챗봇 넘어 지능형 에이전트로...엔터프라이즈 AI 확장의 조건

[윤용준 알리바바 클라우드 인텔리전스 한국 총괄 지사장]

윤용준 알리바바 클라우드 인텔리전스 한국 총괄 지사장

[윤용준 알리바바 클라우드 인텔리전스 한국 총괄 지사장]2025년 한 해 동안 업계에서 가장 주목받은 화두는 단연 'AI 에이전트'였다. 지금까지 우리가 익숙했던 챗봇이나 코파일럿과 달리, AI 에이전트는 스스로 목표를 설정하고 복잡한 의사결정을 내리며, 인간의 감독 하에 여러 단계 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 지능형 시스템이다. 단순히 질문에 답변하는 수동적 지식 도구에서, 능동적으로 행동하는 실행형 시스템으로의 전환을 주도하는 키워드다.

글로벌 컨설팅 업체인 맥킨지는 생성형 AI 다음 진화 단계를 '지식 기반 작업에서 행동 기반 작업으로의 전환'이라고 규정하고 있다. 고도화된 추론과 계획 수립 , 실시간 전략적 대응 능력을 갖춘 AI 에이전트는 이제 복잡한 비즈니스 환경에서 실질적인 업무를 수행할 준비를 마쳤으며, 에이전트 AI 시장이 향후 폭발적으로 성장할 것이라는 전망이 나오는 이유이다.

AI 에이전트 성장: 실험에서 본격 도입으로

실제로 많은 기업들이 이미 단순 챗봇을 넘어 실행력을 갖춘 에이전트를 업무에 적용하고 있다. 회의 일정 자동 조율, 데이터 분석 보고서 생성, 코드 디버깅, 마케팅 캠페인 기획, 이력서 검토, 고객 문의 응대 등 다양한 워크플로우에서 AI 에이전트가 활용되고 있다.

2025년 한 해 동안 제한적으로 진행되던 파일럿 테스트는 이제 본격적인 도입 단계로 접어들고 있는데, 전문가들은 2026년을 기점으로 에이전트 AI가 기업 전반에 걸쳐 광범위하게 확산될 것으로 전망하고 있다. 이러한 가속화는 자율성 향상, 상황 인식 능력, 도구 통합, 멀티모달 기능, 개인화, 장기 메모리, 보안 및 정렬 등 에이전트 핵심 역량의 비약적인 발전에 힘입은 결과이다.

그러나 에이전트를 실제 비즈니스 현장에 광범위하게 적용하기 위해서는 여전히 넘어야 할 과제들이 있다. 현재 AI 에이전트는 범용적인 대규모 언어 모델을 기반으로 작동하기 때문에, 특정 산업이나 업무 영역에 적용하기 위해 환각 현상을 줄이고 정확도를 높이기 위해서는 맞춤형 개발이 필수적이다. 예를 들어 의료 클리닉에 배치할 헬스케어 에이전트를 개발한다면, 에이전트 서비스 제공 기업이 해당 의료기관과 긴밀히 협력해 일상적인 의료 업무를 높은 정확도로 처리할 수 있는 전문화된 에이전트를 구축해야 한다.

따라서 유연한 도구 활용 능력, 정렬을 위한 실시간 개입 제어, 정확성 향상을 위한 지능형 컨텍스트 관리 기능을 갖춘 에이전트 개발이 기업들이 성공적으로 AI 에이전트를 도입하는데 있어 핵심 요소가 될 것이다.

모델스코프에서 에이전트스코프로: 성장하는 멀티 AI에이전트 관리

AI 에이전트 시대로 진화하고 있는 현 시점에서 또 다른 중요한 변화가 진행되고 있다. 기업이 AI로부터 진정한 가치를 창출하려면, 독립적인 단일 모델이나 단일 에이전트 활용을 넘어, 비즈니스 운영 핵심 프로세스에 깊숙이 통합된 협업형 다중 에이전트 시스템으로 전환해야 하는 것이다. 여러 에이전트가 유기적으로 협력할 때 비로소 기업은 충분한 규모의 AI 역량을 확보해 새로운 비즈니스 가치를 발견하고 혁신적인 성장 기회를 만들어낼 수 있을 것이다.

알리바바 모델스코프처럼 개별 AI 모델을 서비스로 제공하는 플랫폼들은 다양한 AI 역량에 대한 접근성을 크게 높이는 데 기여했다. 하지만 역동적이고 복잡한 비즈니스 문제를 마주했을 때 단일 모델이나 에이전트의 한계는 명확해진다. 하나의 에이전트가 개별 작업을 자동화할 수는 있지만, 복잡한 목표를 달성하기 위한 전체 프로세스를 조율하는 데는 역부족이기 때문이다.

이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 다중 에이전트 시스템(MAS)이다. 복잡한 비즈니스 문제를 하나의 강력한 AI 에이전트가 아니라, 각자의 전문성을 가진 여러 에이전트가 팀을 이뤄 해결하는 방식이다. 투자 의사결정을 예로 들어본다면, 재무 분석 에이전트는 투자 대상 기업의 재무제표와 밸류에이션을 분석하고, 보고서 분석 에이전트는 기존 투자사들 리서치 자료를 검토해 핵심 내용을 요약하며, 뉴스 에이전트는 해당 기업 언론 보도 내용과 브랜드 평판을 종합한다. 이처럼 여러 전문 에이전트가 협력해 하나의 투자 결정을 지원하는 것이다.

기업이 대규모로 AI 가치를 실현하기 위해서는 다중 에이전트 협력이 선택사항이 아니라 필수 조건이다. 개별 에이전트는 분명 강력한 도구이지만, 이들이 훌륭한 팀 플레이어로 기능할 때 비로소 각자의 역량을 극대화하고 실질적이며 복합적인 가치를 대규모로 창출할 수 있다.

에이전트 프레임워크를 통한 다중 에이전트 협업 촉진

다중 에이전트 협력을 현실화하기 위해서는 견고한 에이전트 프레임워크가 필수적이다. 이러한 프레임워크는 다양한 모델과 도구, 데이터 소스를 조율하고, 서로 다른 소프트웨어 환경에서 작동하는 여러 에이전트를 통합하여 복잡한 다단계 작업을 자율적으로 수행하도록 지휘하는 중앙 플랫폼 역할을 한다.

알리바바 클라우드 에이전트스코프 (Agent Scope)는 제어 가능하고 실제 비즈니스 환경에 즉시 적용 가능한 다중 에이전트 애플리케이션 개발을 위해 특별히 설계된 오픈소스 프레임워크이다. 개발자 중심으로 구축된 이 프레임워크는 에이전트 구축 및 오케스트레이션, 배포 및 실행, 시각적 개발 및 모니터링 서비스를 제공한다. 또한 에이전트 전체 생명주기를 관리하면서, 서로 다른 전문성을 가진 여러 AI 에이전트가 매끄럽게 협력하도록 조율하는 것이 핵심 기능이다.

에이전트스코프와 같은 프레임워크는 단순한 개발 도구를 넘어서, 공통 비즈니스 목표를 달성하기 위해 여러 AI 전문가를 효과적으로 조율해야 한다는 핵심 요구사항에 직접 대응하는 기반 기술이다. 다양한 에이전트 간의 원활한 협업을 가능하게 함으로써, 에이전트스코프는 2026년과 그 이후에 우리가 목도하게 될 정교한 다중 에이전트 시스템의 부상과 에이전트 AI의 전면적 확산을 견인하는 촉매제가 될 것이다. 기업용 AI의 미래는 고립된 단일 시스템이 아니라, 여러 전문 에이전트가 유기적으로 협력하고 조율되는 생태계가 되어야 한다. 2025년을 마무리하고 2026년을 맞이하는 지금, 우리는 바로 그 전환점에 서 있다.

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