요즘 AI 에이전트(AI Agent)에 대한 이야기가 정말 많습니다. 새로운 용어가 계속 나오니 서로 다른 유행어처럼 보일 수도 있습니다. 하지만 이 흐름을 차분히 따라가 보면 하나의 질문이 보입니다. 바로 AI를 어떻게 일하게 만들 것인가에 대한 고민입니다.
각 개념은 저마다 다른 문제를 해결하기 위해 등장했습니다. 우리가 마주하는 복잡한 요구사항을 기술이 어떻게 풀어가는지 살펴볼 필요가 있습니다. 이 흐름을 이해하면 AI가 나아가는 방향이 더 명확해집니다. 하나씩 차근차근 짚어보겠습니다.
혼자서 힘들면 일을 나눠서 해결하기
가장 먼저 살펴볼 것은 멀티에이전트 시스템(Multi-Agent System)입니다. 하나의 에이전트가 모든 일을 처리하려고 하면 한계에 부딪히기 쉽습니다. 복잡한 목표일수록 계획하고 실행하고 검증하는 과정이 버겁기 때문입니다. 그래서 여러 에이전트가 각자 역할을 나눠서 맡게 됩니다.
이때 중심에는 감독자 에이전트(Supervisor Agent)가 섭니다. 전체 목표를 해석하고 작업을 쪼개서 다른 에이전트에게 나눠줍니다. 마치 팀 프로젝트에서 팀장이 방향을 잡고 팀원들이 각자 일을 하는 것과 비슷합니다. 지능이 커진 게 아니라 역할을 쪼갰기 때문에 더 복잡한 일을 감당하게 된 셈입니다.
글자를 넘어 세상을 보는 눈
다음은 멀티모달 에이전트(Multimodal Agent)입니다. AI가 텍스트 세계에만 머무르지 않도록 만드는 중요한 변화입니다. 현실의 정보는 글뿐만 아니라 이미지나 소리처럼 다양한 형태로 존재하니까요. 이제 에이전트는 글을 읽으면서 동시에 이미지를 봅니다.
음성을 이해하고 필요하다면 영상까지 만들어 냅니다. 에이전트가 문서만 분석하는 게 아니라 환경을 인식하는 존재가 되는 것입니다. 스크린샷을 보고 문제를 파악하거나 음성 지시를 듣고 행동을 결정하기도 합니다. 도구를 쓰는 단계를 지나 상황을 이해하는 쪽으로 확장되고 있습니다.
스스로 고치며 성장하는 코드
코딩 에이전트(Coding Agent)도 점점 더 깊이 있는 방향으로 진화 중입니다. 예전에는 그저 코드만 작성해 주는 수준이었습니다. 이제는 실제 실행 환경에서 코드를 돌려보고 테스트 결과를 확인합니다. 실패하면 원인을 분석해서 다시 수정하는 단계까지 포함하죠.
여기에 강화 학습(Reinforcement Learning)이 더해지면 더욱 강력해집니다. 한 번 잘 쓰는 코드가 아니라 점점 더 나아지는 코드를 만들어 냅니다. 에이전트가 실험과 피드백을 반복하며 스스로 개선하는 루프를 돌립니다. 프로그래머에게는 든든한 파트너가 생기는 것과 같습니다.
작고 가볍게 만드는 실용적인 선택
반면에 전혀 다른 고민에서 출발한 개념도 있습니다. 바로 타이니 에이전트(Tiny Agent)입니다. 모든 작업에 거대하고 비싼 모델을 쓸 필요는 없다는 생각에서 나왔습니다. 어떤 일은 반복적이고 고도의 추론이 필요하지 않을 수 있습니다.
이럴 때는 경량화된 모델을 사용해 비용과 지연 시간을 줄이는 게 낫습니다. 무조건 똑똑한 모델보다는 충분히 똑똑하면서 훨씬 저렴한 모델을 찾는 전략입니다. 실험용 시스템이나 대규모 배포 환경에서는 아주 중요한 선택지가 됩니다.
어떤 역할을 맡길지 고민해야 할 때
네 가지 흐름을 모아보면 공통된 방향이 보입니다. 에이전트는 더 많은 일을 하고 더 다양한 입력을 다루게 되었습니다. 스스로 판단하는 능력이 커졌고 비용이나 안전 같은 현실적 제약도 고려합니다. 각 개념은 서로 경쟁하는 관계가 아닙니다.
이제는 얼마나 똑똑한 모델인가보다 어떤 역할을 맡길 것인가가 중요합니다. 어떤 방식으로 힘을 합치게 할지, 어느 정도의 자율성을 줄지 고민해야 합니다. 서로 다른 조건에서 AI가 잘 일하도록 만드는 다양한 설계 답안이라고 보시면 됩니다.
