想像해봐요. 아침에 커피 한 잔 하면서 오트밀이냐 계란이냐 고민하는 사이, 당신의 ‘디지털 동료’는 이미 새로운 리드를 정리하고, CRM을 업데이트하고, 경쟁사 가격 변동까지 캐치하고 있어요. 이게 무슨 SF 영화나 실리콘밸리의 꿈같은 얘기냐고요? 아니에요. 바로 AI 에이전트(Agent AI, Manus ai agent, Agent force 등) 덕분에 현실이 되고 있는 중입니다. 이제는 IT 업계의 유행어가 아니라, 크고 작은 기업들의 실무를 든든하게 뒷받침하는 존재로 자리 잡아가고 있어요.
저도 SaaS랑 자동화 업계에서 오래 일해왔지만, AI 에이전트의 등장은 확실히 이전과는 다른 임팩트가 느껴집니다. 자료에 따르면, 2028년까지 일상적인 업무 판단의 최소 15%가 AI 에이전트에 의해 자율적으로 이뤄질 거라고 해요(2024년 현재는 거의 0%). 이미 했다는 통계만 봐도, 이게 단순한 트렌드가 아니라는 걸 알 수 있죠. 그럼 AI 에이전트가 뭔지, 어떻게 돌아가고, 왜 이렇게 빠르게 퍼지고 있는지 같이 살펴볼까요?
AI 에이전트란? 왜 요즘 여기저기서 쓰이고 있을까
일단 쉽게 설명할게요. AI 에이전트는 스스로 환경을 관찰하고, 판단해서, 특정 목표를 달성하기 위해 움직이는 소프트웨어 프로그램이에요. 즉, 일일이 세세하게 지시하지 않아도 알아서 척척 일하는 디지털 동료 같은 존재죠.
Agent AI, Manus ai agent, Agent force 등 부르는 이름은 다양하지만, 공통점은 “사용자의 의도를 파악하고, 계획을 세워, 실제로 행동까지 한다”는 점이에요. 예를 들어 는 복잡한 온라인 작업도 사람 손 안 빌리고 척척 해내는 범용형 에이전트고, 는 Salesforce CRM에 AI ‘디지털 동료’를 붙여놓은 거예요.
이 에이전트들이 기존과 다른 점은, 지시만 기다리는 게 아니라 스스로 모니터링하고, 판단하고, 행동한다는 거예요. 리드 선별, 웹 데이터 수집, 고객 문의 분류 등 다양한 업무를 자동으로 처리하죠. 이제 AI 에이전트는 스프레드시트나 이메일만큼이나 비즈니스 현장에서 당연한 존재가 되어가고 있습니다.
AI 에이전트의 원리: 그 뇌는 어떻게 움직일까?
그럼 AI 에이전트는 실제로 어떻게 일할까요? 사실 우리 사람이 일하는 방식과 꽤 비슷해요(단, 고민하거나 간식 타임은 없죠). 기본 흐름은 이렇습니다:
- 목표 설정: 예를 들어 “매일 재고 기록 업데이트하기”, “신규 리드에 10분 내 답장하기” 등, 에이전트가 달성해야 할 목표를 정해줘요.
- 인식(입력): 에이전트가 환경에서 데이터를 수집합니다. 예를 들어 고객지원용이라면, 새 티켓, 고객 이력, 긴급도 등을 읽어들이죠. 사람으로 치면 ‘감각’ 같은 거예요.
- 추론·의사결정: 모은 정보를 바탕으로 뭘 해야 할지 판단합니다. 자연어 처리로 문의 내용을 파악하거나, 패턴 인식으로 우선순위 높은 건을 골라내기도 하죠. 지식 베이스에서 답변할지, 상위 담당자에게 넘길지도 결정합니다.
- 행동: 결정한 대로 맞춤형 이메일을 보내거나, 데이터 업데이트, 웹 조작 등을 실행합니다.
- 학습·적응: 똑똑한 에이전트는 결과를 보고 배워요. 고객 반응이나 데이터 업데이트 성공 여부를 참고해 다음엔 더 잘하도록 개선합니다.
이 과정(감지→생각→행동→학습)은 계속 반복돼요. 예를 들어 AI 영업 에이전트라면, 신규 리드를 스캔하고, 가능성 점수 매기고, 팔로우업 보내고, 반응을 보고 전략을 바꿔요. 덕분에 귀찮은 일은 자동으로 처리되고, 사람은 더 창의적인 일에 집중할 수 있게 됩니다.
AI 에이전트의 종류: 단순한 것부터 학습형까지
모든 AI 에이전트가 똑같은 능력을 가진 건 아니에요. 단순한 규칙 기반부터, 스스로 배우고 진화하는 것까지 다양하죠. 대표적인 타입과 예시를 소개할게요:
| 타입 | 설명 | 비즈니스 예시 |
|---|---|---|
| 단순 반사형 에이전트 | 현재 상황에 따라 고정된 규칙으로 행동. 기억이나 학습 없음. | 이메일 자동응답(“부재중 안내” 등) |
| 모델 기반 반사형 | 내부 모델을 갖고 상황을 해석. | 트렌드에 따라 조정하는 스마트 온도조절기 |
| 목표 기반형 | 목표 달성을 위해 계획적으로 행동. | 재고 보충을 계획하는 에이전트 |
| 효용 기반형 | 여러 목표 사이에서 효용 함수를 써서 최적화. | 리스크와 수익을 따지는 AI 트레이딩 에이전트 |
| 학습형 에이전트 | 피드백이나 경험으로 성능 향상. | Netflix 추천 엔진, Manus ai agent |
예를 들면:
- 단순 반사형: 모든 문의에 “문의 감사합니다!”라고 바로 답장하는 메일봇. 빠르지만 융통성은 낮아요.
- 모델 기반 반사형: 과거 네트워크 트래픽을 기억해 이상 징후를 잡아내는 모니터링 에이전트.
- 목표 기반형: 프로젝트 관리 툴에서 마감 맞추려고 작업을 계획하는 에이전트.
- 효용 기반형: 긴급도, 고객 중요도, 리소스 소모를 균형 잡는 작업 스케줄러.
- 학습형: 나 Netflix AI처럼 쓸수록 똑똑해지는 타입.
처럼 여러 타입을 조합해 영업 성과를 극대화하거나, 추천 정확도를 높이는 플랫폼도 나오고 있어요.
에이전트 AI 활용 사례: 업계별 리얼 예시
영업·마케팅
- 리드 선별: AI 에이전트가 인바운드 리드를 자동으로 점수 매기고, 도 있어요.
- 팔로우업: 맞춤형 이메일이나 LinkedIn 메시지를 자동 발송해 리드 놓침 방지.
- CRM 업데이트: 영업 담당자가 통화 내용을 일일이 적지 않아도, AI 에이전트가 자동으로 CRM을 갱신.
운영·백오피스
- 문서 처리: 주택담보대출 회사가 AI 에이전트로 서류 처리를 자동화해 .
- 재고 관리: 판매 상황을 모니터링해 재고가 줄면 자동 발주. 손으로 할 필요 없이 최적 재고 유지.
- IT 자동화: 서버 지표를 감시해 장애 징후가 보이면 서비스 재시작이나 리소스 할당을 자동으로 처리.
고객 서비스
- 티켓 분류: AI 에이전트가 지원 티켓을 자동으로 분류해 적합한 담당자에게 배정.
- 맞춤형 대응: .
- 다국어 지원: Ada 같은 툴은 채팅·음성·이메일로 다국어 대응, 고객 정보에 맞는 최적 답변 제공.
대기업뿐 아니라 중소기업도 AI 에이전트로 인사 온보딩, 마케팅 콘텐츠 제작, 의료 예약 관리 등 폭넓게 활용 중이에요. 공통점은 “여러 단계의 업무를 자동화하고, 판단력까지 갖췄다”는 것. 덕분에 가 나오고, 비용 절감·속도 향상·품질 개선이 이뤄지고 있습니다.
기업이 AI 에이전트를 도입하는 이유와 이점
- 시간·비용 대폭 절감: 에이전트는 24시간 돌아가고, 사람이 몇 시간 걸릴 일도 몇 초 만에 끝냅니다. 도 있어요.
- 정확성·일관성: 휴먼 에러나 누락 없이, 매번 같은 규칙으로 처리.
- 확장성·속도: 업무량이 갑자기 늘어도 에이전트는 병렬 처리 가능—.
- 의사결정 품질 향상: 데이터를 분석해 최적의 액션을 제안.
- 맞춤형 대응: 사용자 취향을 기억해 대규모도 개별 맞춤—.
- 직원 생산성 향상: 단순 작업은 자동화, 사람은 창의적·전략적 업무에 집중—.
한다는 조사도 있습니다.
Thunderbit의 시선: 현대 웹을 위한 에이전틱 자동화
는 AI 에이전트의 지능과 엔지니어링 품질 자동화를 결합한 ‘에이전틱 자동화’를 개발하고 있어요. 예를 들어 “이 사이트에서 모든 상품 정보를 추출하고 싶다”고 말하면, 에이전트가 스크래핑·추출·정리·구조화까지 자동으로 처리합니다.
Thunderbit 에이전트는 단순 스크립트 실행이 아니에요. 사용자의 의도를 파악하고, 절차를 계획해서, 실행까지 노코드로 끝냅니다. “AI 필드 제안”을 클릭하면 페이지를 읽고, 컬럼을 제안하고, 서브페이지도 자동으로 돌면서 데이터를 풍부하게 채워줘요. 완전한 자기반성형 AI는 아니지만, 진짜 에이전틱 AI에 한 걸음 더 다가간 셈이죠.
주요 특징:
- 의도 기반 실행: 하고 싶은 것만 말하면 Thunderbit가 최적 방법을 자동 판단.
- 노코드 설정: 스크립트나 셀렉터 필요 없이 누구나 몇 번 클릭으로 사용 가능.
- 대용량 데이터 추출: 클라우드에서 50페이지 동시 추출, 로그인 필요한 사이트도 브라우저 모드로 대응.
- 유지보수 필요 없음: 웹페이지가 바뀌어도 자동 적응, 스크립트 수정 필요 없음.
- 맞춤형 처리: AI 프롬프트로 라벨링·포맷·번역까지 자동화.
노코드 그 너머: Thunderbit Agent AI가 자동화를 새롭게 정의하다
솔직히 기존 자동화 툴(Playwright, Puppeteer, RPA 봇 등)은 편하긴 한데, 환경이 조금만 바뀌어도 금방 깨지기 쉽죠. 스크립트 만들고 관리하는 것도 번거롭고요. Thunderbit Agent AI는 이런 점이 다릅니다:
| 항목 | Thunderbit 에이전틱 자동화 | 기존 자동화(스크립트/RPA) | 범용 AI 에이전트(AutoGPT, Manus 등) |
|---|---|---|---|
| 설정·사용 편의성 | 노코드, 의도 기반. 손쉽게 사용. | 코딩이나 절차 스크립트 필요. | 프롬프트 설계나 감독이 필요한 경우도. |
| 적응력 | 높음—웹 변화에 자동 대응. | 낮음—UI나 데이터 형식 바뀌면 작동 불가. | 유연하지만, 종종 길을 잃기도. |
| 자율성 | 능동적·다단계(페이지네이션, 서브페이지 순회). | 수동적·단일 단계(완전 스크립트화 필요). | 계획 가능하지만 신뢰성은 제각각. |
| 확장성·속도 | 클라우드 병렬 처리(50페이지 동시). | 단일 봇(병렬화는 직접 구현해야). | 1작업당 느리고, 리소스 소모 큼. |
| 지능 | 데이터 이해·처리에 AI 내장. | 규칙 기반 위주, AI는 제한적. | 매우 똑똑할 때도 있지만 실용성은 별개. |
| 유지보수 | 거의 필요 없음—AI가 자동 적응. | 잦은 스크립트 수정 필요. | 감독·조정이 많이 필요한 경우도. |
| 강점 분야 | 웹 데이터 추출, 웹 업무 자동화. | 정적인 환경의 반복 작업. | 실험적·복잡·다분야 작업. |
Thunderbit는 복잡한 웹 작업도 척척 해내는 똑똑한 디지털 어시스턴트 같은 존재예요. 견고한 스크립트와 유연한 범용 에이전트의 ‘장점만 쏙쏙’ 뽑아냈죠.
자세한 내용은 도 참고해보세요.
AI 에이전트가 바꾸는 현장
실제 현장에서는 어떤 변화가 일어나고 있을까요?
영업팀: 예전엔 리서치나 CRM 입력에 많은 시간을 썼지만, 이제는 AI 영업 에이전트(Agent force 등)가 잠재고객 리스트 작성, CRM 입력, 첫 메일 발송까지 자동화. 영업 담당자는 클로징에 집중할 수 있고, 같은 인원으로 처리량이 두 배, 단순 작업에 지치는 일도 줄었어요.
운영: 회계팀에서는 AI 에이전트가 밤새 송장 처리를 하고, 까다로운 건만 사람이 맡아요. 직원들은 단순 입력에서 감독 업무로 역할이 바뀌고, 실수도 줄었죠. “실수 안 하는 새로운 팀원이 생긴 것 같다”는 반응도 있어요.
고객지원: AI 에이전트가 단순 티켓을 처리하고, 복잡한 건만 사람이 담당. 고객은 즉시 답변을 받고, 담당자는 정말 중요한 문제에 집중할 수 있습니다. 요즘은 전체 문의의 80%를 AI가 처리할 수 있다는 조사도 있어요.
이 변화는 직무에도 영향을 줍니다. 직원들은 AI 에이전트에게 업무를 ‘위임’하고, 결과를 확인하고, 피드백을 주는 ‘AI 매니지먼트’ 역량이 요구되고 있어요. 사람과 기계 중 누가 더 낫냐가 아니라, “사람과 기계가 함께 일하는” 게 새로운 일하는 방식입니다.
AI 에이전트 도입 단계: 비즈니스팀을 위한 가이드
AI 에이전트 도입을 고민하는 분들을 위해, 제가 추천하는 단계별 팁을 정리해봤어요:
- 효과 큰 업무 찾기: 반복적이거나 시간 많이 드는 일(리드 조사, FAQ 대응, 데이터 수집 등)을 골라보세요.
- 최적 툴 선정: 우리 회사 니즈와 팀 역량에 맞는 플랫폼을 고르세요. 개발자가 아니라면 같은 노코드형이나 업종 특화 에이전트도 추천!
- 소규모 파일럿부터: 처음부터 전면 자동화 말고, 한 가지 업무로 테스트하고, 성과 지표를 정해 효과를 검증하세요.
- 에이전트·팀 트레이닝: 비즈니스 룰에 맞게 에이전트 설정, 팀원들에게도 사용법을 공유. AI는 ‘위협’이 아니라 ‘도우미’임을 강조하세요.
- 시스템 연동·보안: 기존 시스템과 연동, 보안 요건도 체크.
- 모니터링·개선: 성과를 추적하고, 피드백을 반영해 설정을 최적화. 진화하는 팀원처럼 다뤄주세요.
- 확장: 파일럿이 성공하면 다른 업무나 부서로 확대. 거버넌스도 신경 써서 운영을 넓혀가세요.
핵심은 “작게 시작해 빠르게 성과 내고, 신뢰를 쌓는 것”. 많은 기업이 한 번 도입하면 다시는 예전으로 못 돌아간다고 해요.
정리: 미래는 에이전틱, 준비됐나요?
AI 에이전트는 잠깐 반짝하는 유행이 아니라, 일하는 방식을 근본적으로 바꾸는 큰 흐름입니다. 2028년이면 , 일상 업무 판단의 15%가 디지털 동료에게 맡겨지는 시대가 온다고 해요. 이미 변화는 시작됐습니다.
이 흐름에 빨리 올라탄 기업일수록 효율, 비용, 유연성에서 큰 성과를 내고 있어요. AI와 협업하고, 에이전트에게 잡일을 맡기고, 사람은 창의와 전략에 집중하는 것—이게 앞으로의 승리 공식입니다.
Thunderbit는 이런 첨단 자동화를 누구나 쉽게 쓸 수 있게 만드는 걸 목표로 하고 있어요. 영업 매니저, 운영 리더, 중소기업 사장님 등, 지금이야말로 AI 에이전트 도입을 시작할 최고의 타이밍입니다. 미래는 에이전틱. 먼저 도입한 사람이 확실히 앞서 나가게 될 거예요.
당신의 팀에도 AI 에이전트를 들여보는 건 어때요? 궁금하다면 나 도 꼭 참고해보세요. 디지털 동료의 시대가 이미 시작됐어요—게다가 연봉 인상 요구도 없답니다.
Thunderbit Agent AI를 직접 써보고 싶다면, 다운받아 체험해보세요. AI 자동화에 대한 자세한 내용은 , , 가이드도 참고하세요.
자주 묻는 질문
1. AI 에이전트가 뭔데, 왜 비즈니스에서 주목받나요?
AI 에이전트는 스스로 환경을 관찰하고, 판단해서, 특정 목표 달성을 위해 움직이는 소프트웨어입니다. 복잡한 다단계 업무를 자동화할 수 있어, 요즘 비즈니스 필수 도구로 빠르게 자리 잡고 있어요.
2. AI 에이전트는 실제로 어떻게 작동하나요?
AI 에이전트는 목표 설정→환경 입력→추론·의사결정→행동→학습의 사이클을 반복합니다. 덕분에 리드 선별, 고객 대응, CRM 업데이트 등을 최소한의 인력으로 처리할 수 있죠.
3. AI 에이전트는 어떤 종류가 있고, 뭐가 달라요?
주요 타입은 다음과 같아요:
- 단순 반사형 에이전트: 고정 규칙으로 동작(예: 자동응답)
- 모델 기반 반사형 에이전트: 기억을 활용해 입력 해석(예: 스마트 온도조절기)
- 목표 기반형 에이전트: 목표 달성을 위해 계획적으로 행동(예: 작업 플래너)
- 효용 기반형 에이전트: 가치 기준으로 최적 판단(예: 트레이딩 봇)
- 학습형 에이전트: 쓸수록 똑똑해짐(예: Manus AI, 추천 엔진)
4. 기업이 AI 에이전트를 도입하면 어떤 이점이 있나요?
업무 효율화, 비용 절감, 정확도 향상, 의사결정 속도 개선이 가능합니다. 확장성도 좋고, 맞춤형 대응도 가능. 직원들은 전략적 업무에 집중할 수 있어 생산성과 만족도도 높아집니다.
5. Thunderbit 같은 AI 에이전트는 어떻게 도입하나요?
먼저 자동화하고 싶은 반복 작업을 정하고, 적합한 AI 에이전트 플랫폼(웹 업무라면 Thunderbit 등)을 선택하세요. 소규모 파일럿으로 효과를 검증하고, 에이전트와 팀 트레이닝, 성과 모니터링을 거쳐 다른 업무나 부서로 확장하면 됩니다.