어 모델보다 훨씬 더 정확하고 최신 정보를 활용할 수 있습니다.

계획 수립과 작업 실행

정보를 수집한 후 AI 에이전트는 작업 계획을 세우게 됩니다.

이 과정은 인간이 프로젝트를 진행할 때와 매우 비슷합니다. 예를 들어 보고서를 작성해야 한다면 다음과 같은 단계가 만들어질 수 있습니다.

1. 시장 규모 데이터 수집

2. 경쟁사 특징 정리

3. 주요 트렌드 분석

4. 결과 정리 및 문서 작성

이렇게 계획이 만들어지면 에이전트는 각 단계를 순차적으로 실행합니다.

최근 AI 에이전트 시스템에서는 이 과정을 자동화하기 위해 다음과 같은 프레임워크가 많이 사용됩니다.

• LangChain

• AutoGPT

• CrewAI

• OpenAI Agent framework

이 도구들은 AI가 여러 작업을 연결해서 수행할 수 있도록 도와주는 역할을 합니다.

결과 평가와 반복 학습

AI 에이전트의 또 다른 특징은 결과를 스스로 평가한다는 점입니다.

작업을 완료한 뒤 결과가 목표에 충분히 부합하는지 확인하고, 필요하면 다시 수정 작업을 수행합니다. 이를 AI 분야에서는 “피드백 루프(Feedback Loop)”라고 부릅니다.

예를 들어 보고서의 내용이 부족하거나 데이터가 충분하지 않다고 판단되면 에이전트는 다시 정보를 찾고 분석을 반복할 수 있습니다.

이 과정 덕분에 AI 에이전트는 단순한 자동화 프로그램보다 훨씬 더 높은 수준의 작업을 수행할 수 있습니다.

최근 AI 업계에서 주목받는 에이전트 기술

최근 몇 년 사이 AI 에이전트 관련 기술은 매우 빠르게 발전하고 있습니다.

특히 2024년과 2025년 사이 여러 빅테크 기업이 에이전트 기술을 핵심 전략으로 발표하면서 관심이 크게 높아졌습니다.

대표적인 사례를 살펴보면 다음과 같습니다.

OpenAI

OpenAI는 GPT 모델을 기반으로 한 에이전트 기능을 지속적으로 확장하고 있습니다. 특히 다양한 도구와 API를 연결해 복잡한 작업을 수행할 수 있는 방향으로 발전하고 있습니다.

Microsoft

마이크로소프트는 Copilot을 통해 업무 자동화 에이전트 기능을 강화하고 있습니다. Word, Excel, Teams 등 업무 도구와 AI를 결합해 실제 업무 생산성을 높이는 것이 핵심 전략입니다.

Google

구글 역시 Gemini 기반 AI 에이전트 연구를 활발히 진행하고 있으며, 검색과 생산성 도구에 에이전트 기능을 결합하는 방향을 추진하고 있습니다.

최근 해외 IT 매체에서도 “앞으로의 AI 경쟁은 모델 성능이 아니라 에이전트 생태계 경쟁이 될 것”이라는 분석이 나오고 있습니다.

앞으로 AI 에이전트가 중요한 이유

AI 에이전트 기술이 중요한 이유는 단순히 AI가 더 똑똑해졌기 때문만은 아닙니다. 진짜 변화는 AI가 일을 하는 방식에 있습니다.

기존 AI는 질문에 답하는 수준이었습니다.
하지만 AI 에이전트는 실제로 업무를 수행합니다.

즉, AI가 다음과 같은 역할을 하게 되는 것입니다.

• 조사 담당자

• 데이터 분석가

• 콘텐츠 작성자

• 고객 지원 담당자

이 때문에 많은 전문가들은 앞으로 몇 년 안에 AI 에이전트가 디지털 노동 시장을 크게 바꿀 것이라고 전망하고 있습니다.

특히 스타트업과 IT 기업에서는 이미 AI 에이전트를 활용해 업무 자동화를 실험하고 있으며, 그 활용 범위는 점점 더 확대되고 있습니다.

다음 글에서는
“AI 에이전트 실제 활용 사례: 기업과 개인은 어떻게 사용하고 있을까?”라는 주제로, 실제 산업과 서비스에서 사용되는 사례들을 자세히 살펴보겠습니다.