최근 인공지능(AI) 분야에서 '에이전트(agent)'라는 용어가 주목받고 있지만, 정작 현장에서 이를 효과적으로 구축하고 활용하는 방법에 대해서는 명확한 가이드가 부족한 실정이다. Anthropic의 전문가들은 최근 "효과적인 AI 에이전트 구축법(Building Effective Agents)"을 통해 AI 에이전트와 일반적인 워크플로우(workflow)의 차이를 분명히 하고, 개발자들이 실무에서 실제로 에이전트를 어떻게 활용할 수 있는지 명확하게 설명했다.
에이전트는 기존의 단순한 AI 워크플로우와 근본적인 차이가 있다. 워크플로우가 미리 정의된 단계로 구성된 일련의 작업을 자동화하는 방식이라면, 에이전트는 AI가 직접 상황을 판단하고 필요한 행동을 선택하여, 문제가 해결될 때까지 반복적으로 작업을 수행한다. 즉, 에이전트는 자율적으로 자신의 행동을 결정할 수 있는 능력을 가지며, 고객 상담부터 코드 반복 수정까지 다양한 분야에 적용 가능하다.
Anthropic의 연구팀은 이러한 AI 에이전트의 성공적인 구현을 위해 개발자들이 AI 모델의 관점에서 문제를 바라보는 것이 중요하다고 강조한다. 모델이 이해할 수 있도록 프롬프트와 도구의 설명을 명확히 작성해야 하며, 특히 모델이 사용할 수 있는 도구의 설명이 부족하면 AI의 성능이 현저히 떨어질 수 있다.
또한 AI 에이전트가 성공적으로 사용될 수 있는 대표적인 분야로는 코드 자동화와 검색 분야가 꼽힌다. 특히 코딩 에이전트는 테스트를 통해 코드의 정확성을 지속적으로 검증할 수 있어 높은 잠재력을 보인다. 하지만, 현실적인 문제에서 완벽한 단위 테스트(unit test)를 갖추기 어려운 점이 향후 과제로 남아 있다.
에이전트의 미래에 대해서 Anthropic 전문가들은 다중 에이전트 환경(multi-agent system)에 큰 관심을 보이고 있다. 이 시스템에서는 여러 AI 에이전트가 동시에 작동하며 서로 협력하거나 경쟁하는 구조로, 기존의 단일 에이전트가 할 수 없었던 복잡한 문제 해결이 가능할 것으로 기대된다. 하지만 아직까지는 성공적으로 상용화된 사례가 드물어 추가 연구가 필요한 단계다.
Anthropic 전문가들이 AI 에이전트 구축을 고민하는 개발자들에게 주는 가장 중요한 조언은 "단순하게 시작하고, 명확한 성과 측정 방법을 마련하라"는 것이다. 특히 모델이 발전할수록 더 좋은 성능을 낼 수 있는 지속 가능한 구조를 갖추는 것이 중요하다고 강조한다.
결론적으로, AI 에이전트 기술은 앞으로 많은 비즈니스 분야에서 반복적인 작업을 자동화하고, 생산성을 획기적으로 증가시킬 잠재력을 지녔다. 하지만 이를 효과적으로 구현하고 활용하기 위해서는 기술의 특성을 정확히 이해하고 현실적인 목표와 명확한 검증 방법을 설정하는 것이 필수적이다.