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초개인화시대, AI 에이전트의 미래는?

AI 에이전트는 사용자의 의도를 이해하고 자율적으로 작업을 수행하는 인공지능 시스템입니다. 초개인화 시대가 도래함에 따라 AI 에이전트는 데이터를 기반으로 개별 사용자에게 최적화된 서비스를 제공하며, 맞춤형 추천, 자동화된 업무 지원, 자연스러운 대화형 인터페이스 등을 통해 일상과 비즈니스에서 중요한 역할을 하게 됩니다. 이번 글에서는 AI 에이전트의 개념과 기술 발전이 초개인화 시대를 어떻게 실현하는지 살펴봅니다.

SUPERB AI

Apr 14, 2025 • 9 min read

인공지능 AI에이전트의 발전과 초개인화시대의 도래

최근들어 사용자들과 생성형 AI 모델을 이어주는 AI 에이전트가 핵심적인 기술로 각광받고 있다. 마이크로소프트(MS)와 구글 등 빅테크 기업들은 일찍이 AI 에이전트 프레임워크 개발을 두고 경쟁을 시작했으며, 국내외 여러 스타트업 역시 사용자 친화적이고 편리한 AI 에이전트 개발을 위해 고심하고 있다.

인공지능업계의 선구자들은 생성형 AI와 AI 에이전트의 미래에 대해 이야기 할 때 공통적으로 하는 이야기가 있다. 그것은 바로 AI 에이전트의 초개인화이다. 그들은 머지않은 미래에 사람들은 모두 개인비서와 같은 AI 에이전트를 한개씩 가지게 될 것이라고 입을모아 말한다.

24년 가을 내한한 생성형 AI 기반 지식검색 플랫폼 Perplexity의 창업자 아라빈드 스리니바스는 미래에는 개인화된 AI 에이전트가 보편화될 것이라고 말한다. 빌 게이츠 마이크로소프트(MS) 창업자 역시 5년 내로 컴퓨터를 사용하는 방식이 완전히 바뀔 것이라고 말하기도 했다.

빌 게이츠는 인공지능(AI) 에이전트로 인해 사람들은 말만 하면 모든 작업을 처리할 수 있으며, 이는 개인의 생활과 비즈니스, 사회까지 혁신할 것이라는 다소 거창한 전망을 하기도 했다.

그렇다면 AI 에이전트란 구체적으로 무엇이고 초개인화 시대의 AI 에이전트 기술은 어떤 모습일까? AI 에이전트의 기초 개념과 AI 에이전트로 실현될 초개인화 시대에 대해 알아보도록 하자.

생성형 AI 활용의 필수 아이템, AI 에이전트란?

그렇다면 AI 에이전트란 무엇일까? AI 에이전트란 사용자가 생성형 AI 모델과 상호작용 하고 원하는 태스크를 수행하는 작업에 있어서 있어서 중간다리 역할을 하는 일종의 매개체가 되는 소프트웨어라고 정의할 수 있다.

사용자가 AI 에이전트에게 명령을 내리면 스스로 과제를 분석하여 생성형 AI 등 에이전트와 연동된 다양한 모델과 툴을 활용해 처리한 뒤, 다양한 데이터 소스등에서 데이터를 취합한 뒤, 프롬프트 등 사전에 지정된 명령에 따라 페르소나에 맞게 결과물을 출력해내는 방식으로 작동한다.

AI 에이전트의 개념(출처 : https://medium.com/@henryhengluo)

AI 에이전트는 생성형 AI 서비스 활용에 있어서 빼놓을 수 없는 기술로 진화하고 있다. 사용자들은 AI 에이전트를 매개로 GPT-4o, Gemini, Claude 등 성능좋은 SoTA(State-of-The-Art) 모델을 개인의 취향과 니즈에 맞게 십분 활용할 수 있게 되었다.

그러나 우리가 현재 활용하고 있는 AI 에이전트의 기능은 극히 일부분에 지나지 않는다. 멀티모달(multimodality) 생성형 AI의 발전으로 앞으로 AI 에이전트의 활용 가능성은 무궁무진 할 것으로 전망된다.

초개인화 AI 에이전트에는 어떤것들이 있을까?

그렇다면 머지않은 미래에 우리가 맞이하게 될 초개인화 시대의 AI 에이전트는 구체적으로 어떤 모습일까? 초개인화된 AI 에이전트는 이번 휴가때 내가 가고싶은 여행지를 단순히 추천해 주는 것 뿐만 아니라, 나의 취향을 반영하여 스스로 여행 일정을 짜고 비행기 티켓까지 예약해줄 것이다.

뿐만 아니라 음식을 주문할 때에도 AI 에이전트는 개개인의 체중이나 BMI 등 신체정보와 영양상태와 다이어트 여부를 고려해 맞춤형 식단을 작성하고 그에 필요한 식재료를 주문할 수 있게 해줄 것이다. 미래의 AI 에이전트는 그야말로 24시간 365일 나를 위해 일하며, 나를 가장 잘 아는 개인비서라고 할 수 있다.

한 발 나아가 AI 에이전트는 사용자 뿐만 아니라 다양한 생성형 AI 모델들 간의 의사소통 또한 가능하게 할 것이다다. AI 에이전트를 통해 GPT-4o와 Claude의 Sonnet 등 다양한 모델들이 서로 끊임없는 상호작용을 통해 다양한 각도에서 하나의 태스크를 분석하고 훨씬 다각화 되고 깊이있는 해결책을 제시할 것이다.

학생 개개인의 학습 스타일, 진도, 선호 과목을 분석하여 맞춤형 학습 계획을 수립하는 AI 에이전트 역시 가능하다. 인공지능에 기반한 에이전트는 수업 내용을 요약하고, 추가 학습 자료를 추천하며, 시험 준비를 도와주는 등 학생의 학습 효과를 극대화 하는 개인 가정교사의 역할을 톡톡히 하게될 것이다.

마찬가지로 개인의 건강 데이터를 실시간으로 분석하여 맞춤형 운동 계획과 식단을 제안하는 AI 에이전트 역시 생각해볼 수 있다. 이 에이전트는 사용자의 건강 목표, 신체 상태, 생활 습관을 고려하여 건강 관리에 필요한 조언을 제공하고, 필요 시 의료 전문가와의 상담을 예약해줄 수도 있습니다.

마지막으로 사용자의 취향, 예산, 과거 구매 이력을 분석하여 맞춤형 상품 추천과 쇼핑 리스트를 제공하는 AI 에이전트 역시 구현 가능하다. 이 에이전트는 온라인 쇼핑 시 가격 비교, 할인 정보 제공, 구매 후기도 제안하여 쇼핑 경험을 더욱 효율적이고 즐겁게 만들어 줄 수 있다.