안녕하세요! 대한민국 최고의 일타 강사, 저스틴입니다! 여러분의 머릿속에 AI 에이전트 개념을 쏙쏙 박아줄 오늘의 강의, 지금 바로 시작합니다!

오늘 우리는 **신동형님의 「AI 에이전트, 에이전틱AI」**라는 아주 귀한 자료를 기반으로, AI 에이전트와 에이전틱 AI가 가져올 미래, 그리고 기업과 우리 개인이 어떻게 준비해야 할지 핵심만 쏙쏙 뽑아 살펴보겠습니다. 이 자료는 2040년까지 세상을 지배할 기술 혁신 ‘XIA’의 핵심적인 변화를 담고 있는데요, 신동형님은 이 자료를 ‘스마트폰 너머’, ‘메타버스 너머’의 변화를 정리한 <변화 너머> 책의 내용과 연결하여 설명하고 계십니다. 정말 심도 있는 인사이트가 가득하죠?

자, 그럼 우리 함께 신동형님의 멋진 인사이트를 저스틴 스타일로 파헤쳐 봅시다!

AI 에이전트와 에이전틱 AI, 미래를 지배할 시스템의 등장!

프롤로그: 변화의 파도, AI 에이전트가 그 중심에 서다!

여러분, 세상이 정말 빠르게 변하고 있죠? 스마트폰이 우리 삶을 송두리째 바꾼 것처럼, 이제는 AI 에이전트가 그 다음 변화의 파고를 이끌고 있습니다. 신동형님은 최근 CES 2025와 MWC 2025 보고서에서도 AI가 핵심 트렌드임을 강조하며, 자신도 생산성 100배 AI 팀원들과 함께 무려 476페이지, 897페이지에 달하는 최강 보고서를 만들어냈다고 하셨어요. 와우, 그야말로 ‘AI 에이전트’가 미래를 움직이는 최강 팀원이라는 거죠!

Part I. AI 에이전트, 왜 모두가 주목하는가?

AI 에이전트, 대체 왜 이렇게 난리일까요? 그냥 똑똑한 챗봇 아닌가요? 아닙니다! 지금부터 그 이유를 핵심만 짚어드립니다.

1. 거물들의 예언: “AI 에이전트는 행동한다!”

신동형님은 주요 AI 기업 CEO들의 발언을 통해 AI 에이전트의 중요성을 아주 명쾌하게 설명해주고 계세요.

젠슨 황 (NVIDIA CEO, CES 2025): 젠슨 황 CEO는 AI 트렌드 중 특히 **’행동 가능한 AI (Actionable AI)’**로서 AI 에이전트/에이전틱 AI를 주목했어요. 에이전트는 단순 챗봇을 넘어 추론하고, 계획 세우고, **행동하는 ‘지식 로봇’**으로 진화한다는 겁니다. 전 세계 기업용 카메라가 쏟아내는 엄청난 영상 데이터 중 사람이 모니터링하는 비율이 고작 1%라는데, 이걸 AI 에이전트가 100% 모니터링한다면? 상상만 해도 어마어마한 변화가 오겠죠?
샘 알트만 (OpenAI CEO, 2025): 샘 알트만 CEO는 더 나아가 “2025년에는 최초의 AI 에이전트가 ‘노동 시장에 진입’하여 기업 생산성에 실질적인 변화를 가져올 것”이라고 예측했어요. 지금은 몇 시간 일하는 인턴 수준이지만, 언젠가는 며칠씩 일하는 숙련된 엔지니어처럼 될 거라는 거죠.
사티아 나델라 (MS CEO, 2025): 사티아 나델라 CEO는 ‘기억하는 AI‘, ‘행동하는 AI’, ‘믿을 수 있는 AI’가 필요하다고 했어요. 현재 AI 모델은 일회성이라 작업을 수행하고 나면 잊어버리지만, 미래의 AI 에이전트는 학습하고 상호 작용하며 적응하는 ‘기억’ 능력이 필수적이라는 겁니다. 그리고 도구를 사용하고 외부와 연결되어 실제 업무를 수행하는 ‘행동’ 능력, 마지막으로 이 모든 행동에 대한 ‘권한 관리’를 통해 믿을 수 있어야 한다는 거죠. 자, 이 부분은 별표 세 개! 이 세 가지 요소가 시스템으로 엮여 움직이는 것이 바로 **’에이전틱 AI’**의 핵심 방향입니다.
마크 저커버그 (Meta CEO, 2025): 마크 저커버그 CEO는 AI가 ‘업무용’과 ‘개인용’의 두 갈래 길에 서 있다고 봤어요. 메타는 개인의 잠재력을 극대화하는 ‘개인용 AI 에이전트’에 집중하고 있다고 밝혔습니다. AI가 사회의 모든 가치 있는 업무를 자동화하는 것이 아니라, 각 개인의 손에 쥐어져 원하는 것을 창조하고 더 나은 삶을 살도록 돕는 파트너가 되어야 한다는 철학인 거리죠.

저스틴) AI 에이전트가 로봇이 된다면, 그 다음은 상상에 맡깁니다. 물리 세계에서 행동하는 AI. AI가 기억하고 행동한다면, 믿을 수 있어야 겠죠.

2. AI 에이전트 개념, 명확하게 정리하자!

신동형님은 이 거물들의 발언을 종합하여 AI 에이전트의 개념과 방향성을 깔끔하게 정리해 주셨습니다. AI 에이전트는 한마디로 **’행동 가능한 AI(Actionable AI)’**입니다. 업무 자동화 파트너로서 인턴 수준에서 숙련된 엔지니어 수준으로, 일상 증강 파트너로서 개인의 잠재력을 극대화하는 방향으로 발전할 거예요. 그리고 그 발전 방향은 ‘기억하는 AI’, ‘행동하는 AI’, ‘믿을 수 있는 AI’로 요약될 수 있습니다. 이 모든 것이 결국 ‘에이전틱 AI’, 즉 단일 에이전트에서 시스템으로 진화하는 것을 의미하죠.

Part II. AI 에이전트, 넌 누구냐? 챗봇, RPA와 뭐가 다른데?

많은 분이 헷갈려 하는 부분이죠? AI 에이전트가 챗봇이나 RPA와 어떻게 다른지 신동형님의 설명을 통해 명쾌하게 구분해 봅시다!

1. 챗봇을 넘어선 AI 에이전트: ‘행동’이 핵심!

신동형님은 챗봇과 AI 에이전트의 차이를 명확하게 보여주고 있어요. 단순 챗봇은 미리 정의된 답변에 따라 대응하고, 생성형 AI 챗봇은 학습하고 추론하여 제안하는 수준입니다. 하지만 AI 에이전트는 여기서 한 단계 더 나아가 학습하고, 추론하며, ‘행동’까지 가능한 디지털 지식 로봇이라는 점!

챗봇: 미리 정의된 답변이나 계획/추론을 통해 ‘제안’하는 데 그칩니다.
AI 에이전트: ‘감지’, ‘학습’, ‘추론/제어 센터’, 그리고 ‘행동’이라는 네 가지 구성 요소를 통해 자율적으로 환경을 감지하고, 의사 결정하며, 반응하는 시스템입니다. 한마디로 ‘생각만 하지 말고 움직여라!’ 가 바로 AI 에이전트의 슬로건인 거죠. 생성형 AI가 콘텐츠를 새롭게 만들어내는 **’결과 지향적’**이라면, AI 에이전트는 목표 달성을 위해 다양한 도구를 활용해 자율적으로 실행하는 **’작업 지향적’**인 존재입니다.

2. RPA를 넘어선 AI 에이전트: ‘자율성’과 ‘추론’의 차이!

RPA(Robotic Process Automation)도 업무를 자동화하죠? 그럼 AI 에이전트와 뭐가 다를까요?

RPA: 규칙적이고 반복적인 업무를 자동화합니다. 송장 확인, 정보 입력 등 정해진 규칙에 따라 움직이는 로봇이죠.
AI 에이전트: RPA와 달리 학습과 추론을 바탕으로 자율적인 감지-행동이 가능합니다. 즉, 단순히 정해진 일을 하는 것을 넘어, 스스로 판단하고 목표 달성을 위해 움직이는 **’자율적이고 행동 가능한 파트너’**입니다. 도구 사용이 가능하고 사고 추론까지 하는, 그야말로 진정한 ‘파트너’라는 거죠!

Part III. AI 에이전트, 어떻게 활용할 수 있을까?

AI 에이전트의 정의와 특징을 알았으니, 이제 우리 삶과 업무에 어떻게 활용될지 구체적인 그림을 그려봅시다. 신동형님은 개인용과 업무용으로 나누어 설명해 주셨어요.

1. 개인용 AI 에이전트: 내 삶의 만능 비서!

OpenAI의 조사에 따르면, 챗GPT 사용자 중 30%는 업무용, 70%는 비업무용으로 활용하고 있다고 합니다. 개인용 AI 에이전트는 크게 세 가지 형태로 활용되고 있어요.

묻기 (생활 정보 조언): 궁금한 점을 빠르게 해결하고 신뢰할 만한 정보를 얻는 데 사용됩니다. “다이어트할 때 저녁 메뉴 추천해 줘!” 같은 질문에 도움을 받을 수 있죠. 신동형님은 소비자들이 이미 검색 엔진 대신 생성형 AI를 활용하고 있으며, 특히 비디오 채팅과 같은 상호작용 가능한 방식이 더 우위에 있다고 지적합니다.
실행 (작업 대행): 구체적인 산출물을 얻거나 반복적인 일을 대신 처리하여 효율성을 높여줍니다. “유튜브 내용 정리해 줘”, “이미지 생성해 줘” 같은 작업이죠. 심지어 AI를 통한 쇼핑도 가능해질 예정인데, 구글이 제안한 A2P(Agent Payment Protocol) 표준 프로토콜 덕분입니다. 신동형님은 개인적으로 NotebookLM으로 영상/팟캐스트를 만들어 출근길에 듣는다고 하셨는데, 이거 정말 꿀팁이네요!
표현 (정서적 만족): 자기표현, 놀이, 감성적 교류를 통해 창의적 만족과 정서적 위안을 얻습니다. “오늘 내 이야기 좀 들어줄래?” 같은 대화를 AI와 나눌 수 있다는 거죠. 샘 알트만 CEO는 AI와 인간의 관계가 도구와 사용자를 넘어 **’동반자 관계’**로 진화하고 있다고 밝히며, AI가 24시간 언제든, 판단하지 않고 무한한 인내심으로 우리의 이야기를 들어주는 편안한 동반자가 될 수 있음을 강조합니다.

2. 업무용 AI 에이전트: 기업의 생산성 혁명!

신동형님은 에이전틱 AI가 세 가지 형태로 진화할 것이라고 분류합니다.

개인 에이전트: 개인의 일상 업무를 지원합니다. 자료 수집, 분석, 보고서 작성 등 완벽하진 않지만 70~80% 수준까지 보완 가능하다고 해요. 이 개인 에이전트는 단순 단계 수행(L1)부터 시작해서 기억 및 맥락 인식(L4)을 거쳐, 궁극적으로는 사용자를 대리해 다른 사람들과 상호작용하는 **’디지털 페르소나(L5)’**로 진화할 것입니다. 자, 이 디지털 페르소나, 별표 하나 더!
워크플로우 에이전트: 특정 업무를 수행하여 생산성을 높입니다. 코드 작성, 계약서 검토 등이 대표적인데, 구글 직원의 신규 코드 중 30% 이상이 AI로 생성되고 있다는 점이 놀랍습니다. 심지어 REITs(부동산투자신탁)는 사람이 아닌 AI가 일을 한다는 관점에서 투자하고 있다고 하니, AI 에이전트의 잠재력이 어느 정도인지 짐작이 가시죠?
브랜드 에이전트: 기업의 모든 고객 상호작용을 담당하며, 웹사이트나 앱과 같은 핵심 디지털 정체성으로 발전할 것입니다. 고객 경험이 오프라인에서 온라인을 거쳐 이제는 AI 에이전트와 증강 현실을 통해 결정된다는 것이죠. 여기서 중요한 개념이 바로 **’하이퍼 개인화’**입니다. 단순히 “당신이 좋아할 것”을 추천하는 것을 넘어, **”당신이 지금 필요한 것”**을 실시간으로 제공하는 것이죠. 물론, 고객의 신뢰를 확보하기 위한 데이터 통제력 보장이 핵심 관건입니다.

Part IV. 에이전틱 AI, 시스템으로 진화하다!

단일 AI 에이전트로는 한계가 있습니다. 복잡한 작업을 수행하고 더 넓은 영역으로 확장하기 위해 AI 에이전트는 이제 ‘시스템’으로 진화하고 있습니다. 바로 **’에이전틱 AI’**의 시대입니다!

저스틴) 사람과 AI와의 협업을 넘어. AI와 AI의 협업, 이것을 넘어서면 로봇과 로봇의 협업

1. AI 에이전트의 진화: 단일에서 협업으로!

신동형님은 작업 난이도 향상, 자율성 확대, 작업 영역 확대라는 세 가지 배경에 따라 AI 에이전트가 단일 에이전트에서 팀으로 협업하는 환경으로 전환되고 있다고 설명합니다.

2. 에이전틱 AI: 시스템으로 움직이는 AI 에이전트!

에이전틱 AI는 접점-사고-행동을 통해 작업을 수행하는 AI 에이전트들이 협업을 통해 복잡한 작업을 일관성 있게 수행하는 시스템입니다. 그 특징은 다음과 같습니다.

멀티 에이전트 협업: 전문성을 가진 에이전트들이 팀을 이루어 복잡한 작업을 처리합니다.
동적 작업 분해: 높은 수준의 목표를 구체적인 하위 작업으로 자동 분해합니다.
기억 지속성: 공유 메모리에 접속하여 컨텍스트를 유지하고 학습합니다.
시스템 조정 (오케스트레이션): 전담 메타 에이전트가 프로젝트 관리자 역할을 수행합니다.

3. 팀 협업의 과제와 해결책: 표준화와 병목 해소!

팀으로 협업하는 에이전틱 AI를 구축하는 건 쉽지 않습니다. 신동형님은 두 가지 큰 과제를 짚어주셨어요.

소통 문제: 각 에이전트가 서로 다른 프레임워크와 프로토콜을 사용하면 마치 “서로 말이 통하지 않는 AI 에이전트들”처럼 되어버리죠.
복잡성과 병목 현상: 대규모 시스템은 오케스트라 연주처럼 조화롭게 작동해야 하는데, 구성 요소들이 각기 다르면 관리가 어려워지고, 메모리 비효율성 등으로 ‘버벅거릴’ 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위한 중요한 프로토콜들이 있습니다. 자, 이 부분은 별표 세 개!

MCP (Model Context Protocol): Anthropic에서 개발한 오픈 프로토콜로, AI 에이전트가 외부 컨텍스트에 접근할 수 있도록 표준화된 인터페이스를 제공합니다. 모델은 제공되는 컨텍스트만큼만 우수하다는 철학을 바탕으로, 실시간 데이터 획득, 도구 활용, 메모리 기능 등을 지원하죠. 전통적인 API보다 가볍고 효율적이어서 개별 서비스만 업데이트 가능하며, 확장성이 뛰어납니다. 블룸버그는 MCP 도입으로 기능 개발 속도를 몇 달에서 몇 주로 단축하고, 개발 문화를 협업 중심으로 전환했다고 합니다. 또한 금융권의 엄격한 보안 기준까지 충족시켰다는 점도 주목할 만합니다. Intercom의 AI 상담원 ‘Fin’ 역시 MCP를 활용해 고객 서비스 자동화를 이뤄냈죠.
A2A (Agent-to-Agent Protocol): 구글이 개발한 에이전트 간 협업 프로토콜입니다. 각 에이전트의 능력과 기술을 명시하는 ‘에이전트 카드’를 제공하고, 출력 형식 등을 협상하며, 작업 및 상태 관리를 통해 효율적인 협업을 가능하게 합니다. 신동형님은 MCP가 AI 에이전트의 표준 인터페이스라면, A2A는 AI 에이전트 간 협업을 위한 ‘기능·특징 정리 명함’과 같다고 비유했어요.
A2P (Agent Payment Protocol): 구글 주도하에 글로벌 카드사 및 핀테크 강자들이 참여하는 표준 결제 프로토콜입니다. AI에게 제한된 권한을 위임하는 ‘디지털 위임장’을 통해 권한 증명, 진위성 보장, 책임 소재 문제를 해결하여 AI 기반 결제를 가능하게 합니다.

그리고 기술적인 병목 현상을 해소하기 위한 vLLM 기술도 소개하셨습니다. vLLM은 LLM의 추론과 서빙에서 기존 KV 캐시 메모리 방식의 비효율성을 해결하기 위한 오픈소스 엔진입니다. Paged Attention, 연속 배칭, 자동 프리픽스 캐싱 등을 활용하여 메모리 활용률과 성능을 극대화합니다.

강화 학습의 효율성을 높이기 위해서는 복잡한 구성 요소를 분산시켜 효율적으로 관리하는 Ray 솔루션과, 복잡한 보상 모델 없이 좋은 답변의 확률을 높이고 덜 좋은 답변의 확률을 줄이는 DPO(Direct Preference Optimization)와 같은 메모리 관리 효율성을 높이는 방식이 중요합니다.

4. 고객 접점 확보 경쟁: MCP + A2A!

결국 MCP만으로도, A2A만으로도 Super AI Agent가 될 수 있지만, 궁극적으로는 이 두 프로토콜이 접목되어 고객 접점을 가진 UI인 ‘Gateway AI 에이전트’에 대한 경쟁이 확대될 것이라고 신동형님은 전망합니다.

5. 주요 기업들의 AI 에이전트 개발 현황!

주요 기업들은 AI 에이전트 시대를 선도하기 위해 어떤 노력을 하고 있을까요?

OpenAI: 더 쉬운 AI 에이전트 개발을 위해 Responses API와 Agent SDK를 출시하여 OpenAI 모델 기반의 AI 에이전트 확산을 꾀하고 있습니다. 과거에는 복잡하고 불안정했던 개발 과정을 개선하고, 웹 검색, 파일 검색, 컴퓨터 환경 제어 등 다양한 기능을 강화하고 있죠.
Google: ‘행동하는 AI’인 AI 에이전트 확산을 위해 Extension (A2A, A2P), Function, Data Store라는 세 가지 핵심 도구를 강화해 나갈 예정입니다. 외부 시스템과의 소통, 실제 작업 수행, 실시간 정보 접근을 가능하게 하는 것이죠.
MS: 멀티 에이전트 시스템이 가능해지면서 ‘전체론적 AI(Holistic Intelligence)’ 접근을 시도하고 있습니다. 환경과의 상호작용 능력과 적응성을 AI 에이전트의 핵심 특징으로 정의하며, 학습, 기억, 행동, 인지를 아우르는 기반 모델을 제안하고 물리적 AI까지 포함하고 있습니다. 결국 로봇, AI 에이전트, 사람이 어울려 사는 물리적-디지털 환경을 ‘홀리스틱 지능’으로 보고 있는 거죠.

Part V. 기업, AI 에이전트 도입 어떻게 해야 하는가?

아무리 좋은 기술이라도 제대로 도입하지 못하면 무용지물이죠. 신동형님은 기업들이 AI 에이전트를 도입할 때 겪는 현실적인 문제들과 해결 방안을 제시합니다.

1. 기업들의 AI 에이전트 도입 현실: 성공률 10%의 벽!

AI 에이전트가 단순 계산기를 넘어 스스로 생각하는 직원으로 진화하면서 기업들의 도입은 필수적이 되었지만, 성공 확률은 오히려 낮아지고 있다고 합니다. 데모 환경에서는 성공적이어도 실제 현장 적용 성공률은 고작 10%에 불과하다니, 자, 이 수치 별표 세 개! 충격적이죠? 그 이유는 크게 두 가지입니다.

신뢰성 문제: 스탠퍼드 의대 연구 사례에서 AI의 진단 정확도는 높았지만, 의사가 AI를 활용했을 때 오히려 정확도가 떨어졌다고 합니다. 의사가 AI를 완전히 신뢰하지 못해 제대로 활용하지 못했기 때문이죠.
전략적 불일치 문제: 기업들이 기술의 화려함에만 집중하고 실제 비즈니스 가치를 간과하기 때문입니다.

2. 기업들이 겪는 진짜 문제들!

AI 에이전트 도입 시 기업들이 직면하는 진짜 문제들은 다음과 같습니다.

보안과 데이터 유출에 대한 불안: AI 에이전트에 과도한 권한이 부여되거나 직원들이 무단으로 사용하는 ‘그림자 AI 에이전트’가 발생할 수 있습니다. 또한 시스템 보안 측면에서도 데이터 노출, 권한 오남용, 규제 컴플라이언스 위험이 존재합니다.
복잡한 시스템 통합의 현실: 기술팀, IT팀, 법무팀 등 각 부서가 서로 다른 우선순위와 관심사를 가져 통합적인 접근이 어렵습니다.
직원들의 거부감과 활용 역량 부족: 새로운 기술 도입에 대한 저항과 이를 제대로 활용할 수 있는 역량 부족도 큰 문제입니다.

3. AI 에이전트 도입 시 고려 사항!

그렇다면 어떻게 해야 할까요? 신동형님은 몇 가지 중요한 가이드라인을 제시합니다.

우선순위 설정 (Nutanix의 BAR 정리): Nutanix는 예산(Budget), 신뢰성(Authenticity), 추론 능력(Reasoning) 세 가지 요소 중 최대 두 가지만 동시에 최적화할 수 있다는 기술적 제약을 ‘BAR 정리’로 설명합니다. 대부분 기업은 비용 효율성과 신뢰성을 우선시하고, 복잡한 추론 과정에는 상대적으로 낮은 우선순위를 두는 경향이 있다고 합니다.
단계별 도입 가이드: 초기 단계에서는 성공률을 높이기 위해 다음 단계를 따르는 것이 중요합니다.
- 어떤 업무부터 시작할지 정하기: 업무 빈도가 높고, 실패 시 영향도가 제한적이며, 명확한 성공 지표가 있는 업무부터 시작해야 합니다. IT 서비스 데스크, 코드 개발 및 테스팅 자동화, 데이터 처리 및 분석 자동화 등이 좋은 파일럿 영역이 될 수 있습니다.
- 작게 시작해서 점진적으로 확장하기 (크롤-워크-런): 가장 기본적인 자동화(크롤)부터 시작하여 처리 가능한 업무 범위를 점진적으로 확장(워크)하고, 최종적으로는 복잡하고 창의적인 업무(런)까지 처리하도록 합니다.
- 인간과 AI가 함께 일하는 방법 만들기: AI 에이전트 성공의 핵심은 기술 성능보다 **’협업 관계’**에 있습니다. 명확한 역할 분담, 실시간 피드백 메커니즘, 상황별 권한 위임 체계, 투명한 의사결정 공유가 필수적입니다.
가장 중요한 것은 기술이 아니라 프로세스 정비: 대부분 기업이 기술 측면에만 집중하지만, 실제 현장 도입에서는 사람과 프로세스 측면 준비가 훨씬 중요합니다. 직원들의 AI 스킬 습득, 프로세스 재설계, 그리고 의사 결정 과정 속 AI 에이전트 역할 명확화 (R&R)가 성공적인 도입의 핵심입니다.

4. 신뢰할 수 있는 에이전틱 AI 만들기!

AI 에이전트가 시스템화되면서 복잡성은 높아지고 신뢰성에 대한 요구는 더욱 커집니다. 신동형님은 이를 위해 세 가지 필수적인 요소를 강조합니다.

예측 가능하고 일관된 동작 보장: 명확한 작업 경계 설정, 일관성 있는 응답 패턴 구축, 점진적 학습 및 개선 체계, 안전한 실패 처리가 필요합니다.
에이전트 의사결정 과정 투명하게 만들기: 추론 과정의 단계적 기록, 신뢰도 점수 표시, 데이터 출처 명시, 실시간 모니터링 및 감사 추적을 통해 AI 에이전트의 결정 과정을 사람이 이해할 수 있도록 해야 합니다.
제어 가능성과 안전 장치 설계: 권한 기반 접근 제어, 임계값 기반 에스컬레이션 시스템, 실시간 개입 메커니즘, 샌드박스 환경에서의 테스트 등을 통해 AI 에이전트의 오작동이나 오남용을 방지해야 합니다.

5. 에이전틱 AI 구축 실패 이유 3가지! (별표 세 개!)

신동형님은 Agentic AI 구축 시 반드시 살펴봐야 할 실패 이유 세 가지를 제시합니다.

사양 문제 (Specification Issues): 에이전트가 주어진 작업이나 역할을 제대로 이해하지 못하거나 따르지 않는 경우입니다. ChatDev 시스템에서 CEO 에이전트가 지시했지만 CPO 에이전트가 대화를 중단한 사례가 있죠.
에이전트 간 오정렬 (Inter-Agent Misalignment): 에이전트 간 소통에서 발생하는 번역 오류나 정보 왜곡을 의미합니다. WhatsApp 연동 시스템에서 로그인 정보를 잘못 제공한 사례가 있습니다.
작업 검증 (Task Verification): 에이전트 프레임워크에 포함된 검증자 성능이 약해서 발생하는 문제입니다. 체스 프로그램 설계 작업에서 폰이 뒤로 움직이는 규칙 위반이 발생했는데도 검증자가 “좋다”고 평가한 사례가 대표적입니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 신뢰성 향상을 위한 새로운 AI 에이전트 테스트 방법론이 필요합니다. 기존 소프트웨어와 달리 AI는 ‘블랙박스’ 특성을 가지므로, 대규모 인간 평가 시스템인 ‘Chatbot Arena’와 같은 새로운 접근 방식이 필요합니다. 또한 의료 분야와 같은 특수 분야는 실제 시나리오 기반의 구체적인 평가가 성공 확률을 높일 수 있습니다.

사례: LinkedIn 채용 에이전트는 4개의 전문화된 에이전트가 감독 에이전트 하에서 협업하여 채용 담당자의 지원자 선별 작업을 돕고 있습니다. 마치 24시간 일하는 전문 팀처럼 말이죠.

Part VI. AI 에이전트가 가져올 우리의 미래!

이제 AI 에이전트가 가져올 우리의 미래를 예측하고, 우리는 어떻게 준비해야 할지 신동형님의 최종 메시지를 들어봅시다.

1. AI 에이전트가 가져올 변화: 인간 증강과 조직 변화!

인간 증강의 도구 AI: 미래학자 레이 커즈와일은 MWC 2025에서 AI를 인간의 두뇌를 확장하고 증강하는 도구로 봐야 한다고 주장했습니다. 스마트폰이 이미 우리의 두뇌를 확장한 것처럼, AI는 인간의 인지 능력을 확장시키고, 불필요한 두려움보다는 활용 관점에서 인류 진화의 다음 단계로 바라봐야 한다는 겁니다.
조직 형태의 변화: 신동형님은 월 20~30달러짜리 AI 에이전트가 중간 관리자와 실무자를 대체할 수 있으며, 이는 결국 신규 입사자 니즈 감소로 이어질 것이라고 경고합니다. 능력 좋은 경력직 확보와 지속적인 업무 자동화가 기업의 핵심 과제가 될 것입니다.

2. AI 세상 속 인간, 어떻게 생존할 것인가?

AI 시대에 우리는 어떤 역할을 해야 할까요? 신동형님은 여러 전문가의 의견을 통해 그 답을 제시합니다.

차이 하오유 (원신 개발사 창업자): AI 시대에는 ‘가장 통찰력 있는 천재들’이거나 ‘자신의 아이디어를 만족시키기 위해 미쳐 있는 덕후’만이 살아남을 것이라고 예측했습니다. 즉, 미쳐야 합니다!
제프리 힌튼 교수: AI 시대에 필요한 세 가지로 ‘다양한 경험’, ‘호기심 주도 학습’, ‘열정과 목적 찾기’를 언급했습니다. 스스로 다양한 분야를 공부하고 목수 일까지 했던 경험이 AI 연구에 큰 도움이 되었다는 교수님의 말씀, 정말 우리에게 울림을 줍니다.
샘 알트만 (OpenAI CEO): AI 시대에는 ‘자신을 개발하는 것’이 중요하며, ‘현재의 경제 시스템을 넘어서는 새로운 구조’가 필요하다고 합니다. 그리고 그 무엇보다 ‘마음의 성장’이 중요하며, ‘명상’의 중요성까지 언급했습니다. 기술적 문맹 없애기, 창의적 역량 개발, 내적 성장이 AI 시대를 살아가는 개인의 현실적 준비법이라고 강조합니다.

3. AI 시대, 새로운 인터페이스의 등장: 스마트폰 시대의 종말!

AI 시대에는 기존과는 전혀 다른 새로운 인터페이스와 기기가 필요하다고 신동형님은 강조합니다.

음성과 비전: MS CEO 사티아 나델라는 AI 시대에 ‘음성과 비전’이 차세대 인터페이스이며, 이는 PC 시대의 마우스 모멘텀과 같을 것이라고 언급했습니다.
디스플레이 없는 스마트폰, AR 글래스: OpenAI는 AI 시대 최적화 기기 개발을 위해 조니 아이브의 io를 인수했으며, ‘디스플레이 없는 스마트폰’과 같은 모습이 될 것이라고 예상됩니다. 메타 CEO 마크 저커버그는 AR 글래스가 AI 경험과 소셜 경험을 위한 ‘최적의 이상적 플랫폼’이라고 강조합니다. AI가 당신이 보는 것을 보고 듣는 것을 들을 수 있게 해 주며, 지속적인 맥락 제공을 통해 개인화된 학습 과정을 제공한다는 것이죠. 궁극적으로는 ‘현존감’을 창출하는 소셜 플랫폼이 될 것이라고 합니다. 구글 딥마인드 CEO 데미스 하사비스 역시 AI와 안경이 “찰떡 궁합”이라고 말하며, ‘프로젝트 아스트라’를 통해 안경에 AI를 내장하여 사용자가 보는 것을 함께 이해 가능하게 하고 있습니다. 구글은 Android XR을 통해 MR(VR 포함), AR을 포괄하는 새로운 컴퓨팅 플랫폼을 선보이며 기존 안드로이드 생태계를 활용할 계획입니다.

강의 마무리: 일타 강사 저스틴의 최종 메시지!

자, 여러분! 오늘 신동형님의 「AI 에이전트, 에이전틱AI」 자료를 통해 AI 에이전트가 무엇인지, 어떻게 발전하고 활용될지, 그리고 우리가 어떤 미래를 준비해야 할지 명쾌하게 파악하셨을 겁니다.

핵심은 이겁니다. AI 에이전트는 단순히 똑똑한 챗봇이 아니라, **스스로 생각하고, 기억하고, 행동하며, 나아가 서로 협업하는 ‘자율적이고 행동 가능한 파트너’**라는 점! 그리고 이러한 단일 에이전트들이 시스템으로 엮여 움직이는 것이 바로 **’에이전틱 AI’**입니다.

기업 입장에서는 AI 에이전트 도입이 피할 수 없는 현실이지만, 단순히 기술만 들여놓는다고 성공하는 것이 아닙니다. 보안, 시스템 통합, 직원들의 수용성 문제를 해결하고, Nutanix의 BAR 정리처럼 우선순위를 명확히 하며, 크롤-워크-런 단계별 도입 전략과 함께 사람과 프로세스를 정비하는 것이 성공의 열쇠입니다. 무엇보다 **예측 가능하고 투명하며 제어 가능한 ‘신뢰할 수 있는 에이전틱 AI’**를 만드는 것이 중요하죠.

그리고 우리 개인에게는요? 신동형님의 자료는 미래 학자들의 목소리를 통해 우리에게 명확한 메시지를 던집니다. AI가 우리의 두뇌를 확장하고 증강하는 도구인 만큼, 불필요한 두려움 대신 적극적으로 활용하고, AI를 넘어설 수 있는 ‘창의적 천재’가 되거나, 미친 듯이 좋아하는 일에 몰두하는 ‘덕후’가 되어야 한다는 겁니다. 다양한 경험을 쌓고, 호기심을 잃지 않으며, 열정을 가지고 자신을 끊임없이 개발하고 내면을 성장시키는 것이 AI 시대를 살아가는 우리의 생존 전략이 될 것입니다.

마지막으로, 스마트폰 중심의 모바일 시대는 저물고 ‘음성’과 ‘비전’을 기반으로 하는 ‘AR/XR 글래스’가 새로운 인터페이스가 될 것이라는 점! 변화의 파도를 타고 미래를 선점하려면, 이 새로운 물결에 올라타야 합니다.