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AI와 AI 에이전트, 무엇이 다를까? : AI 에이전트 개념부터 활용사례까지

최종 수정일: 9월 24일

AI와 AI 에이전트, 무엇이 다를까? : AI 에이전트 개념부터 활용사례까지

AI vs AI Agent

Written by Eunmin Jeon


안녕하세요! 브랜드팀 전은민입니다.

요즘 AI뿐만 아니라 AI 에이전트, 에이전틱 AI 등 다양한 개념들이 쏟아져 나오고 있는데요. 이름은 비슷하지만 실제로 어떤 차이가 있는지 헷갈리신 적 있지 않으신가요? 그래서 오늘은 그중에서도 가장 주목받고 있는 AI 에이전트에 대해 함께 살펴보겠습니다.

(※ 해당 글에서 말하는 AI와 AI Agent는 생성형 AI(GenAI)와 생성형 AI를 기반으로 한 AI Agent임을 알려드립니다.)



AI Agent, 왜 주목받을까?


AI 기술이 발전하면서 챗GPT는 일상의 일부분으로 자리 잡았습니다. AI 덕분에 업무, 과제, 일상까지도 훨씬 편리해졌습니다. 그런데 최근에는 AI에서 더 나아가 “AI 에이전트(AI agent)”라는 개념까지 등장했는데요. 실제로 AI 에이전트에게 피자 주문을 부탁했더니, 직접 전화를 걸어 주문하고 리뷰까지 작성한 사례가 있었고, 또 다른 사례에서는 AI 에이전트가 스스로 앱에 접속해 햄버거를 주문하기도 했습니다. 단순히 답변만 해주는 수준을 넘어, 실제 행동까지 하는 모습에 많은 사람들이 신기해했죠.

가트너가 발표한 ‘2025년 10대 기술 트렌드’에서도 10개 중 9개가 AI 관련 기술일 만큼, AI는 핵심 키워드로 자리 잡았습니다. 이뿐만 아니라 오픈 AI의 CEO 샘 올트만은 AI 에이전트를 단순한 질문-응답 도구가 아닌, “가상 동료-업무 파트너”라고 표현하기도 했습니다.


“The future of computing will be less about using apps and more about telling agents what to do.” (앞으로의 컴퓨팅은 앱을 사용하는 것이 아니라, 에이전트에게 일을 맡기는 방향으로 갈 것이다.)

즉, AI 에이전트는 단순한 유행이 아니라 앞으로 업무 방식 자체를 바꿀 중요한 기술이라는 거죠. 그렇다면 기존 AI와 AI 에이전트는 무엇이 다를까요? 지금부터 AI 에이전트 개념부터 활용 사례까지 알아보겠습니다.



AI Agent란?

AI VS AI agent
AI VS AI agent

AI 에이전트는 사용자의 개입 없이 자율적으로 작동하며, 데이터를 처리하고 의사결정을 내린 뒤 실제 작업을 수행하는 인공지능 시스템입니다. AI 모델을 활용하여 환경과 상호작용하며 사용자의 목표를 달성하는데요. 여기서 핵심은 “자율적 작동”이라는 것입니다. 사용자의 목표를 인식하면, 그것을 이루는 데 필요한 일들을 스스로 계획하고 실행하는 것이죠.


많은 분이 AI와 AI 에이전트를 헷갈리시는데요. 그렇다면 AI와 AI 에이전트는 어떤 차이가 있을까요?

AI 에이전트를 단순히 “더 똑똑한 AI” 정도로 볼 수 있을까요? 두 개념을 비교해서 설명해 드리겠습니다.

구분

AI

AI Agent

정의

특정 작업을 수행하는 예측 모델

목표 달성을 위해 자율적으로 행동하는 시스템

인터페이스

프롬프트 기반 (Prompt)

목표 기반 (Goal / Task)

작동방식

입력 → 출력

연속적 작업 수행

자율성

없음

있음 (스스로 다음 행동 결정)

예시

문서 요약, 이미지 생성

출장 준비, 고객 응대 자동화



기존 AI는 “질문(입력)→답변(출력)” 구조로 작동했습니다.

예를 들어, 강남역 근처 고깃집을 예약한다고 해봅시다.

  • AI에게 “오늘 저녁 7시 강남역 근처 고깃집을 예약해줘”라고 질문하면, AI는 이 요청을 수행하지 못합니다.

  • 대신 “인기 있는 고깃집 추천해줘”, “예약할 수 있는 링크 알려줘”처럼 사용자가 구체적인 질문을 따로 입력해야 하죠.


AI
AI 작동화면

하지만 AI 에이전트는 다릅니다. 한 문장만으로도 사용자의 의도를 파악하고, 스스로 작업을 이어 나갑니다. 단순히 명령을 받아들이는 것이 아니라, 그 요청의 의도와 목표를 먼저 파악하는 것이죠.

동일한 상황에서 AI 에이전트는 다음과 같이 작동합니다.

  • 식당 예약에는 고깃집 정보 탐색, 예약 진행 및 보고 등이 포함되어 있음을 인식하고, 이를 기준으로 전체적인 작업 흐름을 설계합니다.

  • 먼저, 강남역 근처의 고깃집 정보를 검색합니다.

  • 검색된 고깃집 목록을 바탕으로 가격, 메뉴, 분위기, 리뷰 등 다양한 요소를 분석하여 선택지를 추천합니다.

  • 추천된 식당 중에서 예약이 실제로 가능한지 확인하고, 조건에 맞는 식당을 예약합니다.

  • 마지막으로, 예약이 완료된 결과(시간, 장소, 예약 번호 등)를 정리해 사용자에게 전달하여 마무리합니다.

AI agent 작동화면



AI Agent VS AI 어시스턴트 VS 챗봇


추가로 일상생활에 자주 쓰이고 있는 AI 어시스턴트와 챗봇도 함께 비교해볼까요?


구분

챗봇(Chatbot)

가상 어시스턴트 (Virtual Assistant)

AI 에이전트(AI Agent)

목적

정해진 답변 제공 (FAQ, 단순 대응)

사용자의 질문에 유연하게 응답

목표 달성을 위해 스스로 계획하고 행동

지능 수준

낮음 (규칙 기반)

중간 (자연어 이해 기반 LLM 사용)

높음 (계획·추론·행동 포함)

주도성

없음 (사용자 요청에만 반응)

부분적 (보통 응답 위주)

높음(사용자의 목표 달성 위해 능동적 작업 수행)

예시

은행 고객센터 챗봇, 택배사 자동응답

Siri, Google Assistant, 삼성 Bixby

Auto-GPT, Rabbit R1, Devin, MS Copilot

행동 범위

텍스트 대화

다양한 앱·기능 연동 (날씨, 알람 등)

도구 실행, 웹 탐색, 앱 자동 조작 등 실질적 ‘행동’ 가능

자율성

없음

제한적

있음


챗봇은 사용자가 설정한 대로 정해진 메시지를 전달하는 도구입니다. 예를 들어 “운송장 번호”를 입력하면 "배송 예정일은 내일입니다"라는 응답이 돌아오는 것처럼요. 기본적으로 미리 정의된 규칙대로 응답하기 때문에 비교적 단순한 문의를 처리하는 데 적합합니다.


가상 어시스턴트는 아이폰에 있는 ‘시리(Siri)’를 생각하면 이해하기 쉬운데요. “시리야, 내일 날씨 어때?”라고 요청하면 바로 날씨 정보를 알려주는 것처럼, 사용자와의 대화 및 상호작용을 통해 요청에 즉각적으로 응답하는 도구를 의미합니다.


이와 달리 AI 에이전트는 단순히 대화에 응답하는 것을 넘어서, 스스로 일련의 과정을 수행할 수 있는 도구였죠. 그래서 반복 업무나 자동화된 업무 수행에 적합한 도구입니다.





AI Agent의 핵심 특징


  • 자율성

    기존 AI와 다르게 인간의 지속적인 개입이 없어도 직접적 연동이 가능합니다. 기존 AI는 정보 제공만 가능할 뿐 일 처리에 있어서는 사용자의 개입이 필수적이었는데요. AI 에이전트는 일정 예약, 파일 요약, 메시지 전송 같은 일을 사람의 개입 없이도 처리할 수 있습니다.


  • 목적 지향성

    AI 에이전트는 단순히 반응하는 것이 아니라, 정해진 목표를 달성하기 위해 일련의 작업을 수행합니다. “회의 일정 잡아줘”라는 명령에 시간 조율 → 메일 발송 → 캘린더 등록까지 자동으로 수행하는 것처럼요.


  • 도구 활용 능력 (=상호작용)

    센서, API 등 다양한 도구를 활용해 문제를 해결할 수 있습니다. 사용자의 일정 확인을 위해 자동으로 구글 캘린더에 접속하는 것을 예로 들을 수 있습니다.


  • 적응성

    AI 에이전트는 상황에 따라 문제 해결 방식을 수정할 수 있습니다. 데이터를 지속적으로 학습하기 때문에 고정된 규칙에 의존하지 않는 것이죠. 예를 들어 사용자의 캘린더 일정이 오전에 꽉 차 있으면 오후 시간대의 회의를 제공하는 것처럼요.





AI Agent는 어떻게 작동할까?


AI 에이전트는 다음과 같은 워크플로우를 통해 일을 처리합니다.

생각하기 → 행동하기 → 관찰하기
AI agent Workflow

  • 생각하기(Think)

    지금 해야 할 일을 보고, 어떤 순서로 처리할지 계획합니다. 예를 들어 “정보를 먼저 찾을까, 아니면 계산부터 해볼까?” 같은 고민을 하는 것이죠.


  • 행동하기(Act)

    정한 계획에 맞춰 실제 행동을 합니다. 필요한 도구를 꺼내 쓰거나, 외부 시스템(예: 결제 시스템)에 요청을 보내 직접 실행에 옮기는 단계입니다.


  • 관찰하기(Observe)

    방금 한 행동이 어떤 결과를 가져왔는지 확인합니다. 결과를 보고 다시 다음에 어떻게 생각할지 정리하고, 다음 단계로 넘어가는 것이죠.

AI 에이전트는 원하는 목표를 달성할 때까지 이 과정을 반복합니다. 그리고 사용자의 피드백을 기억해서, 점점 사용자에게 맞는 접근 방식을 사용하는 AI에이전트로 자리 잡게 됩니다.



그러면 AI 에이전트가 어떻게 작동하는지 예시를 볼까요?

다음 예시는 AI 에이전트를 활용해, 사용자 데이터를 기반으로 개인화된 이메일을 생성하는 과정입니다.

Step 1. 사용자 → 에이전트

  • 사용자가 특정 행동(예: 영화 추천 이메일 작성 요청)을 하면, AI 에이전트가 이를 인식하고 작동을 시작합니다.


Step 2. 사용자 프로필 확인 (Feature Store)

  • 여러 명의 고객이 있고, 각자의 영화 장르 선호도가 데이터로 저장됩니다.

  • 이 데이터는 Feature Store에 저장되어, 개인화 추천에 활용됩니다.

  • AI 에이전트는 뉴스레터 제작을 위해 Feature Store의 데이터를 활용합니다.


Step 3. 영화 정보 정리 (Metadata Store)

  • Metadata Store에는 영화 리스트, 설명, 장르, 연도 등의 메타데이터가 저장되어 있습니다.

  • 각 사용자에게 맞는 추천 영화를 정리합니다.


Step 4. 언어모델(Language Model) 작동

  • 언어 모델은 다음의 프롬포트를 통해 맞춤형 추천 이메일을 생성합니다:

    • 영화 리스트 및 설명

    • 사용자 프로필 (장르 선호도)


Step 5. Email 생성 및 발송

  • 최종적으로 언어 모델이 작성한 개인화된 문구가 사용자에게 이메일로 전송됩니다.

    예시 이메일:

    🔥 SF와 액션의 스릴에 빠져보세요!

    시간을 넘고, 우주를 가로지르며, 또 다른 현실로 떠나는 여정을 준비하세요…


이처럼 “고객 맞춤 이메일을 작성해줘”라고 요청하면 AI 에이전트는 고객 & 영화 정보 정리 → 맞춤 이메일 작성 → 발송까지 한 번에 처리하는 거죠. AI 에이전트는 사용자의 데이터 + 맥락을 바탕으로 스스로 사고하고 행동하며, 점점 더 맞춤화된 경험을 만들어 줍니다.





대표적인 AI Agent 사례

요즘 여러 기업이 AI 에이전트를 실제 서비스에 적용하고 있습니다. 그중 대표적인 사례들을 살펴볼까요?


  • OpenAI “Operator”

    OpenAI의 Operator는 AI가 웹 인터페이스와 직접 상호작용하는 서비스입니다. GPT-4o의 비전 기능과 강화 학습을 결합한 컴퓨터 사용 에이전트(CUA) 모델을 활용한 새로운 AI 형태로, 버튼·메뉴·텍스트 필드 등 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)와의 상호작용이 가능한 자율형 AI 에이전트입니다.

operator
출처. OpenAI

  • Anthropic “Computer Use”

    Anthropic의 Computer Use는 언어 모델 Claude 3.5에 추가된 업무 자동화 도구 서비스입니다. 이 기능을 통해 Claude는 실제 사람처럼 컴퓨터 화면을 보고, 마우스 커서를 움직이고, 버튼을 클릭하는 등의 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 현재 Computer Use는 모바일 작업 관리 플랫폼 Asana, 그래픽 디자인 플랫폼 Canva, 음식 배달 서비스 DoorDash 등에서 사용되고 있습니다.


computer use
출처. Anthropic


  • Microsoft “Copilot”

    Microsoft의 Copilot에는 문서 작업 등 업무를 자동화하는 다양한 AI 에이전트가 있습니다.

    • 셰어포인트 에이전트 : 특정 사이트나 파일, 폴더를 연동해 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 도와주는 기능

    • 직원 셀프서비스 에이전트 : 직원의 휴가 신청 관리와 급여 및 복지 정보 확인, 장비 요청 등을 대신 처리해주는 기능

    • 통역 에이전트 : 화상 회의 중 사용자 간 대화 내용을 9개 국어로 실시간 통역해주는 기능

    • 프로젝트 매니저 에이전트 : 프로젝트 계획 수립부터 실행까지의 모든 과정을 자동화하는 기능


copilot
출처. Microsoft

  • Butterfly Effect “Manus ai”

    Manus는 앞에서 보았듯이 예시에서 사용한 AI 에이전트인데요. Manus는 중국의 스타트업 Butterfly Effect가 개발한 자율형 인공지능 에이전트입니다. 차별적인 점은 이력서 정리, 주식 데이터 분석, 뉴욕 부동산 추천 다양한 작업을 자율적으로 실행할 수 있다는 점입니다. 또한 클라우드에서 작동할 수 있다는 장점이 있습니다.


manus


마지막으로

AI가 단순한 ‘도구’로 기능하던 시대는 지났습니다. 업무 방식이 전환되면서 AI 에이전트는 디지털 혁신의 핵심 기술로 떠오르고 있습니다. 기업에서 AI 에이전트 도입을 적극적으로 검토하는 이유는 AI 에이전트가 일의 효율성을 상당히 높여주기 때문이죠.

AI 에이전트를 도입한다면 반복 업무는 자동화 전환되면서, 업무 속도를 크게 향상할 수 있습니다. 또한 24/7이 가능하다는 점에서 필요한 인력을 대신 충원할 수도 있죠.

기존의 AI는 사용자에게 답만 전달했지만, AI 에이전트는 답을 넘어 행동으로 보여줍니다. 마치 고객 불만에 적절한 해결 조치로 대응하는 것처럼요.

"내부 시스템과 연동된 AI 에이전트가 실제 업무를 처리해주는 시대”

AI 에이전트를 '도입할까 말까'가 아닌 '어떻게 활용할까?'를 고민해야 할 때입니다.






참고자료

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