AI 에이전트 시대 전망: 어디까지 왔고 무엇이 과장인가

최종 업데이트: 2026년 7월 7일 · 읽는 데 약 14분 · 시리즈 "AI 툴의 역사와 종류" 14/15편

1편에서 다룬 AI 발전의 흐름은 이제 "에이전트"라는 말로 수렴하고 있습니다. 9편에서 코딩 에이전트를, 10편에서 업무 자동화 에이전트를, 13편에서 기업용 에이전트 플랫폼을 다뤘다면, 이 글은 한 단계 더 높은 곳에서 "에이전트"란 기술적으로 무엇이고, 앞으로 1~2년 사이 실제로 무엇이 바뀔 가능성이 있는지를 다룹니다.

챗봇에서 에이전트로: 2022~2023년의 전환

2022년 10월 발표된 "리액트(ReAct)" 논문은 AI가 "생각하기"와 "행동하기"를 번갈아 반복하도록 만드는 구조를 제안했습니다. 이 구조는 이후 나온 거의 모든 에이전트 도구의 뼈대가 됐습니다. 2023년 3월 28일과 30일, 각각 "베이비AGI(BabyAGI)"와 "오토GPT(AutoGPT)"가 잇달아 공개되며 "AI 에이전트"라는 말이 처음으로 널리 퍼졌습니다. 정해진 답 하나를 내놓는 챗봇과 달리, 목표를 주면 스스로 하위 작업을 나누고 실행하고 우선순위를 다시 매기는 방식이었습니다. 다만 "에이전틱 AI"라는 표현 자체가 특정 날짜에 만들어진 건 아니고, 2023~2024년 사이 여러 제품을 거치며 서서히 굳어진 용어라는 점은 밝혀둡니다.

빅테크의 에이전트 경쟁

2024년 10월 22일 앤트로픽은 클로드가 사람처럼 화면을 보고 마우스·키보드를 조작하는 "컴퓨터 사용(Computer Use)" 기능을 공개했습니다. 오픈AI는 2025년 1월 23일 웹 브라우저를 대신 조작하는 에이전트 "오퍼레이터(Operator)"를 내놨다가, 같은 해 7월 17일 이를 딥리서치 기능과 합친 범용 에이전트 "챗GPT 에이전트"로 통합하고 오퍼레이터는 8월 31일 서비스를 종료했습니다. 구글도 2024년 12월 "프로젝트 마리너"와 "프로젝트 아스트라"를 공개한 뒤, 2025년 5월 아이오(I/O) 행사에서 여러 작업을 동시에 처리하는 범용 어시스턴트로 발전시켰습니다. 코딩 에이전트 경쟁에 대해서는 9편에서 이미 다뤘으니, 여기서는 "거의 모든 주요 AI 랩이 에이전트에 베팅하고 있다"는 큰 흐름만 짚어둡니다.

에이전트끼리 대화하는 법: MCP와 A2A

에이전트가 여러 개로 늘어나자, 서로 다른 에이전트·도구가 소통하는 공통 규격도 필요해졌습니다. 앤트로픽은 2024년 11월 25일 AI 모델이 외부 도구·데이터에 연결되는 개방형 표준 "모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)"을 공개했고, 이후 오픈AI·구글도 자사 모델에 채택했습니다. 구글은 2025년 4월 9일 에이전트끼리 조직·업체 경계를 넘어 소통하는 규격 "에이전트투에이전트(A2A)"를 발표했습니다. 두 표준은 각각 리눅스 재단 산하로 이관돼 중립적으로 관리되고 있습니다. A2A는 2025년 6월 리눅스 재단으로 넘어갔고, MCP는 같은 해 12월 오픈AI·블록과 함께 새로 만든 "에이전틱 AI 파운데이션"을 통해 리눅스 재단 체계에 들어갔습니다. A2A는 출시 1년 만에 150곳 이상의 조직이 참여했다고 밝혔습니다(다만 이는 규격을 관리하는 재단 측의 자체 집계입니다). 업계에서는 MCP를 "에이전트-도구" 연결, A2A를 "에이전트-에이전트" 연결로 구분해, 경쟁 관계가 아니라 상호 보완 관계로 설명합니다.

실제로 얼마나 발전했을까: METR의 시간 지평 연구

AI 안전성을 연구하는 비영리기관 METR은 2025년 3월, AI가 사람 개입 없이 끝낼 수 있는 작업의 길이(사람이 처리했을 때 걸리는 시간 기준, 성공률 50% 지점)를 측정했습니다. 2019년 이후 이 "시간 지평"은 약 7개월마다 두 배로 늘었고, 2024년 들어서는 그 속도가 약 4개월로 빨라졌을 가능성도 있다고 밝혔습니다. 구체적으로 GPT-2는 약 2초, 클로드 3.7 소네트는 약 50분, o3는 약 2시간 분량의 작업을 혼자 끝낼 수 있는 수준이었습니다. METR 스스로도 이 추세가 계속 이어질지는 보장할 수 없는 추정이라고 밝히고 있어, 이 수치를 "확정된 법칙"이 아니라 지금까지의 경향으로 받아들이는 게 정확합니다.

"AI 2027" 시나리오, 그리고 1년 만에 바뀐 예측들

2025년 4월, 오픈AI 출신 등 AI 안전 연구자들이 쓴 "AI 2027"이라는 71쪽짜리 시나리오 문서가 화제가 됐습니다. 현재 추세를 그대로 연장하면 AI가 2027년쯤 대부분의 사람보다 지적으로 앞설 수 있다는 내용입니다. 다만 저자들 스스로 2027년은 확률 분포에서 "가장 가능성 높은 한 해"였을 뿐, 중앙값은 아니었다고 밝혔고, 저자 중 한 명인 대니얼 코코타일로 본인의 중앙값 추정은 2029년이었습니다. 이후 그는 실제 진행 속도가 자신들의 시나리오보다 "다소 느린 편"이라고 밝히기도 했습니다. AI 안전 연구기관 MIRI도 이 시나리오에 대한 반박 글을 냈을 만큼, 전문가들 사이에서도 합의된 견해가 아니라 논쟁 중인 하나의 관점이라는 점을 밝혀둡니다.

AI 랩 최고경영자들의 1년 전 예측도 스스로 뒤집힌 사례가 있습니다. 2025년 한 해 동안 "화이트칼라 일자리에 대재앙이 올 것"이라 경고했던 오픈AI 샘 알트먼과 앤트로픽 다리오 아모데이는, 2026년 5월 나란히 그 경고를 완화했습니다. 알트먼은 "신입 화이트칼라 일자리에 실제로 미친 영향은 생각보다 크지 않았다"고 말했습니다. 이 시점이 두 회사의 기업공개 준비 시기와 겹쳤다는 점도 함께 보도됐습니다. 가장 정보에 밝은 당사자들의 단기 예측조차 1년 만에 스스로 수정된 셈이라, AI 에이전트의 미래를 다룬 어떤 전망도 어느 정도 하향 조정해 받아들일 필요가 있습니다.

반박하는 목소리들: 개리 마커스와 얀 르쿤

모두가 낙관적인 건 아닙니다. AI 연구자 개리 마커스는 2025년 1월 1일, AI 에이전트가 "끊임없이 과대 포장되겠지만, 좁은 활용처를 빼면 신뢰하기 어려운 수준에 머물 것"이라고 예측했습니다. 그해 8월 3일 그는 "AI 에이전트는 지금까지 대체로 헛다리였다"는 후속 글에서, 좁은 영역을 벗어나면 지금의 에이전트도 여전히 신뢰하기 어렵고 과대 포장돼 있다며 자신의 예측이 맞아떨어졌다고 평가했습니다. 2025년 11월까지 메타의 수석 AI 과학자였던 얀 르쿤은 더 오래전부터, LLM을 쌓아 올리는 방식으로는 사람 수준의 AI에 도달할 수 없으며 LLM 기반 에이전트를 그대로 밀어붙이는 건 "재앙의 레시피"라고 주장해왔습니다. 그는 메타를 떠나 "월드 모델" 접근법에 베팅하는 새 회사 "AMI 랩스"를 세웠고, 2026년 3월 10억 달러가 넘는 투자를 유치했습니다. 튜링상을 받은 현직 최상위 연구자가 자기 돈과 경력을 걸고 LLM 에이전트 패러다임에 반대 베팅을 한 사례라는 점에서, 이 반박은 예사롭지 않게 볼 필요가 있습니다.

에이전트의 그림자: 2025년 첫 AI 주도 사이버 공격

2025년 11월 13일 앤트로픽은 2025년 9월 중순 적발한 사건을 공개했습니다. 중국 정부 배후로 추정되는 해킹 조직("GTG-1002")이 클로드 코드를 자신들이 "정당한 보안 테스트를 하는 업체"라고 속여 조작한 뒤, 기술·금융·화학 제조·정부 기관 등 약 30개 조직을 겨냥한 침입 시도를 실행했습니다. 앤트로픽은 이 공격의 80~90%가 사람의 개입 없이 자동으로 진행됐다고 밝혔습니다. 대규모 사이버 공격이 AI 에이전트에 의해 대부분 자동으로 수행된 최초의 공개 사례로 기록됩니다. AI 안전사고 데이터베이스에도 별도 사례로 등재돼 있습니다.

로봇과의 접점: 아직은 이른 이야기

소프트웨어 에이전트가 로봇 같은 물리적 몸체와 연결되는 흐름도 업계에서 자주 언급됩니다. 샘 알트먼은 2025년 6월 쓴 글에서 2027년쯤 실제로 쓸모 있는 로봇이 물리적 작업을 하게 될 거라고 내다봤습니다. 다만 특정 로봇 회사의 구체적인 성능 수치(가동 대수, 시간당 비용 등)는 아직 업체 발표에 크게 의존하고 있어, 독립적으로 검증되지 않은 경우가 많습니다. "사람의 감독 없이도 예외 상황을 스스로 처리하는" 수준의 완전 자율성이 실제 현장에서 공개적으로 검증된 사례는, 적어도 2026년 중반 현재로서는 확인되지 않습니다.

그래서, 앞으로 1~2년은 어떻게 될까

확실한 것부터 정리하면, METR이 측정한 "혼자 끝낼 수 있는 작업 시간"은 지금까지 꾸준히 늘어왔고, 이 추세가 당분간 이어질 가능성은 있습니다. 반면 이 추세가 곧바로 "신뢰할 수 있는 자율 에이전트"로 이어질지는 마커스·르쿤 같은 현직 연구자들의 반박이 보여주듯 열린 질문입니다. 구글 딥마인드 CEO 데미스 하사비스조차 2026년 5월, 지금의 에이전트 시대를 "다음에 올 것을 위한 일종의 연습"이라고 표현했습니다. 화려한 전망과 신중한 유보가 뒤섞인 지금 상황에서, 가장 정직한 결론은 아마 이렇습니다. AI 에이전트는 실제로 더 많은 일을 더 오래 혼자 해내는 방향으로 나아가고 있지만, 그 속도와 한계에 대한 예측은 전문가들 사이에서도, 심지어 같은 전문가의 1년 전 발언과도 자주 어긋납니다. 다음 편에서는 이 시리즈를 마무리하며, AI 툴을 현명하게 활용하는 방법과 주의할 점을 다루겠습니다.

자주 묻는 질문

Q. "AI 에이전트"는 챗봇과 뭐가 다른가요?

챗봇은 질문에 답 하나를 내놓는 데 그치지만, 에이전트는 목표를 주면 스스로 하위 작업을 나누고 도구를 쓰고 결과를 확인하며 여러 단계를 이어갑니다. 2022년 "리액트" 논문과 2023년 오토GPT가 이 구분을 대중화한 대표 사례입니다.

Q. AI가 혼자 할 수 있는 작업이 얼마나 늘었나요?

AI 안전 연구기관 METR에 따르면 AI가 혼자 끝낼 수 있는 작업의 길이는 약 4~7개월마다 두 배로 늘고 있습니다. 다만 METR 스스로도 이 추세가 계속될 것이라 보장할 수는 없다고 밝혔습니다.

Q. AI 에이전트를 둘러싼 위험이나 사고도 있나요?

있습니다. 2025년 11월 앤트로픽은 중국 정부 배후로 추정되는 해킹 조직이 클로드 코드를 조작해 약 30개 조직을 겨냥한 사이버 공격의 80~90%를 자동으로 수행했다고 공개했습니다.

Q. 전문가들은 모두 낙관적인가요?

아닙니다. 개리 마커스는 에이전트가 과대 포장될 것이라 예측했고, 얀 르쿤은 LLM 기반 에이전트를 "재앙의 레시피"라 부르며 다른 접근법에 10억 달러 넘는 투자를 유치했습니다.

Q. AI 에이전트가 로봇도 조종하게 되나요?

그런 방향을 내다보는 전망은 있지만(샘 알트먼은 2027년쯤을 언급), 사람 감독 없이 예외 상황까지 스스로 처리하는 완전 자율 로봇이 현장에서 공개적으로 검증된 사례는 아직 확인되지 않습니다.