AI Agent란? 사례로 알아보는 AI 에이전트의 모든 것

이 글은 AI Agent의 정의, 원리, 사례까지 완벽하게 정리한 내용입니다. AI Agent를 활용한 다양한 회사들의 사례와 AI 에이전트의 강점 등을 얻을 수 있습니다.
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Mar 13, 2025
AI Agent란? 사례로 알아보는 AI 에이전트의 모든 것

Chat gpt, Gemini, 팔란티어 등 AI의 발전속도가 엄청 가파릅니다. 이제는 검색을 기반으로 정보를 제공하고 업무를 보조하던 수준을 넘어, 이제는 능동적으로 사고하고 행동하며 주어진 문제를 해결하는 형태로 진화하고 있습니다. 그리고 이러한 시스템을 AI 에이전트(지능 에이전트)라고 정의합니다. AI 에이전트 시장은 빠르게 성장하고 있습니다. 실제로 2023년 39억 달러 수준이었던 시장의 규모는 2030년까지 연 평균 성장률 47.3%를 기록할 것으로 예상되고 있죠.

AI Agent란? AI 에이전트의 정의

에이전트는 AI 기반으로 요청된 작업을 수행하는 시스템이나 프로그램입니다. 기존의 AI 모델과 크게 다를 것이 없어보일 수 있지만, 본질적인 차이가 있습니다. AI 에이전트란, 단순히 입력된 요청에 대해 정보를 제공하는 수준을 넘어, 문제 해결 과정 중에서 사용자의 개입 없이도 주어진 목표를 달성하기 위해 행동합니다. 즉 문제 인식, 프로세스 수립, 문제 해결까지 AI 에이전트는 스스로 모든 과정을 완료할 수 있는 것이죠.

그렇다면 동일한 요청에 대해 AI 에이전트는 기존의 AI 모델과 어떻게 다르게 반응할까요?

3월 20일에 떠나는 인천-상하이 최저가 비행기표 예매해줘

기존 AI 모델(LLM)

3월 20일에 인천에서 상하이로 출발하는 최저가 항공권은 90,000원부터 시작합니다. 해당 사이트를 참고하여 가격을 비교하신 후, 예약하시기 바랍니다.

AI 에이전트

네, 현재 기준 3월 20일 인천-상하이 최저가 항공권을 90,000원에 예약하였습니다. 관련 정보를 메일로 전달드렸으며, 아래 링크를 통해 결제 후 예약을 완료해주시기 바랍니다.

위에서 알 수 있듯이, 기존 AI 모델과 차별화되는 AI 에이전트의 가장 큰 특징은 능동적으로 실행할 수 있다는 점입니다. 단순히 관련된 정보를 제공하는데서 그치지 않고, 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 사고하며 문제 해결 과정을 계획하고, 실행합니다. 

AI 에이전트는 이렇게 동작합니다.

AI Agent 구성
AI Agent 구성 및 원리
  1. 추론

 AI 에이전트는 LLM을 중심으로 목표를 분석하고, 이를 해결하기 위한 계획을 수립합니다. 또한 주어진 목표를 달성하기 위해, 프로세스의 각 단계에서 어떻게 행동해야 할 지 추론합니다.
 

  1. 행동 

프로세스 상에서 AI 에이전트 내 LLM의 범위를 벗어난 새로운 무언가가 필요하다고 판단될 경우, 웹 검색, 코드 실행, 계산기와 같은 단순 작업에서부터 외부 AI 모델, 챗봇을 사용하도록 선택할 수도 있습니다. 별도로 LLM을 교육하거나 자동화 프로세스를 수립하지 않아도, AI 에이전트가 직접 외부 도구를 탐색, 활용하는 것이죠.

  1. 메모리 액세스 

AI에이전트는 문제 해결 프로세스에 대한 내부 로그와 사용자와의 커뮤니케이션 기록을 모두 기록합니다. 기존의 AI 솔루션보다 더 많은 양의 데이터를 기록하고, 이러한 메모리에 접근할 수 있게 되면서, 보다 개인화되고 상황에 맞는 상호작용을 할 수 있게 됩니다. 실제 비서와 같은 역할을 하게 됩니다.

AI 에이전트는 단순한 보조 시스템이 아니라, 스스로 사고하고 행동하는 주체로 작동합니다. 이러한 특성은 AI 에이전트가 다음과 같은 강점을 가질 수 있게 해줍니다.

AI 에이전트의 장점

  1. 생산성 향상

AI 에이전트의 등장으로, 단순 반복 작업 뿐만 아니라, 복잡한 업무 또한 사용자의 개입 없이 진행할 수 있게 되었습니다. 프로세스 비효율성, 휴먼 리스크를 최소화하며 생산성을 향상시킬 뿐만 아니라, 기존의 업무에 투입되던 리소스를 보다 중요한 영역에 활용할 수 있게 됩니다.

  1. 맞춤형 대응 및 개인화된 경험 제공

AI 에이전트는 사용자의 패턴과 선호도를 학습하여 보다 정교한 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 실제 비서처럼 AI 에이전트를 활용할 수 있게 되며, 기업은 고객에게 최적화된 서비스를 제공할 수 있게 됩니다.

  1. 실시간 데이터 기반 신뢰도 향상

AI 에이전트는 상황에 따라 외부 도구, 프로그램을 사용하여 최신의 정보를 검색하고 이를 활용합니다. LLM과 다르게 학습된 정보에만 의존하지 않기에, 인공지능 환각과 같은 현상을 줄이고, 보다 적합한 정보를 통해 의사 결정을 진행할 수 있게 됩니다.

‘AI 에이전트’ 실제 사례

회사

카테고리

서비스 설명

구글

IT 기업

크롬 브라우저 기반 AI 에이전트 ‘자비스’를 개발 중이며, 상품 주문, 항공편 예약, 리서치 등 일상 업무를 자동으로 처리하고 컴퓨터의 여러 기능을 제어할 수 있는 기능 제공.

트리니티 레일

기차 생산 기업

고객 요청 접수 시 가장 유사한 재료 조합을 자동으로 제공하며, 저렴한 대체 부품을 제안해 신속한 의사결정을 지원.

세일즈포스

ERP 

생성형 AI 에이전트 구축 플랫폼 ‘에이전트포스’를 제공. 에이전트포스 2.0 업데이트로 슬랙 연동, 스킬 템플릿 확장, 작업 자동화 기능 강화.

코마츠

채굴 장비 기업

팔란티어 AI를 통해 급변하는 자재 값에 대응하여 적정 가격을 자동으로 책정하고, AI 에이전트의 피드백을 통해 가격 책정 로직을 지속 개선.

Apriora

채용 자동화

AI 인터뷰어 ‘Alex’가 화상 인터뷰를 진행하고 채용 적합성을 예측. 이력서 검토, 일정 조정, 실시간 인터뷰 등 채용 프로세스 전반을 자동화해 리소스를 절감하고 지원자 참여도를 높임.

Avitor.ai

항공 플랫폼

200만 개의 비행 기록과 25,000개 이상의 고객 문의 데이터를 기반으로 항공 운영 최적화 및 맞춤형 응답을 생성하는 AI 어시스턴트를 제공해 전환율 50% 개선.

마이크로소프트

IT 기업

복잡한 코딩 없이 자연어로 AI 에이전트를 개발할 수 있는 ‘코파일럿 스튜디오’ 운영. 텍스트, 음성, 이미지와 상호작용하며 이메일 분석, 고객정보 조회, 재고 관리 등 업무 자동화 가능.

  • 구글
    구글은 크롬 브라우저 기반으로 하는 AI에이전트 자비스를 개발 중에 있습니다. 자비스는 사용자가 브라우저를 통해 상품 주문, 항공편 예약, 리서치 등 일상적인 업무를 별도 입력 없이 처리하는 기능을 제공할 계획으로 알려져 있으며, 웹 브라우저 뿐만 아니라 컴퓨터의 여러 기능까지 제어할 수 있을 것이라는 평가를 받고 있습니다.

  • 트리니티 인더스트리즈(미국 최대 기차 생산기업)
    커스터마이징 요청이 많은 산업 특성 상, 트리니티 레일은 고객의 요청에 빠르게 대응할 수 있는 방법이 필요했습니다. 그들은 기존 커스터마이즈 데이터를 기반으로 고객 요청 접수 시, 가장 유사한 재료 조합을 자동으로 제공했으며, 보다 저렴한 부품으로 대체할 수 있다는 점을 제안하며 신속한 의사 결정 처리를 이끌어내고 있습니다.

  • 코마츠(채굴 장비 생산기업)
    코마츠는 급격하게 변하는 자재 값에 대응하여 고객에게 적절한 견적을 제안해야했는데요. 팔란티어 AI를 통해 가격 책정 워크플로우를 제작하였고, 고객 요청에 대응하여 AI 에이전트가 책정한 적정 가격을 전달받을 수 있게 되었습니다. 어떠한 로직을 통해 AI 에이전트가 이런 결과를 도출했는지 확인할 수 있었고, 피드백을 통해 AI 에이전트의 로직을 발전시켜나가고 있습니다.

  • Apriora 

    채용 프로세스의 자동화를 이끌고 있는 Apriora의 AI 인터뷰어 Alex의 경우, 특정 역할, 산업 및 회사의 요구 사항에 맞게 화상 인터뷰를 진행하고, 인터뷰 데이터를 기반으로 채용 적합성을 예측합니다. 이력서 검토부터 일정 조정, 실시간 인터뷰까지 채용 프로세스 전반을 운영하며 채용에 필요한 리소스를 줄이는 동시에, 지원자들의 참여도를 높이는데 기여하고 있습니다.

  • Avitor.ai : 전세 항공 예약 플랫폼

    OTA 및 여행업계를 위해 설계된 이 플랫폼은 항공 관련 고객 문의를 관리, 선별하고 맞춤형 응답을 생성하는 AI 어시스턴트를 제공합니다. 200만 개의 비행 기록과 25,000개 이상의 고객 문의를 기반으로 구축된 데이터를 활용하여 항공 운영을 최적화하고 정확한 가격 견적을 제공합니다. 이러한 마케팅 지원을 통해 운영을 간소화하여 전환율을 50% 가까이 개선해왔습니다.

이처럼 다양한 영역에서 AI에이전트를 실제로 활용하고 있습니다. 이에 대응하기 위해 기업들은 AI에이전트 제품화에 나서고 있죠. 솔루션 기업들 또한 전통적인 솔루션 업체에서, AI 중심 소프트웨어 기업으로 전환하기 위해 AI에이전트 투자에 나서고 있습니다. 이제는 AI 에이전트가 새로운 사업이자, 기존 사업을 발전시킬 수 있는 주요 아이템이 된 것이죠.

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하이퍼하이어는 AI 세일즈 에이전트 Reps.ai를 출시하고 운영하며, 이를 통해 AI 에이전트 개발 및 운영의 핵심 프로세스에 대한 이해도가 높습니다. 단순한 AI 챗봇이 아닌, 실제 성과를 내는 AI 에이전트 구축 경험을 바탕으로 고객사의 성공적인 AI 도입을 지원합니다.

AI 에이전트는 이제 선택이 아닌 필수입니다. 하이퍼하이어와 함께 비즈니스에 최적화된 AI 에이전트를 구축하고, 유의미한 비즈니스를 만들어보세요.

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