자, 오늘도 어김없이 돌아온 대한민국 No.1 AI 강의, 명쾌한 비유로 머리에 쏙쏙 박히는 저스틴의 AI 특강 시간입니다! 반갑습니다, 여러분!

오늘 우리는 “무엇이 AI 시스템을 에이전트로 만드는가?(What makes an AI system an Agent?)”라는 아주 흥미로운 글을 바탕으로, AI의 진화 최종판이라고 할 수 있는 ‘에이전트’의 정체를 낱낱이 파헤쳐 볼 겁니다. 정신 똑바로 차리고 따라오세요!

[저스틴의 AI 특강] 단순한 챗봇은 가라! 스스로 일하는 AI, ‘에이전트’ 완전 정복

안녕하세요, 수강생 여러분! 일타 강사 저스틴입니다.

오늘 강의는 “What makes an AI system an Agent?” 라는 글을 기반으로 진행됩니다. 이 글의 저자가 설명하는 AI 에이전트의 개념부터, 그 발전 단계, 그리고 미래의 모습까지! 저스틴 스타일로 완벽하게 정리해 드리겠습니다.

1. AI 에이전트, 대체 넌 누구냐?

자, 여러분. AI 에이전트가 뭐냐고 물으면 어렵게 생각할 것 없습니다. 저자는 아주 간단하게 정의합니다. “환경을 인식하고 특정 목표를 달성하기 위해 행동하는 시스템“ 이라고요.

이건 그냥 우리가 알던 챗봇, 즉 LLM의 진화 버전입니다. 여기에 계획하고, 도구를 사용하고, 주변 환경과 상호작용하는 능력이 추가된 거죠. 저자는 이걸 ‘실전에서 배우는 똑똑한 비서’에 비유합니다.

자, 이 부분은 별표 세 개! 이 똑똑한 비서는 아주 간단한 5단계 루프를 통해 일을 처리합니다.

미션 접수 (Get the Mission): “내 스케줄 좀 정리해줘” 와 같은 목표를 받습니다.
현장 스캔 (Scan the Scene): 이메일을 읽고, 캘린더를 확인하고, 연락처에 접근하는 등 필요한 모든 정보를 수집합니다.
전략 구상 (Think It Through): 목표 달성을 위한 최적의 실행 계획을 세웁니다.
행동 개시 (Take Action): 회의 초대를 보내고, 미팅을 잡고, 캘린더를 업데이트하며 계획을 실행합니다.
학습과 성장 (Learn and Get Better): 성공적인 결과를 관찰하고 그에 맞춰 적응합니다. 예를 들어, 회의 일정이 변경되면 이 경험을 통해 다음번엔 더 잘하게 되는 거죠.

시장의 반응도 뜨겁습니다. 저자에 따르면 대다수의 대형 IT 기업들이 이미 에이전트를 적극적으로 사용하고 있고, 2034년에는 시장 가치가 무려 2,000억 달러에 육박할 것으로 예상된다고 합니다. 한마디로, 미래 경제의 핵심이라는 거죠.

2. 에이전트의 진화 단계: 레벨 0부터 레벨 3까지

자, 그럼 이 에이전트가 어떻게 발전해 왔는지 레벨별로 한번 뜯어봅시다. 아주 중요합니다.

레벨 0: 핵심 추론 엔진 (The Core Reasoning Engine) 이건 그냥 LLM 그 자체입니다. 도구도, 기억도, 환경과의 상호작용도 없이 오직 사전 훈련된 지식만으로 답하는 ‘병 속의 뇌’ 같은 상태죠. 장점은 방대한 지식을 활용해 기존 개념을 잘 설명한다는 것. 단점은? 최신 정보는 전혀 모른다는 겁니다. 저자는 2025년 오스카 작품상 수상작을 물어보면 대답 못 할 거라고 예시를 듭니다.
레벨 1: 연결된 문제 해결사 (The Connected Problem-Solver) 여기서부터 진짜 에이전트라고 할 수 있습니다. LLM이 외부 도구에 연결되는 거죠. 인터넷 검색이나 데이터베이스(RAG) 같은 것들 말입니다. 이제 에이전트는 사전 훈련된 지식에만 갇혀있지 않습니다. 예를 들어, 최신 TV 프로그램을 찾아달라고 하면 검색 도구를 사용해서 정보를 찾아 종합해 줍니다. 더 나아가, 금융 API를 호출해서 실시간 주가를 가져오는 등 전문적인 도구도 사용할 수 있죠. 외부 세계와 여러 단계에 걸쳐 상호작용하는 능력, 이게 바로 레벨 1의 핵심입니다.
레벨 2: 전략적 문제 해결사 (The Strategic Problem-Solver) 자, 여기서부터 수준이 확 올라갑니다. 이제 에이전트는 단순히 도구 하나를 쓰는 걸 넘어, 복잡한 문제를 해결하기 위해 전략적인 계획을 세우고, 스스로 개선까지 합니다. 여기서 가장 중요한 개념이 나옵니다. 자, 이 부분은 별표 세 개! 바로 ‘컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)’입니다.
컨텍스트 엔지니어링이란, 각 단계에 가장 관련성 높은 정보를 **’선택하고, 포장하고, 관리하는 전략적 과정’**을 말합니다. 저자는 AI로부터 최고의 정확도를 얻으려면, 짧고, 집중되고, 강력한 컨텍스트를 줘야 한다고 강조합니다.

예를 들어, 두 장소 사이의 커피숍을 찾는다고 해봅시다. 에이전트는 먼저 지도 도구를 씁니다. 그리고 그 결과물 전체를 다음 도구에 넘기는 게 아니라, 길 이름 목록처럼 짧고 핵심적인 컨텍스트만 ‘엔지니어링’해서 지역 검색 도구에 넣어주는 거죠. 정보 과부하를 막고 효율과 정확성을 극대화하는 겁니다.

이 능력 덕분에 에이전트는 소프트웨어 버그 리포트를 받으면, 방대한 코드 베이스 전체를 보는 게 아니라, 문제 해결에 필요한 핵심 정보만 추려내어 정확한 코드 패치를 작성하고 테스트하고 제출하는 전체 워크플로우를 관리할 수 있게 됩니다. 심지어 “어떻게 하면 프롬프트를 더 잘 만들 수 있었을까?”라고 피드백을 요청하며 스스로의 컨텍스트 엔지니어링 과정을 개선하는, 즉 자기 개선까지 이뤄냅니다.
레벨 3: 협업 멀티 에이전트 시스템의 부상 (The Rise of Collaborative Multi-Agent Systems) 레벨 3는 패러다임의 전환입니다. 모든 걸 다 잘하는 하나의 ‘슈퍼 에이전트’를 만드는 게 아니라, 각 분야의 전문가 에이전트들로 팀을 구성하는 겁니다. 저자는 이걸 인간 조직에 비유합니다. 여러 부서가 협력해서 공동의 목표를 달성하는 것처럼요.
신제품 출시 프로젝트를 예로 들어볼까요? “프로젝트 매니저” 에이전트가 전체 과정을 총괄하며 “시장 조사” 에이전트, “제품 디자인” 에이전트, “마케팅” 에이전트에게 임무를 위임하는 식입니다. 성공의 열쇠는 이들 간의 원활한 소통과 정보 공유겠죠.

물론 저자는 아직 현재 LLM의 추론 능력 한계나, 에이전트들이 서로 배우고 성장하는 능력은 초기 단계라는 점을 인정합니다. 하지만 이 기술적 병목 현상만 극복된다면, 기업의 전체 업무 흐름을 처음부터 끝까지 자동화하는 시대가 열릴 거라고 말합니다.

3. 에이전트의 미래: 5가지 가설

자, 그럼 이 놀라운 에이전트의 미래는 어떤 모습일까요? 저자는 5가지 가설을 제시합니다.

가설 1: 제너럴리스트 에이전트의 출현 “리스본에서 30명 규모의 회사 워크숍을 계획해줘” 같은 모호하고 장기적인 목표를 주면, 몇 주에 걸쳐 예산 승인, 항공편 협상, 직원 피드백을 반영한 일정 수립까지 완벽하게 해내는 만능 에이전트의 등장입니다.
가설 2: 깊은 개인화와 선제적 목표 발견 에이전트가 단순한 명령 수행자를 넘어, 사용자의 패턴과 목표를 학습해 **필요를 미리 예측하고 제안하는 ‘선제적 파트너’**가 되는 겁니다. 사용자가 미처 명확하게 인지하지 못한 목표까지 발견하고 달성하도록 돕는 진정한 조력자가 되는 거죠.
가설 3: 물리적 세계와의 상호작용 에이전트가 디지털 세계를 넘어 로봇 기술과 결합해 물리적인 세계에서 활동하는 ‘체화된 에이전트(Embodied Agents)’의 등장입니다. 배관공을 부르는 대신, 집 에이전트에게 “새는 수도꼭지 좀 고쳐줘”라고 말하는 시대가 온다는 겁니다.
가설 4: 에이전트 주도 경제 고도로 자율적인 에이전트가 독립적인 경제 주체로 활동하며 새로운 시장과 비즈니스 모델을 만드는 겁니다. 에이전트가 소셜 미디어를 분석해 유행 상품을 찾아내고, 마케팅 자료를 생성하고, 공급망을 관리하고, 실시간으로 가격을 조정하며 이커머스 사업 전체를 운영하는 거죠.
가설 5: 목표 지향적, 변형적 멀티 에이전트 시스템 자, 마지막 가설입니다. 이건 정말 중요하니 별표 세 개! 사용자가 “성공적인 수제 커피 이커머스 사업을 시작해”라고 목표만 선언하면, 시스템이 알아서 달성 방법을 찾아내는 궁극의 형태입니다. 이 시스템은 스스로의 성능을 분석해서 필요에 따라 에이전트를 새로 만들거나, 복제하거나, 제거하면서 최고의 효과를 내는 팀을 실시간으로 구성합니다. 심지어 각 에이전트의 소스 코드를 다시 작성하여 구조를 바꾸고, 프롬프트를 자동으로 튜닝하며 끊임없이 스스로를 최적화합니다.

강의를 마치며

자, 오늘 강의 정리하겠습니다.

오늘 우리는 ‘AI 에이전트’가 단순히 주어진 명령에 답하는 모델을 넘어, 스스로 환경을 인식하고, 계획하고, 행동하여 목표를 달성하는 자율적인 시스템이라는 것을 배웠습니다.

그리고 그 발전 과정을 레벨 0의 단순한 추론 엔진에서부터, 외부 도구를 사용하는 레벨 1, ‘컨텍스트 엔지니어링’을 통해 전략적으로 사고하는 레벨 2, 그리고 전문가 팀처럼 협업하는 레벨 3까지 살펴보았습니다.

마지막으로, 미래에는 만능 제너럴리스트, 개인화된 파트너, 현실 세계에서 활동하는 로봇, 경제의 주체, 그리고 궁극적으로는 목표만 주면 스스로 조직을 변형하며 일을 해내는 시스템으로 진화할 것이라는 저자의 예측까지 확인했습니다.

이 글의 저자가 말하고자 하는 핵심은 명확합니다. 우리는 지금 AI 기술의 거대한 패러다임 전환을 목격하고 있으며, 그 끝에는 스스로 개선하고, 목표를 향해 나아가는 자율적인 시스템이 있다는 것입니다. 이것이 바로 기술과 우리의 관계를 근본적으로 재정의할 것입니다.