MAKE 이슈: AI 에이전트와 에이전트 자동화
AI 에이전트와 에이전트 자동화의 차이점
AI 에이전트와 에이전트 자동화는 자주 똑같은 의미로 쓰이는 말이에요.
하지만 이 둘은 분명히 다른 개념이고, AI가 발전하는 각기 다른 단계를 보여주는 용어입니다.
"AI 에이전트"와 "에이전트 자동화"라는 말을 섞어서 써본 적이 있다면, 아마 여러분만 그런 건 아닐 거예요.
지난 몇 년 동안 AI 관련 용어들이 정말 많이 늘어나면서 이 두 개념의 경계가 좀 애매해졌거든요.
하지만 에이전트 자동화와 AI 에이전트는 완전히 다른 개념이에요.
서로 다른 걸 설명하는 별개의 용어라고 보시면 됩니다.
AI가 계속해서 빠른 속도로 발전하고 있으니까, 잠깐 시간을 내서 이 용어들을 확실하게 이해해보는 게 좋을 것 같아요.
이 글에서는 각각의 용어가 뭘 뜻하는지, 어디서 비슷하고 어디서 다른지 설명해드릴게요.
또한 이런 용어들이 AI와 자동화의 넓은 환경에 어떻게 적용되는지, 그리고 그 차이를 알면 적합한 도구를 적합한 문제에 맞춰서 더 전략적인 AI 업무 흐름을 만드는 데 왜 도움이 되는지도 보여드릴게요.
AI 에이전트란?
AI 에이전트는 자동화와 제한된 의사 결정, 문제 해결, 환경과의 실시간 상호작용을 합쳐놓은 도우미예요.
지금 상황을 분석하고 변화에 맞춰 조정하며 최선의 다음 단계를 결정할 수 있지만, 꽤 구체적인 작업에 집중하도록 만들어졌습니다.
Make의 AI 및 비즈니스 자동화 책임자인 사라 말돈에 따르면, AI 에이전트는 보통 이 세 가지 요소를 합쳐놓은 거래요:
- 대규모 언어 모델(LLM): 언어 처리 및 생성을 담당해요
- 상황 정보: 에이전트가 의사 결정을 할 때 참고할 수 있는 데이터예요
- 도구: 간단한 계산부터 이메일 보내기나 회의 예약하기까지 다양한 작업을 할 수 있는 도구들이에요
Sara는 이렇게 말합니다:
AI 에이전트가 특별한 이유는 목표 중심적이라는 점이에요. 에이전트는 사용자가 정해준 어떤 목표를 가지고 있고, 이런 도구와 일종의 '뇌'를 가지고 있고 상황 정보가 있기 때문에 이걸 실행할 수 있어요.
최근 파리에서 열린 RAISE 서밋의 이 영상에서 Sara는 AI 에이전트가 뭐랑 다른지 강조해요.
AI 에이전트는 단순히 'AI 자동화'나 모델을 붙인 기존 업무 흐름이 아닙니다.
이런 시스템들은 LLM, 데이터, 도구를 쓸 수는 있지만 AI 에이전트의 특징인 정해진 목표 중심의 자율성을 가지고 작동하지는 않아요.
에이전트 자동화란 무엇일까요?
에이전트 자동화는 개별 AI 에이전트의 기능을 '군집' 규모의 도우미로 확장하는 거예요.
한 명의 에이전트가 하나의 좁은 목표를 향해 일하는 대신, 수십 명, 심지어 수백 명의 에이전트가 한 번에 작업할 수 있어요.
각 에이전트는 결정을 내리고 독립적으로 행동하며 다른 에이전트와 협업해서 더 넓고 복잡한 목표를 달성할 수 있습니다.
에이전트 자동화는 단순히 작업을 수행하는 게 아니라, 완전한 AI 직원이나 전체 팀처럼 기능하는 에이전트를 갖춘 AI라고 생각하시면 돼요.
이런 에이전트들은 과정과 부서, 시스템 전반에서 협력해서 다양한 작업을 처리하고 변화에 맞춰 조정하며 한 명의 에이전트만으로는 달성할 수 없는 성과를 만들어내요.
에이전트 자동화 vs AI 에이전트
두 용어는 서로 연관되어 있지만 범위와 복잡성 수준은 서로 달라요. 다음은 몇 가지 주요 차이점이에요:
- 규모: AI 에이전트는 꽤 구체적인 하나의 작업에 집중해요. 에이전트 자동화는 훨씬 더 넓은 목표를 달성하기 위해 많은 에이전트를 써요.
- 목표: AI 에이전트는 하나의 목표 중심적 기능으로 정의돼요. 에이전트 자동화는 여러 과정이나 부서에 걸쳐 여러 목표를 추구해요.
- 자율성: AI 에이전트는 할당받은 작업 안에서 의사 결정을 내려요. 에이전트 자동화에서는 의사 결정이 에이전트 네트워크 전체에 분산돼요.
- 조정: AI 에이전트는 독립적으로 작동해요. 에이전트 자동화에서는 에이전트가 정보를 조율하고 공유해서 공동의 결과를 향해 나아가요.
- 결과: AI 에이전트는 하나의 과정에 대한 결과를 제공해요. 에이전트 자동화는 한 명의 에이전트만으로는 달성할 수 없는 결과를 제공해요.
에이전트 자동화의 변화
규칙 기반 업무 흐름에서 에이전트 자동화로의 전환은 하루아침에 이뤄진 게 아니에요.
수년간의 실험과 새로운 기술, 그리고 자동화의 가능성에 대한 기대치 변화의 결과예요. 그 과정은 다음과 같아요.
1. 규칙 기반 자동화
자동화의 첫 번째 물결은 엄격한 '이거 아니면 저거'라는 규칙에 의존했어요.
과정이나 로직이 바뀌면 수동으로 입력해야 했기 때문에 예측은 가능했지만 유연성이 떨어졌어요.
2. 비결정적 자동화
AI 모델의 등장으로 업무 흐름이 즉시 맞춰지고, 새로운 입력에 대응하며, 미리 프로그래밍되지 않은 의사결정을 내릴 수 있게 됐어요.
이런 변화로 가능한 모든 결과를 미리 코딩할 필요가 없어졌어요.
3. AI 에이전트
이런 적응력을 바탕으로 AI 에이전트는 LLM, 상황 정보, 도구를 합쳐서 자율적으로 특정 목표를 추구할 수 있게 됐어요.
사람의 지속적인 입력 없이도 정해진 결과에 도달하기 위한 최선의 방법을 결정할 수 있게 됐어요.
4. 에이전트 자동화
마지막 단계에서는 여러 AI 에이전트를 조정된 네트워크로 연결해요.
이들은 함께 넓은 목표를 추구하기 위해 수십, 수백 개의 작업을 처리할 수 있으며, 단일 과정이 아닌 AI 기반 인력처럼 작동해요.
엄격한 규칙 기반 업무 흐름부터 적응형 AI 에이전트, 마지막으로 여러 에이전트가 하나의 팀으로 협력하는 에이전트 자동화에 이르기까지 이런 단계들이 서로 어떻게 구축되는지 살펴보세요.
각 단계마다 자동화를 통해 할 수 있는 일이 확장돼서 새로운 기회와 도전 과제를 가져왔어요.
장점들
AI 에이전트
- 지속적인 감시 없이 특정 작업을 처리해요.
- 바뀌는 입력에 맞춰지고 실시간으로 작업을 조정해요.
- 반복적인 규칙 기반이나 예측 가능한 과정에 대한 수작업을 줄여줘요.
- 에이전트 자동화를 향한 확장을 위한 기본 요소를 제공해요.
에이전트 자동화
- 팀, 부서, 시스템 전반에서 여러 과정을 한 번에 실행해요.
- 병목현상 없이 작업을 진행할 수 있도록 의사 결정을 분산시켜요.
- 수동으로 달성하기에는 느리거나 비용이 많이 드는 복잡한 다단계 결과물을 제공해요.
- 에이전트가 독립적으로 작업하면서도 정보를 공유해서 공동의 목표를 달성할 수 있도록 유연성을 확보해줘요.
위험과 어려운 점들
AI 에이전트의 어려운 점들
- 제한된 범위: 각 에이전트는 하나의 특정 목표에 집중해요.
- 품질 관리: 오류나 관련 없는 결과를 피하기 위해 결과물에 대한 검토가 여전히 필요해요. Make의 시각적인 노코드 시나리오 빌더를 사용하면 각 단계를 쉽게 확인하고 조정할 수 있어서 코드를 작성하지 않고도 에이전트 동작을 개선할 수 있어요.
- 연결 격차: 에이전트가 사용하는 모든 도구, 시스템이나 데이터 세트와 매끄럽게 연결되지 않을 수 있어요. 2,800개 이상의 미리 구축된 앱으로 구성된 Make의 라이브러리는 복잡한 맞춤형 개발 없이도 에이전트에게 더 많은 연결 지점을 제공해요.
에이전트 자동화의 어려운 점들
- 조율의 복잡성: 수십, 수백 명의 에이전트를 관리해서 공유된 결과를 위해 함께 작업해야 해요.
- 상충되는 작업의 위험: 조율이 없으면 에이전트가 업무를 중복해서 비용을 증가시키거나 서로의 진행 상황을 방해할 수 있어요.
- 유지 관리 비용 증가: 에이전트가 많을수록 시간이 지남에 따라 더 많은 구성, 모니터링, 미세 조정이 필요해요.
- 데이터와 규정 준수: 독립적으로 활동하는 여러 에이전트는 여전히 보안과 개인정보 보호 규칙을 따라야 해요.
Make Grid는 자동화 환경에 대한 단일 시각적 지도를 제공해서 에이전트, 업무 흐름, 데이터 흐름이 어떻게 연결되는지 보여줘서 이런 복잡성을 해결해줘요.
더 효과적으로 조율하고 잠재적인 문제를 발견하며 자신 있게 대규모 변경을 수행할 수 있도록 도와줍니다.
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출처: Stuart Aitken, Make, "The difference between AI agents and agentic automation", https://www.make.com/en/blog/the-difference-between-ai-agents-and-agentic-automation, (2025.08.21)