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3월 KSUG 뉴스레터 : 

생성형AI를 활용한 업무 혁신 : AI 에이전트 솔루션과 활용 사례

2025년 3월 24일(월)

 지난번 뉴스레터에서 AI에이전트라는 최근에 주목받는 개념에 대해 간단히 소개를 드렸습니다. 또한 AI챗봇과 AI에이전트의 차이에 대해서도 설명했는데, AI챗봇도 넓게 보면 AI에이전트의 일종이라고 하는 사람들도 있긴 하지만, 여기에서는 구분을 하였습니다.

 AI에이전트는 사용자나 다른 시스템을 대신하여 자율적으로 작업을 수행하는 시스템 또는 프로그램입니다. 단순히 자연어를 이해하는 수준을 넘어, 명령 없이도 맥락을 파악하고 사람이 수행하는 복잡한 작업을 독립적으로 처리합니다. 또한 이 과정에서 자체 워크플로우를 설계하고, 사용할 수 있는 다양한 도구를 활용하여 연속적으로 상호작용하면서 일을 처리합니다. 과거에는 AI에이전트라는 것이 상상 속의 개념 수준에 머물렀지만, 챗GPT같은 생성형 AI의 급속한 발전으로 이제는 현실로 바로 옆에 와있는 기술 트렌드가 되었습니다.

 얼마 전까지 유행했던 AI어시스턴트라는 용어와도 차이가 있습니다. 예를 들어 마이크로소프트의 코파일럿도 AI어시스턴트의 일종입니다. 유튜브의 한 유명 인사는 AI어시스턴트을 ‘사장님 비서’에, AI에이전트를 ‘사장님 비서팀/비서실’에 비유했습니다. 단순한 비서는 일정관리와 각종 예약 등 사장님이 직접 할 수는 있는 일이지만 너무 바빠서 시간이 없으시니 대신해주는 역할인 반면에, 사장님 비서실은 여러 엘리트 간부 직원들이 배속되어서 사장님이 회사를 제대로 경영하기 위해 필요한 정보를 수집하고 전략을 짜고, 사내 조직을 컨트롤하는 등, 인텔리전트한 일들을 알아서 수행하는 조직으로 운영이 되는 것을 예시를 들었는데, 이를 생각해 보면 이해하기 쉬운 유용한 비유라 할 수 있습니다.

 AI에이전트가 가지는 기본적인 특징들을 간단히 요약해 보면 다음과 같습니다. 

또한 AI에이전트를 구성하는 핵심 요소들을 살펴보면 다음과 같습니다:

1) 센서(Sensors)
– 환경으로부터 데이터를 수집하는 인터페이스
– 카메라, 마이크, 웹 검색 기능 등이 포함됨
2) 프로세서(Processors)
– 수집된 데이터를 처리하고 의사결정을 수행
– 머신러닝 모델과 알고리즘이 포함됨
3) 액추에이터(Actuators)
– 결정된 행동을 실제로 실행하는 구성요소
– 로봇의 모터나 소프트웨어의 출력 기능 등
4) 지식베이스(Knowledge Base)
– 에이전트가 보유한 정보와 경험을 저장
– 지속적인 학습을 통해 업데이트됨

그리고 AI에이전트를 어떠한 방식으로 활용하느냐에 따라 다음과 같이 분류할 수 있습니다.

1) 단순 반사 에이전트 (Simple Reflex Agent)
– 미리 정의된 규칙에 따라 단순 반응, 과거 경험이나 결과를 고려하지 않음
– (예) 온도 센서가 일정 온도 이하이면 히터 작동시키는 시스템  
2) 모델 기반 에이전트 (Model-Based Agent)
– 내부 모델을 통해 환경을 이해하고 예측, 과거 경험을 활용해 의사결정
– (예) 자율주행 자동차의 내비게이션 시스템 
3) 목표 기반 에이전트 (Goal-Based Agent)
– 구체적인 목표 달성을 위한 계획 수립, 여러 대안을 평가하고 최적의 행동 선택
– (예) 물류 최적화 시스템, 보안관리 시스템, 에너지 사용 최적화 스마트홈 등
4) 유틸리티 기반 에이전트 (Utility-Based Agent)
– 각 행동의 효용성을 계산하여 의사결정, 복수의 목표 간 균형을 고려
– (예) 투자 자문 시스템, 에너지 효율 극대화 로봇 
5) 학습 에이전트 (Learning Agent)
– 학습 기능을 추가하여 환경과의 상호작용을 통해 성능을 개선하는 에이전트.
– (예) 알파고(AlphaGo)처럼 경기를 반복 학습하며 성능을 향상시키는 AI.
6) 멀티 에이전트 시스템 (Multi-Agent System, MAS)
– 여러 에이전트가 협력하거나 경쟁하며 복잡한 문제를 해결하는 시스템.
– (예) 자율주행 차량들이 서로 통신하며 교통 흐름을 최적화하는 시스템.

 이처럼 AI 에이전트는 기능과 학습 능력에 따라 다양한 유형으로 나눌 수 있습니다. 단순한 규칙 기반 시스템부터 복잡한 학습 기반 시스템까지 다양한 모델이 존재하며, 여러 조합으로 더욱 복잡한 문제를 해결하도록 구성하기도 합니다.  

 OpenAI는 인공지능의 발전을 다섯 가지 단계로 구분하여 제시하기도 했습니다. 
1) 챗봇 : 현재 우리가 활용하고 있는 단계
2) 추론가 (Reasoners) : 인간 수준의 문제 해결 능력을 갖춘 AI시스템으로 현재 접근해 가고 있는 단계 
3) 에이전트 (Agent) : 자체적으로 행동을 취할 수 있는 시스템으로 초보적인 단계로 적용 시작됨 
4) 혁신가 (Innovators) : 창의적인 문제 해결과 새로운 아이디어 생성 능력을 갖춘 AI
5) 조직 (Organizers) : 조직의 업무를 수행할 수 있는 AI시스템, 에이전트의 조합으로 큰 규모의 과업도 수행

 이 중에서 AI에이전트는 현재 AI가 발전되고 사용이 확산되는 과정에서 핵심적인 역할을 담당할 것입니다. 미래학자들은 고도화된 AI 에이전트들이 협력하여 대규모 과업을 수행하는 단계가 되면, 인간의 역할이 급속히 축소될 것이라고 전망합니다.

 현재 우리 모두의 지대한 관심을 받고 있는 SAP와 SAP 에코시스템 내 수많은 파트너사들은 올해 Sapphire 행사부터는 AI에이전트라는 이름을 걸고 수많은 솔루션들을 대거 선보일 것으로 예상됩니다. 그렇게 되면 앞으로는 SAP ERP와 SAP SaaS 솔루션들도 한층 진화된 AI에이전트를 탑재하여 더욱 발전된 모습으로 변화할 것입니다. 이러한 기술 발전이 어떻게 전개될 것인지 실로 크게 기대가 됩니다.