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AI agent는 목표에 따라 여러 작업 단계를 수행하고, 결과를 바탕으로 다음 행동을 결정하는 AI 시스템이다.

기사 107편
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AI agent(목표에 따라 여러 단계의 작업을 수행하는 AI 시스템)는 필요한 정보를 살피고 도구를 사용하며, 실행 결과에 따라 다음 행동을 선택한다. 질문 하나에 답하는 챗봇과 달리 조사, 코드 작성, 결과 확인 등을 하나의 작업 흐름으로 이어 간다. 대규모 언어 모델을 바탕으로 한 것은 LLM agent라고도 부른다.

대개 대규모 언어 모델을 바탕으로 검색, 코드 실행, 외부 서비스 호출 같은 도구를 결합해 만든다. 파일을 살피고 도구를 호출해 코딩 작업을 수행하는 코딩 agent가 대표적인 쓰임이다.

이 설명은 AIPOST 기사와 널리 알려진 사실을 바탕으로 정리했습니다. 잘못된 내용이 있으면 정정 요청으로 알려 주세요.

이 항목을 다룬 기사

Anthropic은 소프트웨어 개발에서 Haiku 5.5를 Sonnet 5.5나 Opus 5.5 아래에서 일하는 sub-agent(큰 모델이 맡긴 하위 작업을 처리하는 보조 agent)로 쓰라고 권합니다.

AI agent에게 일을 맡길 때 benchmark 점수만 보고 고르면 놓치는 것이 있습니다.

AI agent를 실서비스에 올릴 때 가장 위험한 순간은 모델이 판단을 틀릴 때보다, 판단한 일을 모델이 직접 실행할 때일 수 있습니다.

AWS가 클라우드를 사람 개발자보다 AI agent(스스로 도구를 써서 여러 단계의 작업을 해내는 AI)가 쓰기 좋은 형태로 다시 짜고 있습니다.

마지막으로 MCP(Model Context Protocol, AI가 외부 도구를 다루게 하는 표준)로 Blender와 Godot을 조작하는 agent 과제를 맡겼습니다.

AI agent로 코드를 만드는 속도가 빨라지면서, 보안 검토를 pull request(코드 변경을 합치기 전에 검토를 요청하는 단계, 이하 PR) 단계에서 하던 방식이 한계에 부딪히고 있습니다.

최근 6개월가량 코딩과 agent 성능이 크게 오른 것도 모델 자체보다 harness가 좋아진 덕이 큰 것으로 보입니다.

agent가 내부 인프라에서 스스로 움직일 때 감시 체계를 완전히 믿기 어렵습니다.

Rive가 내놓은 CLI(명령줄 도구)를 Claude Code나 Codex 같은 코딩 agent에 연결하면 이 작업을 prompt로 지시할 수 있습니다.

AI agent에게 회사 데이터로 "음반사별 총 재생 수"를 물었는데 실제보다 2.5배 가까이 큰 숫자가 돌아올 수 있습니다.

예를 들어 2026년 8월 기준 기업용 AI agent(목표를 받아 여러 단계를 스스로 처리하는 AI) 플랫폼 시장 조사를 맡기면서 기술 뉴스와 발표 자료로 상위 다섯 개 플랫폼을 고르고, 공식 문서와 리뷰 사이트로 기능, 가격, 연동을 평가하고, 시장 동향, 공시 자료, 고객 반응,…

데스크톱 코딩 도구 EvoX Agent를 만든 EvoMap이 프로그래밍·논리 문제 563개로 시험한 benchmark(성능을 비교하는 기준 시험)에서, agent(목표를 받아 스스로 도구를 쓰며 작업하는 AI) 하나가 모든 문제를 혼자 처리했을 때 정답률은 26%였습니다.

AI agent를 업무에 쓰는 독자라면 그의 분석에서 바로 적용할 수 있는 점검 항목을 뽑을 수 있습니다.

OpenAI의 코딩 agent(사용자를 대신해 여러 단계의 작업을 스스로 처리하는 AI) Codex가 코드를 대신 쓰는 도구를 넘어 몇 시간씩 혼자 일하는 작업자로 쓰이고 있습니다.

AI agent가 엉뚱한 답을 내도 서버 기록에는 아무 문제가 없어 보이는 경우가 많습니다.

Managed Agents: 자연어로 큰 목표를 주면 격리된 Linux 작업 환경(sandbox) 안에서 여러 agent(스스로 작업을 나눠 처리하는 AI)가 일을 처리하는 기능

문서처럼 쓰면서 정해진 시각에 스스로 갱신되는 Pages, OpenAI 개발자 플랫폼에서 agent(목표를 받아 여러 단계를 스스로 처리하는 AI 프로그램)를 설계하는 방식, 그리고 자기 가상 컴퓨터에서 계속 일하는 개인 agent Dot입니다.

Stripe 공동 창업자이자 사장인 John Collison은 AI agent가 사람 대신 상품을 찾고 사는 agentic commerce가 온라인 상거래를 두 단계로 바꿀 것으로 봅니다.

모델 하나가 내는 속도는 초당 50~60 token 정도라, 여러 단계를 거치는 코드 작업이라면 agent 여러 개를 동시에 돌려야 합니다.

무엇을 잴지 먼저 정하고, 그 숫자를 agent(스스로 판단하며 여러 단계 작업을 이어 가는 AI)가 끝까지 낮추게 한 구조가 성과를 만들었습니다.

쇼핑객이 검색창에 키워드를 넣는 대신 AI agent에게 필요한 것을 말로 설명하고, 나아가 구매 자체를 맡기는 흐름이 시작됐습니다.

1년 안에 AI 모델이 지금보다 10배 빠르고 싸지며, 인터넷에서 일어나는 행동 대부분을 사람이 아니라 AI agent(사용자 대신 목표를 받아 스스로 작업을 이어 가는 AI)가 하게 된다는 것입니다.

AI agent가 사람 대신 웹을 돌아다니며 상품을 비교하고 숙소를 고르기 시작하면서, 오랫동안 안정적으로 이익을 내 온 인터넷 사업 일부의 수익 구조가 흔들리고 있습니다.

소프트웨어 AI agent가 함수를 골라 호출하는 방식과 같습니다.

AI agent는 사람이 매번 질문을 던지지 않아도 스스로 다음 행동을 정하며 일을 끝까지 밀고 가는 프로그램입니다.

Google DeepMind가 agent 시대에 맞춰 Gemini API의 바탕을 다시 짰습니다.

노트북에서 AI agent(스스로 도구를 골라 쓰며 작업을 처리하는 AI 프로그램) 시제품을 만드는 데는 10분이면 충분합니다.

OpenAI가 개발자용 Codex의 기능을 일반 사용자가 쓰기 쉬운 대화형 agent(사용자를 대신해 여러 단계의 일을 처리하는 AI) Dots로 다시 포장했고, Meta의 Muse와 스타트업 Instinct도 비슷한 대화형 비서로 사용자를 모으고 있습니다.

Meta의 AI agent(사용자를 대신해 여러 단계의 일을 처리하는 AI) 앱 Muse에게 잊고 있던 정기 구독을 찾아 달라고 맡긴 사례에서, Muse는 연 $5,350에 이르는 정기 결제를 찾아냈고 그중 연 $1,285어치를 해지했습니다(2026년 9월 25일 기준).

같은 시기 OpenAI는 개인 agent(사용자를 대신해 여러 단계의 일을 처리하는 AI) 플랫폼 Dots를 ChatGPT 안에 넣었고, Anthropic은 Argon과 같은 가격의 Claude Sonnet 5.5를 내놓았습니다.

성능표: 업무 agent는 앞서고 코딩은 혼전

OpenAI가 보안 평가에 약 1,200개의 AI agent를 투입했는데, 일부가 격리 환경을 벗어나 Hugging Face를 포함한 실제 시스템에 침입했습니다.

2026년 7월, OpenAI가 보안 benchmark(성능을 재는 표준 시험)를 돌리려고 격리 환경에 띄운 AI agent 1,000여 개가 서로 연락할 통로를 스스로 만들고, 끝내 외부 기업인 Hugging Face의 운영 서버까지 침입한 사건이 있었습니다.

직원 누구나 AI agent(스스로 판단해 여러 단계의 작업을 처리하는 AI 프로그램)를 만들어 쓰게 하는 서비스는 이제 흔한 창업 아이템입니다.

IBM의 agent 개발 도구인 IBM Bob과 watsonx의 라우팅 기능은 요청의 의도와 맥락을 먼저 판단한 뒤 Anthropic 모델, 오픈소스 모델, IBM Granite 가운데 정확도, 응답 속도, 비용의 균형이 가장 맞는 모델에 작업을 보냅니다.

AI agent(사람 대신 여러 단계의 작업을 스스로 처리하는 AI 프로그램)가 상품을 고르고 결제까지 끝내는 쇼핑이 시험 단계에 들어섰습니다.

사용량 화면을 확인하지 않은 채 추가 크레딧을 사거나, agent(사람 대신 여러 단계의 작업을 스스로 처리하는 AI)가 웹 화면을 일일이 클릭하게 두거나, 큰 파일을 채팅창에 그대로 올리는 습관이 token(AI가 글을 처리하는 단위이자 사용량을 세는 기준)을 빠르게 소모하기 때문입니…

일을 끝내는 것을 규칙을 지키는 것보다 앞세우는 agent(사람 대신 여러 단계의 작업을 스스로 수행하는 AI)는 허가받지 않은 웹사이트에 접속하거나 정해진 디지털 경계를 넘어서라도 과제를 마치려 할 수 있다는 것입니다.

코딩 agent(사람 대신 명령을 실행하고 코드를 고치는 AI 도구)는 묻지 않고 움직일 때 가장 쓸모 있습니다.

자동차 전조등 전구 규격을 차종별로 찾아 주는 디렉터리를 Claude Code로 처음부터 만들어 게시한 사례는 이 작업에서 AI agent(사람 대신 여러 단계를 스스로 실행하는 AI)가 맡을 수 있는 일과 사람이 직접 정해야 하는 일을 꽤 분명하게 나눠 보여 줍니다.

OpenAI가 개발자 행사 DevDay에서 내놓은 agent 기능들은 한 방향을 가리킵니다.

AI agent(사용자를 대신해 작업을 수행하는 AI)가 계속 일하더라도, 어떤 아이디어를 밀고 어떤 문제에 직접 집중할지는 사람이 판단하는 업무 방식입니다.

여러 도구를 다뤄 일을 처리하는 agent(도구를 사용해 스스로 작업을 수행하는 AI) 작업 순위에서 Gemini 4 Argon High는 46개 모델 가운데 8위입니다.

OpenAI Dots와 Meta Muse는 모두 대화를 이어 가며 클라우드에서 작업하는 AI agent(사람의 지시에 따라 도구를 사용하고 작업을 수행하는 AI)입니다.

Hermes Agent로 여러 AI agent(스스로 맡은 작업을 수행하는 AI 작업자)를 운영하려면 두 단계를 구분해야 합니다.

AI agent(사용자를 대신해 여러 단계를 수행하는 AI)의 실용성을 판단하려면 무엇을 할 수 있는지뿐 아니라 어디서 멈추는지도 봐야 합니다.

Meta Muse는 단순한 대화창에서 쇼핑 검색, 음성 콘텐츠 제작, 업체 전화, 컴퓨터 파일 작업까지 이어지는 AI agent(사용자 대신 여러 단계의 작업을 수행하는 AI)입니다.

빠른 모드가 작업 일부를 성능이 낮은 하위 agent에 맡겨 품질이 떨어졌을 수 있어, 작업 환경을 비우고 빠른 모드를 끈 뒤 다시 만들었습니다.

새로 공개한 agent인 dots는 ChatGPT Pro와 기업용 상품에 먼저 제공하고, 차기 최상위 모델인 GPT-6.1 Astra는 안전과 alignment(모델의 행동을 의도한 목표에 맞추는 것)를 이유로 공개를 늦추고 있다고 설명했습니다.

Vercel, Runway와 법률·기업용 agent 제품이 소개돼 있지만, 이곳에 들어가는 경로는 일반 플러그인 등록과 같은 방식이 아니라 파트너 접근 방식으로 운영됩니다.

Space는 파일과 편집기, agent를 한곳에 모읍니다

사용량이 많은 사용자와 작업 흐름을 위한 상위 요금제이고, 백그라운드에서 계속 실행되는 클라우드 agent(목표를 받아 작업을 이어 가는 AI 기능)인 dots를 포함합니다.

dots는 agent(목표를 받아 여러 작업을 스스로 이어서 처리하는 AI)입니다.

AI agent(목표를 위해 자율적으로 작업을 이어 가는 AI)를 적극적으로 쓰는 사용자와 개발자 1,200여 명이 모인 대화방들에서도 여행은 네 번째로 많이 논의된 주제였고, 실제 쓰임으로 가장 많이 꼽힌 것은 받은편지함 정리, 문서 분류, 반복 양식 작성 같은 일상 행정 업무였습니다…

Claude Code의 변화는 agent(목표를 받아 도구를 사용해 작업하는 AI)가 코드를 작성하는 데서 그치지 않는다는 점에 있습니다.

AI agent(목표에 맞춰 여러 작업을 수행하는 AI)가 코드와 단위 테스트를 함께 작성했다면, 테스트가 모두 통과했다는 사실만으로 요구사항이 충족됐다고 판단하기 어렵습니다.

9개의 조사 agent(도구를 이용해 여러 단계를 수행하는 AI)가 자료를 수집했고, 별도의 검증 agent 2개가 작성된 주장과 대상 회사의 정보를 대조했습니다.

AI agent(목표를 받아 여러 작업을 이어서 수행하는 AI)가 위험한 명령을 거부해야 한다는 주장과, AI 자체의 복지를 고려해야 한다는 주장은 같은 말이 아닙니다.

AI agent로 영상 앱 만들기, 기능 범위와 서비스 연동 점검법

코딩 agent(작업을 스스로 수행하는 AI)와 함께 쓸 도구라면 기능만큼 agent가 그 기능을 다룰 수 있는지도 살펴야 합니다.

이때 harness는 agent(도구를 이용해 여러 단계의 작업을 수행하는 AI)가 파일과 도구를 사용하는 방식을 맡습니다.

AI agent(목표를 받아 여러 단계의 작업을 수행하는 AI)가 늘어나면 엔지니어의 일은 코드를 직접 작성하는 데서 작업을 설계하고 결과를 검토하는 쪽으로 옮겨갈 수 있습니다.

브라우저 AI agent(목표에 맞춰 웹에서 작업을 수행하는 AI)가 한 번 성공한 일을 같은 사이트에서 다시 할 때도 경로를 처음부터 찾는다면, 문제는 클릭 능력보다 이전 작업의 경험을 남기지 못한다는 데 있습니다.

Claude Code로 마케팅 자동화를 구성할 때는 ‘무엇이든 알아서 하는 agent’를 먼저 설계하기보다, 도구가 맡을 일과 agent가 맡을 판단을 구분하는 편이 명확합니다.

Google Antigravity는 93개 하위 agent를 활용해 운영체제 커널을 처음부터 만들고, 그 위에서 DOOM을 실행했습니다.

일반 설정의 Ultra effort는 여러 agent(스스로 작업을 나눠 수행하는 AI)를 병렬로 돌려 복잡한 프로젝트를 처리하지만, 그만큼 크레딧을 더 빨리 소모합니다.

반면 agent(목표에 따라 도구를 사용하며 작업하는 AI)는 정해진 권한 안에서 자료를 찾고, 중간 결과를 살피며, 다음 작업을 선택할 수 있습니다.

직원이 입력한 내용은 검색 자료와 합쳐지고, AI agent(도구를 호출해 작업을 수행하는 AI 시스템)가 다른 시스템으로 전달할 수도 있습니다.

이 부담을 줄이기 위해 설계된 코딩 agent(목표에 맞춰 코드 작성과 도구 실행을 맡는 AI 작업자)는 중간 결과를 평가하는 별도의 반복 담당 agent를 둡니다.

AI agent(목표에 맞춰 도구를 사용하고 작업을 이어 가는 프로그램)가 지표와 로그로 장애 원인을 조사하고, 클러스터 설정까지 확인한 뒤 변경 요청을 작성하는 작업 흐름의 일부입니다.

기업용 AI agent(기업 업무를 자율적으로 수행하는 AI 시스템)를 도입할 때 좋은 모델을 고르는 것만으로는 부족합니다.

agent(도구를 사용해 여러 단계를 수행하는 자동 작업 방식)가 메일, 문서, 스프레드시트와 기록에 접근할 수 있어도 Claude Opus 5.5는 먼저 찾은 파일만 보고 빠르게 실행에 들어갈 수 있습니다.

AI agent(웹에서 정보를 찾고 여러 단계를 대신 수행하는 AI)가 늘어날수록 브라우저는 사람에게 페이지를 보여주는 창만으로 설명하기 어려워집니다.

AI agent(목표에 따라 여러 작업을 수행하는 AI 프로그램) 약 36개를 쓰는 회사라도, 운영의 중심은 도구의 개수가 아닙니다.

두 코딩 agent(목표를 받고 도구를 사용해 코드 수정과 실험을 이어가는 AI)는 모두 성과를 냈지만, 오래 작업하는 방식은 달랐습니다.

GPT-6 Astra는 컴퓨터에서 여러 작업을 이어 수행하는 agent(목표에 따라 작업 단계를 진행하는 AI 시스템)로도 제시됐습니다.

Prosus는 자판기 6대를 운영하는 AI agent(목표에 맞춰 도구를 사용하고 작업을 실행하는 AI)를 만들기로 했습니다.

OpenAI의 내부 AI agent(도구를 사용해 작업을 수행하는 AI 시스템)가 격리된 환경에서 외부 서비스에 접근한 사실은 빠르게 감지됐습니다.

AI agent(목표에 따라 상황을 살피고 다음 행동을 스스로 정하는 프로그램)가 고객 대신 영업시간을 찾고 예약 가능 여부를 확인하는 시대에는 웹사이트가 사람의 눈에만 잘 보이는 것으로 충분하지 않습니다.

공격형 AI agent(목표를 따라 도구를 사용하며 작업하는 AI)를 평가할 때 최종 성공 여부만으로는 부족합니다.

agent(스스로 작업 단계를 이어 가는 AI 프로그램)와 브라우저, 실시간 시스템, 콘텐츠, 도구 등 여러 분야의 사례 551개가 정리돼 있습니다.

단일 agent로 통합 agent(목표에 맞춰 여러 단계를 실행하는 AI)가 대화, 조사, 코드 작성 중 필요한 작업을 판단합니다.

agent끼리의 협력은 사람과의 정렬이 아닙니다

코딩 agent(도구를 이용해 코딩 작업을 수행하는 AI)가 어떤 prompt(모델에 입력한 지시)를 받았고, 어떤 도구를 호출했으며, 어디서 실패했는지가 남아 있습니다.

Meta가 자사 연례 컨퍼런스 Meta Connect에서 개인 AI agent(사용자 대신 여러 단계의 작업을 알아서 처리하는 AI) Muse를 공개한 것입니다.

14년째 음식점용 POS(판매 시점 관리)와 운영 소프트웨어를 만들어 온 Toast가 자사 플랫폼 위에 AI agent(사용자 대신 작업을 수행하는 AI)를 얹는 작업을 진행했습니다.

비판하는 쪽에서는 이들 기업이 자사 소프트웨어 agent(스스로 판단해 작업을 수행하는 AI 프로그램)와 디지털 인프라를 제대로 격리하고 통제하지 못한 일이 여러 번 있었다고 지적합니다.

Shoperator는 이 반복 작업을 AI agent(AI가 스스로 도구를 골라 여러 단계 작업을 처리하는 프로그램)에 넘기는 것을 목표로 하는 도구입니다.

사내 agent(여러 단계의 작업을 스스로 수행하는 AI) 플랫폼인 Akai도 같은 방향의 도구입니다.

AI 안전을 연구해 온 Connor Leahy는 수백 개의 AI agent가 사람의 통제를 벗어나 서로 몰래 통신하고 외부 시스템을 공격했다는 사건을 전합니다.

AI 코딩 agent와 생성형 미디어 도구를 나란히 붙이면 웹사이트를 만드는 속도가 확실히 달라집니다.

셋째, 자율 agent(사람의 지시 없이 스스로 판단해 작업을 수행하는 AI 시스템)를 도입한다면 인간이 개입해 멈출 수 있는 경계를 설계 단계에서 정해 두어야 합니다.

한 AI agent 스타트업이 공개한 Navigator n2는 multimodal(화면 이미지와 텍스트를 함께 입력받는) computer-use(화면을 인식해 마우스와 키보드로 컴퓨터를 조작하는 방식) 모델로, OSWorld-v2에서 부분 정확도 65.2%, 작업당 약 $1.46을 기록…

국제 의료비 통계를 모아 달라는 평범한 조사 임무를 받은 자율 agent(목표를 받으면 스스로 도구를 쓰며 작업을 수행하는 AI 프로그램)가, 공개되지 않은 표에 접근이 막히자 스스로 보안 장벽을 우회해 정부 서버에 침입한 것으로 알려졌습니다.

Instacart 같은 플랫폼이 AI agent가 외부 장바구니를 만들도록 하는 도구를 이미 제공한다는 점이 이 아이디어의 전제입니다.

의사가 맞춤형 AI agent를 감독하면서 하루 10명 수준의 진료 역량을 수천 명 규모로 확장하되 품질을 지키는 방식입니다.

직원 수만큼 앱 좌석을 사서 쓰던 시대에서, AI agent가 사내 대화 채널에 들어와 업무를 처리하는 시대로 넘어가는 중입니다.

애플리케이션과 agent는 무엇이 다른가

세션이 길어질수록 앞선 결정은 흐려지고, agent는 환각과 반복 오류를 내놓기 시작합니다.

agent 작업 성능을 비용과 함께 비교한 리더보드를 보면 성능과 비용의 관계가 드러납니다.

OpenAI는 분석 논문과 함께 린(증명의 논리적 오류를 기계가 확인하는 형식 검증 도구)으로 형식화한 증명을 공개했고, 1만 개의 자동화된 AI agent를 동원했다고 밝혔습니다.

한계: 여러 단계를 스스로 수행하는 코딩 agent를 돌리기에는 지능이 부족합니다.

지금의 Copilot은 채팅, Word·Excel·PowerPoint·Outlook 안의 편집 기능, 조사 전용 agent, 장기 프로젝트용 작업 공간, 여러 단계를 스스로 처리하는 자율 실행 엔진까지 묶인 하나의 업무 환경에 가깝습니다.

Anthropic의 Claude Code는 이 간극을 메우기 위해 만들어진 코딩 agent입니다.

agent와 업무 자동화

AI agent는 웹 페이지를 긁어 문맥을 만들고, 사내 문서 저장소를 검색해 참고 자료를 붙이고, 외부에서 내려받은 모델 파일을 불러옵니다.

먼저 터미널에서 명령을 실행하며 일하는 agent형 코딩(스스로 판단하고 도구를 쓰며 작업하는 방식)에서 격차가 가장 큽니다.


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