1. AI 에이전트의 등장 배경

• AI는 딥러닝, 강화학습 등을 기반으로 빠르게 발전하며 일상과 산업 현장에 깊숙이 확산됨.

• 생성형 AI 이후, AI 에이전트(Agentic AI) 가 차세대 핵심 기술로 주목.

• 빌 게이츠, 젠슨 황(엔비디아), 샘 올트먼(OpenAI) 등 글로벌 리더들이 “모든 사람이 개인 AI 에이전트를 가지게 될 것”이라고 전망.

2. AI 에이전트의 개념과 특징

• 정의: 사용자의 의도를 파악해 최소한의 개입으로 다양한 작업을 자율 수행하는 소프트웨어 시스템.

• 핵심 역량:

• 환경 인식 (Perception)

• 목표 달성 (Goal Achievement)

• 자율적 행동 (Autonomous Action)

• 기존 RPA와 차이: 규칙 기반 단순 반복 작업에 그치지 않고, 상황에 맞는 의사결정·추론·실행 가능 

3. 핵심 구성 요소

• 센서: 카메라, 마이크, GPS, 바이오 센서 등

• 프로세서: 수집된 데이터 분석

• AI 모델: 딥러닝·LLM 기반 지능적 판단

• 액추에이터: 로봇, 디지털 인터페이스 등 실제 태스크 수행 

4. 작동 과정

1. 목표 설정 (Goal)

2. 환경 인식 (Perception)

3. 추론·판단 (Reasoning)

4. 실행 (Action)

5. 학습 (Learning) – 사용자 데이터 기반 맞춤형 성능 개선 

5. 주요 유형

• 반사 작용형: 단순 조건-반응 (챗봇, AICC 등)

• 모델 기반 반사 작용형: 과거 데이터+현재 환경 반영 (스마트홈 등)

• 목표 기반형: 특정 목표 해결을 위한 자율적 계획·추론 수행

• 유틸리티 기반형: 효용(Utility) 극대화, 최적 선택 도출

• 기타: 학습형, 자율형, 계층형(Hierarchical), 다중 에이전트(MAS) 

6. 글로벌 및 국내 동향

• 글로벌: 구글, MS, 메타, 아마존 등 빅테크가 고객 서비스, 보안, 여행·금융 분야에 적용.

• 국내:

• LG CNS → 금융·공공기관용 On-Premise 에이전트

• 삼성SDS → Brity Personal Agent (업무 자동화)

• KT → AICC, Cloud AI Agent (민원·상담)

• 스타트업 → Wrtn AI, Liner AI, 트웰브랩스, 업스테이지 등 

7. 시장 전망

• 시장 규모:

• 2024년 약 51억 달러 → 2030년 471억 달러 (CAGR 44.8%)

• B2B 시장이 전체의 86% 차지 전망

• 활용 산업: 테크(업무혁신), 제조(스마트팩토리), 금융(챗봇·리스크관리), 유통(고객 맞춤형 서비스), 공공(민원 응대·스마트시티) 

8. 미래 전망 및 과제

• 전망: 개인 맞춤형 AI 에이전트 보편화, 기업 업무 자동화의 핵심 인프라화.

• 과제:

• 개인정보 보호와 보안 문제

• 고도화된 AI 모델 확보 및 제휴 필요성

• 기업 내부 시스템과의 통합

• 신뢰성·투명성 확보 및 책임 소재 명확화