AI 에이전트의 분류와 기업의 적용 방향

```html

가트너의 하이프 사이클 보고서에 따르면, 생성형 AI는 ‘환멸의 골짜기’에 들어설 예정이며, AI 에이전트는 ‘기대의 정점’에 도달했다고 분석하였습니다. 그러나 기업 IT 담당자들은 생성형 AI에 대한 기대가 크지 않으며, AI 에이전트가 주목받는 이유를 다른 시각에서 바라보고 있습니다. 기업은 AI를 전문가형 AI로 인식하고 있으며, ‘분리된 에이전트 개념’이 AI의 비즈니스 활용에 있어 중요하다고 판단하고 있습니다. 이러한 관점은 리액티브, 임베디드, 워크플로우의 세 가지 키워드로 요약될 수 있습니다.

리액티브 AI 에이전트 🤖

리액티브 AI 에이전트는 기업에서 초기 단계에서 가장 많이 사용되는 애플리케이션 유형 가운데 하나로, 전체 AI 에이전트 애플리케이션의 거의 절반을 차지합니다. 이러한 에이전트는 대체로 고객 지원 목적으로 활용되며, 대부분 챗봇 형태로 구현되어 있습니다. 초기에는 단순한 질문 응답 기능을 가졌지만, 최근에는 데이터 보안과 주권 문제로 인해 온라인에서의 도입을 넘어 기업 전용 애플리케이션으로 발전하고 있습니다. 리액티브 AI는 인터넷 데이터를 학습하는 대신 특정 비즈니스 관련 데이터에 초점을 맞추어 ‘파운데이션 모델’을 기반으로 작동합니다. 이와 함께, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식으로 비즈니스 고유의 데이터를 결합하여 응답의 질을 높입니다. 주요 대상 사용자로는 의료, 법률, 엔지니어링, 비즈니스 기획 분야의 전문가들이 있습니다. 이들은 리액티브 AI 에이전트를 통해 실제 비즈니스 요구에 맞춘 적절한 지원을받게 됩니다.

임베디드 AI 에이전트 🔌

임베디드 AI 에이전트는 현재 기업에서 사용되는 AI 애플리케이션 중 약 1/3을 차지하며, 이러한 애플리케이션은 주로 서드파티 소프트웨어 형태로 도입되는 경우가 많습니다. 이 유형의 에이전트는 생성형 AI 기술이 아닌 전통적인 머신 러닝(ML) 기술에 더 가까우나, 최근 SLM(small language model)이 등장하면서 그 경계가 점차 희미해지고 있습니다. 기업들은 이러한 임베디드 에이전트를 효용성 중심으로 평가하며, 최신 AI 기술 여부보다 구체적인 비즈니스에 제공할 수 있는 효익을 더욱 중요하게 여깁니다. 임베디드 에이전트는 시스템 리소스 요구량이 적고, 복잡한 기술 통합을 요구하지 않기 때문에 비교적 손쉽게 도입할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션들은 데이터 분석, 예측 모델링 및 기타 비즈니스 프로세스에서 중요한 역할을 함으로써 기업의 업무 효율성을 증대시키는 데 기여합니다.

워크플로우 AI 에이전트 ⏳

워크플로우 AI 에이전트는 기업들이 직접 개발하는 경우가 많으며, 기존의 임베디드 AI보다 더욱 빠르게 성장하는 경향을 보이고 있습니다. 이러한 에이전트는 특정 비즈니스 프로세스에 통합되어 AI 접근 방식을 전환할 수 있는 기회를 제공합니다. 이들 애플리케이션의 약 2/3는 오픈소스 모델을 기반으로 하며, 작은 서버 클러스터에서 운영됩니다. 그러므로 기업은 자율적으로 클러스터를 구축하고 모델을 선택할 수 있는 장점이 있습니다. 이 과정에서 agent-to-agent workflow가 활발히 구현되며, MCP(Model Context Protocol) 및 A2A(Agent2Agent) 모델을 활용하여 에이전트 간의 연계가 이루어집니다. 워크플로우 AI 에이전트는 사용자 맞춤형 솔루션을 제공하고, 비즈니스 프로세스 전반에 걸쳐 실시간 이벤트를 처리함으로써 전체적인 생산성과 효율을 높이는 데 기여합니다.

이번 글에서는 AI 에이전트의 세 가지 유형의 분류와 기업의 적용 방향을 살펴보았습니다. 기업들이 AI 에이전트를 통해 비즈니스를 어떻게 혁신하고 있는지를 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 향후 AI 에이전트의 발전 과정에서 데이터 통합 및 효율적인 워크플로우 모델 구현은 지속적으로 중요한 역할을 할 것입니다.

#AI #에이전트 #비즈니스혁신 #리액티브AI #임베디드AI #워크플로우AI

```