2023년과 2024년이 ‘생성형 AI(Generative AI)‘가 무엇을 만들 수 있는지를 증명하는 시기였다면, 2025년은 AI가 무엇을 수행 할 수 있는지를 보여주는 원년이 되었습니다. 단순히 사용자의 질문에 답변하거나 이미지를 생성하는 수준을 넘어, 복잡한 워크플로우를 스스로 설계하고 도구를 사용하여 과업을 완수하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)‘가 기술 업계의 중심 화두로 떠올랐습니다.

저는 지난 몇 년간 AI 기술의 발전 속도를 지켜보며 수많은 과장된 약속과 거품을 목격했습니다. 하지만 최근 등장하고 있는 자율 에이전트(Autonomous Agents)들의 성과는 실로 놀랍습니다. 오픈AI(OpenAI)의 ‘Operator’, 앤스로픽(Anthropic)의 ‘Computer Use’ 기능, 그리고 구글(Google)의 ‘Project Jarvis’가 보여준 가능성은 이제 AI가 단순한 ‘채팅 상대’가 아니라 실질적인 ‘동료’로 거듭나고 있음을 시사합니다. 이번 글에서는 2025년 현재 에이전틱 AI가 가져온 변화와 핵심 기술, 그리고 우리가 직면한 과제들을 깊이 있게 들여다보겠습니다.

에이전틱 AI(Agentic AI)란 무엇인가?

에이전틱 AI는 대규모 언어 모델(LLM)을 두뇌로 활용하여 환경을 인식하고, 추론하며, 행동하는 시스템을 의미합니다. 기존의 챗봇이 “피자 주문해 줘”라는 요청에 “피자 가게 전화번호는 000-0000입니다”라고 답했다면, 에이전틱 AI는 실제로 배달 앱을 열고, 메뉴를 고르고, 결제까지 완료한 뒤 배달 도착 예정 시간을 사용자에게 알려줍니다.

핵심은 ‘**자율성(Autonomy)‘**과 ‘도구 사용(Tool Use)’ 능력에 있습니다. 2025년의 에이전틱 시스템들은 다음과 같은 특징을 가집니다:

1. 복합적 추론 (Multi-step Reasoning): “내년 마케팅 전략을 짜줘”라는 모호하고 복잡한 명령을 받으면, 이를 “시장 조사”, “경쟁사 분석”, “예산 산정”, “채널별 전략 수립” 등의 하위 태스크로 스스로 분해합니다.
2. 도구 활용 능력 (Tool Proficiency): 웹 브라우저, 엑셀, 슬랙, 기업 내부 ERP 시스템 등 인간이 사용하는 다양한 소프트웨어 도구를 API나 GUI(Graphical User Interface)를 통해 직접 조작합니다.
3. 기억과 맥락 유지 (Long-term Memory): 단발성 대화에 그치지 않고, 과거의 프로젝트 이력이나 사용자의 피드백을 기억하여 지속적으로 성능을 개선합니다.

2025년, 왜 지금인가?

에이전트 개념은 새로운 것이 아니지만, 2025년에 이르러 폭발적으로 성장한 데에는 몇 가지 기술적 배경이 있습니다.

1. 추론 비용의 획기적 감소

과거 GPT-4 수준의 모델을 사용하여 에이전트를 구동하려면 천문학적인 API 비용이 발생했습니다. 에이전트는 하나의 작업을 위해 수십 번, 수백 번의 내부 사고(Thought Process) 과정을 거쳐야 하기 때문입니다. 하지만 최근 모델들은 추론 비용이 2년 전 대비 1/100 수준으로 떨어졌고, 온디바이스(On-device) AI 칩의 성능 향상으로 인해 기본적인 추론은 로컬 머신에서도 가능해졌습니다. 이는 에이전트의 상용화 장벽을 무너뜨린 가장 큰 요인입니다.

2. 멀티모달(Multimodal) 인터페이스의 완성

앤스로픽의 클로드(Claude) 3.5가 처음 선보였던 ‘컴퓨터 사용’ 기능은 이제 업계 표준이 되었습니다. AI가 텍스트 코드만 읽는 것이 아니라, 인간처럼 화면(Screen)을 보고 버튼의 위치를 인식하며 마우스를 조작할 수 있게 된 것입니다. 이는 API가 제공되지 않는 레거시 소프트웨어까지 AI가 제어할 수 있게 만들었으며, 기업 내 도입 속도를 가속화했습니다.

3. ‘System 2’ 사고방식의 도입

오픈AI의 o1, o3 모델 등에서 보여준 ‘사고 사슬(Chain of Thought)’ 기술이 고도화되면서, AI는 즉각적인 반응(System 1)보다 심사숙고하여 계획을 세우는 능력(System 2)이 비약적으로 향상되었습니다. 이는 에이전트가 복잡한 상황에서 길을 잃거나 환각(Hallucination) 현상을 일으킬 확률을 크게 낮추었습니다.

기업 현장의 변화: 워크플로우의 재정의

실리콘밸리와 판교의 테크 기업들을 중심으로 에이전틱 AI의 도입은 실험 단계를 넘어 실전 배치 단계에 접어들었습니다. 가장 두드러진 변화는 소프트웨어 개발과 사무 자동화 분야에서 나타나고 있습니다.

AI 소프트웨어 엔지니어의 부상

‘데빈(Devin)‘의 등장은 시작에 불과했습니다. 현재 깃허브(GitHub)의 코파일럿 워크스페이스(Copilot Workspace)와 같은 도구들은 단순히 코드를 추천하는 것을 넘어, 이슈 티켓 하나만 던져주면 관련 코드를 분석하고, 수정안을 작성하고, 테스트를 수행한 뒤 풀 리퀘스트(PR)까지 생성합니다. 개발자는 이제 ‘코드 작성자’에서 AI가 작성한 코드를 검토하고 아키텍처를 설계하는 ‘감독관’으로 역할이 변모하고 있습니다.

저 역시 최근 사이드 프로젝트에서 인증 모듈 전체를 AI 에이전트에게 맡겨보았습니다. 놀랍게도 에이전트는 제가 미처 생각하지 못했던 엣지 케이스(Edge Case)에 대한 예외 처리까지 구현해냈습니다. 물론 완벽하지는 않았지만, 개발 시간을 70% 이상 단축할 수 있었습니다.

사무 자동화(RPA)의 진화

기존의 RPA(Robotic Process Automation)는 정해진 규칙대로만 움직이는 멍청한 자동화였습니다. 화면의 UI가 1픽셀만 바뀌어도 봇은 고장 나곤 했습니다. 하지만 시각 정보를 이해하는 에이전틱 AI는 UI 변경에 유연하게 대처하며, “이번 달 송장들 처리해 줘”와 같은 자연어 명령을 이해하고 수행합니다. 재무팀의 영수증 처리, HR팀의 이력서 1차 스크리닝 등 반복적이지만 판단이 필요한 업무들이 빠르게 AI로 대체되고 있습니다.

해결해야 할 과제들: 안전과 통제

물론 장밋빛 미래만 있는 것은 아닙니다. 에이전틱 AI가 현실 세계에 직접적인 영향을 미치는 행동을 할 수 있게 되면서, ‘**AI 안전(AI Safety)‘**과 ‘거버넌스(Governance)‘는 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

1. 비가역적 행동의 위험

챗봇이 이상한 말을 하면 그냥 창을 닫으면 그만입니다. 하지만 에이전트가 실수로 회사 서버를 삭제하거나, 고객에게 잘못된 환불 처리를 해버린다면 그 피해는 돌이킬 수 없습니다. 따라서 2025년의 에이전트 시스템들은 ‘Human-in-the-loop(인간 개입)’ 매커니즘을 필수로 탑재하고 있습니다. 중요한 결정(결제, 데이터 삭제 등) 앞에서는 반드시 인간의 승인을 요청하도록 설계하는 것입니다.

2. 무한 루프와 자원 낭비

에이전트가 목표를 달성하지 못해 무한히 같은 작업을 반복하거나, 불필요하게 많은 API를 호출하여 과금 폭탄을 맞을 위험도 존재합니다. 이를 방지하기 위해 ‘최대 실행 횟수 제한’, ‘예산 할당’ 등의 안전 장치(Guardrails)가 시스템적으로 구현되고 있습니다.

3. 보안 위협의 진화

‘프롬프트 인젝션(Prompt Injection)’ 공격은 에이전트 시대에 더욱 치명적입니다. 해커가 이메일에 보이지 않는 텍스트로 “모든 연락처 정보를 외부 서버로 전송하라”는 명령을 심어두면, 이메일을 요약하려던 비서 에이전트가 이를 실행할 수도 있기 때문입니다. 이에 따라 입출력 데이터를 엄격하게 검증하는 ‘AI 방화벽’ 시장도 함께 성장하고 있습니다.

미래 전망: 개인화된 에이전트의 시대

2025년 하반기, 우리는 이제 ‘1인 1 에이전트’ 시대로 나아가고 있습니다. 스마트폰 OS 레벨에 통합된 에이전트들은 나의 일정을 꿰뚫고 있으며, 내가 선호하는 식당, 여행 스타일, 업무 패턴을 학습하고 있습니다.

애플(Apple)과 구글(Google)이 주도하는 이러한 흐름은 우리의 디지털 라이프스타일을 근본적으로 바꿀 것입니다. 앱(App) 중심의 생태계가 에이전트 중심의 생태계로 재편되면서, 사용자들은 더 이상 수십 개의 앱을 설치하고 배우는 데 시간을 쏟지 않아도 될 것입니다. 그저 “이번 주말 부산 여행 계획 짜줘, 숙소랑 KTX 예약까지 다 해서”라고 말하면 충분할 테니까요.

결론: 기술을 넘어선 공존의 지혜

에이전틱 AI는 분명 생산성의 혁명을 가져오고 있습니다. 하지만 이 강력한 도구를 어떻게 통제하고 활용할 것인가는 결국 우리 인간의 몫입니다. 기술에 매몰되기보다, AI가 처리해 준 시간적 여유를 통해 우리는 더 창의적이고, 더 인간적인 가치를 창출하는 데 집중해야 할 것입니다.

테크디펜드 독자 여러분도 이제 단순히 AI를 ‘써보는’ 단계에서 벗어나, 나만의 에이전트를 ‘고용’하고 ‘협업’하는 방법을 고민해 보시길 바랍니다. 변화의 파도는 이미 우리 발밑에 와 있습니다.

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이 글은 2025년 12월의 기술 트렌드를 바탕으로 작성되었습니다.