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내 손발이 되어 일하는 'AI 에이전트' 완벽 정리

slowblooms 2025. 12. 26. 01:05

 

[AI 상식] 말만 하는 AI는 이제 그만! 내 손발이 되어 일하는 'AI 에이전트' 완벽 정리

안녕하세요! 지난 포스팅에서 요즘 가장 핫한 AI 용어인 **LLM(똑똑한 수다쟁이)**과 **RAG(책 펴놓고 공부하는 모범생)**의 차이에 대해 알아봤었죠.

그런데 이 똑똑한 AI들에게는 치명적인 단점이 하나 있었습니다. 바로 **"말만 하고 행동을 안 한다"**는 것이었죠. 질문에 답은 잘하지만, 실제로 비행기 표를 끊어주거나 이메일을 대신 보내주지는 못했으니까요.

오늘은 AI가 단순히 정보를 알려주는 단계를 넘어, 도구를 사용하여 실제로 내 일을 처리해 주는 **'AI 에이전트(AI Agent)'**에 대해 알아보겠습니다.

1. AI 에이전트, 그게 뭔데? (디지털 인턴의 등장)

**AI 에이전트(Agent)**는 사용자가 정한 목표를 달성하기 위해 스스로 판단하고, 계획을 세우고, 실행하는 소프트웨어를 말합니다.

쉽게 비유하자면 다음과 같습니다.

  • LLM (기존 AI): "제주도 비행기 표 9시 거 있더라." (정보만 주고 끝. 예매는 내가 해야 함 = 시험 보는 학생)
  • AI 에이전트: "사장님, 9시 비행기 표 예매했고 티켓은 메일로 보냈습니다." (도구를 써서 실제로 일을 처리함 = 유능한 비서/인턴)

즉, 웹 검색, 문서 읽기, 캘린더 정리, 결제 시스템 등 다양한 **'도구'**를 손에 쥐고 내 심부름을 수행하는 **'디지털 직원'**이라고 보시면 됩니다.

2. 얘는 어떻게 일을 하나요? (작동 원리)

AI 에이전트는 시키는 것만 기계적으로 하는 게 아니라, 사람처럼 사고의 흐름을 거칩니다.

예시: "다음 주 부산 출장 준비 좀 해줘."

  1. 인지 (Perception): "아, 사용자분이 부산에 가시는구나. 교통편과 숙소가 필요하겠네." (환경과 목표 인식)
  2. 계획 (Planning): "먼저 KTX 시간을 조회하고 → 회사 규정에 맞는 호텔을 검색한 다음 → 법인 카드로 결제하고 → 캘린더에 등록해야겠다." (작업을 쪼개고 순서 설정)
  3. 행동 (Action): 실제로 코레일 앱을 켜서 예약하고, 호텔 사이트에서 결제까지 마칩니다. (도구 사용 및 실행)

3. AI 에이전트의 5가지 유형 (조금 더 깊이 알기)

AI 에이전트는 작동 방식에 따라 크게 5가지로 나눌 수 있습니다.

  1. 반응형(Reactive): "조건 → 즉시 반응" (예: 온도 조절 시스템, 단순 챗봇)
  2. 목표 기반(Goal-based): 목표를 위해 계획을 세워 실행 (예: 고객 상담 해결 에이전트)
  3. 학습형(Learning): 데이터가 쌓일수록 똑똑해짐 (예: 쓰면 쓸수록 정확해지는 추천 시스템)
  4. 대화형(Conversational): 말이나 글로 소통하며 작업 수행 (예: 시리, 빅스비, 고도화된 챗봇)
  5. 프로액티브(Proactive): 시키지 않아도 먼저 제안 (예: "차가 막히니 지금 출발하세요"라고 알려주는 비서)

실제로는 이 특성들이 섞인 **'복합 에이전트'**가 우리 삶을 돕게 됩니다.

4. 지금 당장 따라 해보기: 구글 Gemini로 나만의 비서 만들기

"나중에 나온다"는 미래의 이야기가 아닙니다. 구글 계정만 있다면 지금 바로 무료로 AI 에이전트 기능을 켜서 비서처럼 부려먹을 수 있습니다.

준비물: 구글 아이디, Gemini (gemini.google.com)

STEP 1. 비서에게 권한 주기 (확장 프로그램 켜기)

AI가 내 일을 대신해주려면 내 이메일이나 지도 정보를 볼 수 있는 '권한'을 줘야 합니다.

  1. PC나 스마트폰에서 **Gemini(제미나이)**에 접속합니다.
  2. 설정(톱니바퀴) → **[확장 프로그램]**을 클릭합니다.
  3. Google Workspace(지메일, 드라이브), Google 지도, Google 항공편 스위치를 모두 **'켜짐(On)'**으로 바꿉니다.

STEP 2. 실제로 일 시켜보기 (추천 명령어)

이제 Gemini는 내 구글 앱들을 조종할 수 있는 **'에이전트'**가 되었습니다.

  • 여행사 직원처럼: "이번 주말 서울에서 부산 가는 대한항공 비행기 표 찾아주고, 부산역 근처 평점 4.0 이상인 호텔도 지도에 표시해 줘." 👉 결과: 실시간 항공권 리스트와 호텔 위치가 찍힌 지도를 한 번에 보여줍니다.
  • 개인 비서처럼: "내 메일함에서 '예약'이라는 단어가 들어간 지난달 이메일 찾아서, 날짜랑 내용만 표로 정리해 줘." 👉 결과: 메일함을 뒤질 필요 없이 요약 보고서를 써줍니다.
  • 유튜브 요약 비서: "유튜브에서 '영어 회화 공부법' 영상 중 조회수 높은 3개를 찾아 내용만 요약해 줘."

5. 블로거와 교육자를 위한 실전 활용 팁

저처럼 블로그를 운영하시거나 교육 관련 일을 하시는 분들은 이렇게 활용해 보세요.

  • 역할 정의하기: AI에게 구체적인 명찰을 달아주세요.
    • "너는 지금부터 '영어 교육 블로그 전문 에디터'야."
  • 글감 및 초안 작성:
    • "최신 영어 교육 트렌드 기사 3개를 검색해서 요약하고, 블로그 포스팅 주제 5개만 뽑아줘."
  • 학습 자료 제작:
    • "중학생 수준의 현재완료 시제 설명 예문을 만들고, 쪽지시험용 퀴즈 5문제를 생성해 줘."

⚠️ 주의할 점 (제자처럼 쓰기): 에이전트가 완벽하지는 않습니다. 인턴에게 일을 시키고 사수가 검토하듯, 결과는 꼭 사람이 확인하고 수정하는 과정을 거쳐야 합니다.

마치며: AI의 진화 한눈에 보기

지금까지 배운 내용을 딱 세 줄로 요약해 볼까요?

  • 1단계 LLM: 말만 잘하는 '똑똑한 수다쟁이'
  • 2단계 RAG: 자료를 찾아서 근거 있게 말하는 '모범생'
  • 3단계 AI 에이전트: 내 손발이 되어 일을 처리하는 '유능한 비서'

이제 AI는 단순히 채팅하는 도구를 넘어, 우리 삶과 업무 방식을 완전히 바꿔놓을 진짜 '파트너'가 되어가고 있습니다. 오늘 바로 여러분만의 유능한 AI 인턴을 채용해 보시는 건 어떨까요?