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AI 에이전트 AI Agent

AI 에이전트는 목표를 주면 스스로 계획을 세우고 도구를 사용해 여러 단계의 작업을 직접 수행하는 AI입니다. 답만 하는 챗봇에서 한발 더 나아가 '일을 처리하는' AI입니다.

쉽게 말하면 '출장 준비해 줘'라고 하면 항공편 검색, 호텔 예약, 일정 정리까지 알아서 해 주는 비서와 비슷합니다. 다만 아직은 중간에 실수할 수 있어서 사람이 확인해 주는 것이 좋습니다.

어떻게 작동하나

AI 에이전트는 보통 LLM을 '두뇌'로 삼고, 검색, 계산, 파일 편집, 웹 브라우저 조작 같은 도구를 연결해 씁니다. 목표를 작은 단계로 나누고, 도구를 써 본 결과를 확인한 뒤 다음 행동을 정하는 과정을 반복합니다. 화면을 보고 마우스와 키보드를 직접 다루는 '컴퓨터 사용' 에이전트도 있습니다.

에이전트의 작업 고리목표 → LLM (두뇌); LLM (두뇌) → 도구 실행; 도구 실행 → 결과 확인; 결과 확인 → LLM (두뇌)(반복); LLM (두뇌) → 목표 달성(끝나면)목표'자료 조사해서 정리해줘'LLM (두뇌)계획 · 다음 행동 결정도구 실행검색·계산·파일·브라우저결과 확인잘 됐나? 다음은?목표 달성결과 보고반복끝나면
에이전트의 작업 고리 LLM이 다음 행동을 정하고, 도구를 써 본 결과를 확인해 다시 다음 행동을 정한다. 이 고리를 목표를 이룰 때까지 되풀이한다.

왜 중요한가

에이전트는 AI가 정보를 알려 주는 수준을 넘어 실제 업무를 대신 처리할 수 있게 해 줍니다. 코딩, 고객 응대, 문서 처리, 자료 조사 같은 분야에서 활용이 빠르게 늘고 있습니다. 그래서 많은 기업이 에이전트를 차세대 AI 서비스의 중심으로 보고 있습니다.

알아 둘 점

에이전트는 실제로 행동하기 때문에 실수의 영향이 큽니다. 잘못된 결제, 파일 삭제, 의도하지 않은 글 게시 같은 일이 생길 수 있습니다. 그래서 권한을 제한하고 중요한 행동 전에 사람의 승인을 받도록 설계하는 것이 중요합니다. 보안 평가 기준을 마련하려는 움직임도 이런 이유에서 나옵니다.

예시

이 사이트에 소개된 소식처럼, 금융보안원은 금융 분야에서 쓰이는 AI 에이전트의 보안 평가 기준을 마련했다고 보도되었습니다. 에이전트가 고객 정보나 금융 거래를 다룰 수 있게 되면서, 이를 안전하게 쓰기 위한 점검 기준이 필요해진 사례입니다.

이 사이트에서 나온 사례

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