- 실리콘 밸리가 모두 AI Agent에 기대를 걸고 있지만, 각자 생각하는게 다름
- OpenAI CEO 샘 알트먼: AI 에이전트가 올해 안에 "노동력에 합류"할 것
- Microsoft CEO 사티아 나델라: 에이전트가 특정 지식 노동을 대체할 것
- Salesforce CEO 마크 베니오프: 우리의 목표는 "agentic" 서비스를 통해 "디지털 노동의 세계 1위 제공자"가 되는 것
- AI 업계에서는 AI 에이전트가 새로운 방식으로 업무를 바꿀 것이라고 주장
- 그러나 "에이전트"의 정의가 명확하지 않음 → 용어의 혼란 발생
- 예: "멀티모달", "AGI", "AI" 등의 용어와 유사하게 의미가 모호해짐
각 기업의 상이한 AI 에이전트 정의
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OpenAI
- 블로그: "사용자를 대신해 독립적으로 작업을 수행하는 자동화 시스템"
- 개발자 문서: "명령과 도구를 갖춘 LLM"
- OpenAI의 API 마케팅 리드 레허 파탁: "에이전트"와 "어시스턴트"가 서로 대체 가능하다고 언급
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Microsoft
- 에이전트: 특정 전문성을 갖춘 새로운 앱
- 어시스턴트: 일반적인 작업 수행 지원
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Anthropic
- 블로그에서 두 가지 유형 정의
- 독립적으로 장기간 작업하는 완전 자동화 시스템
- 사전 정의된 워크플로우를 따르는 실행형 시스템
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Salesforce
- 에이전트: 인간 개입 없이 고객 문의를 이해하고 대응하는 시스템
- 6가지 범주로 정의 → 단순 반사형 에이전트부터 유틸리티 기반 에이전트까지 포함
AI 에이전트의 정의가 어려운 이유
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기술 발전 속도가 빠르기 때문
- OpenAI, Google, Perplexity는 최근 첫 에이전트를 출시
- OpenAI: Operator
- Google: Project Mariner
- Perplexity: 쇼핑 에이전트
- 각 에이전트의 기능과 성능이 상이함
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기술보다는 성과에 초점
- IDC의 리치 빌라스: 기술적 정의보다 성과 달성이 더 중요하다고 언급
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마케팅 전략의 영향
- 앤드류 응(DeepLearning.ai 창립자):
- "에이전트"와 "에이전트 워크플로우"는 원래 기술적인 의미를 가졌으나 마케팅에서 의미가 변질되었다고 지적
정의의 모호성이 주는 기회와 도전 과제
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기회: 유연성이 있어 기업들이 필요에 맞게 에이전트를 커스터마이징 가능
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도전 과제:
- 정의가 명확하지 않아 성과 측정 및 ROI 평가가 어려움
- 프로젝트 목표 설정 및 결과 일관성 유지에 어려움 발생 가능
결론
- AI 에이전트의 정의는 앞으로도 명확해지지 않을 가능성이 높음
- AI와 마찬가지로 "에이전트"의 개념은 계속 변화하고 진화할 전망