Agentic AI란? 초보도 이해하는 자율 에이전트 완전 정리 (2025 최신)
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Agentic AI 시대, 준비되셨나요? AI는 이제, 명령을 기다리는 도구가 아닙니다. 당신의 목표를 이해하고 스스로 계획하고 행동하는 '에이전트(AI Agent)’의 시대가 시작되었기 때문이죠. 최근 Claude, ChatGPT, 애플까지 잇따라 Agentic AI 기술을 내세우며 AI는 단순 보조에서 자율적 수행자로 진화하고 있습니다. 하지만 정작 많은 사람들은 “에이전트가 정확히 뭔가요?”라는 질문조차 해결하지 못한 채 뒤처지고 있어요. 👉 지금, 이 글 하나로 Agentic AI의 개념부터 최신 사례, 실전 활용법까지 한 번에 정리해 보세요.
1. Agentic AI란 무엇인가? – 자율 에이전트의 등장
지금까지의 인공지능은 사용자의 질문에 즉시 반응하는 고급 도구에 가까웠습니다. 우리가 무언가를 요청하면 AI는 그 자리에서 답변하거나 결과를 만들어주는 즉 “명령형 AI”였던 셈입니다.
하지만 2025년 현재, AI는 새로운 국면에 들어섰습니다. 바로 Agentic AI, 즉 자율 에이전트형 AI의 시대가 열린 것입니다.
Agentic AI란 사용자가 구체적인 명령을 일일이 내리지 않아도 스스로 목표를 이해하고 그 목표를 달성하기 위한 계획 수립 → 정보 탐색 → 실행 → 검토의 과정을 자율적으로 반복하는 AI를 의미합니다.
여기서 ‘Agentic’이라는 용어는 단순히 ‘에이전트(agent)’라는 존재를 넘어서 ‘자기 주도적으로 사고하고 행동하는 성향(agentic characteristic)’을 강조하는 표현입니다. 즉, 명령을 받는 존재가 아니라 ‘행동하는 존재’로 진화한 AI인 셈이죠.
🧠 예시로 살펴보면
- 기존 GPT에게 “이메일 써줘”라고 하면
→ 바로 한 편의 이메일을 작성합니다. - Agentic AI에게 “이번 주 고객에게 보낼 이메일 정리해줘”라고 하면
→ 지난 대화 내역을 정리하고
→ 최신 정보를 기반으로 문서를 생성하며
→ 발신 대상에 따라 톤을 조절하고
→ 심지어 메일 전송 작업까지 자동화할 수 있습니다.
“무엇을 할지”뿐 아니라 “어떻게 할지”를 스스로 판단한다는 점에서 기존 AI와는 전혀 다른 차원의 활용이 가능해진 것입니다.
이러한 변화는 단순한 기술 진보가 아닙니다. AI를 ‘보조자’에서 ‘협업자’로 나아가 ‘대리 실행자’로 보는 관점의 전환이 시작된 것입니다.
그렇다면 이러한 Agentic AI는 어떤 방식으로 작동하고 어떤 단계를 거쳐 목표를 달성하는 걸까요?
다음 섹션에서는 자율 에이전트의 구조와 작동 원리를 한눈에 정리해보겠습니다.
2. 자율 에이전트는 어떻게 작동할까? 핵심 구조 쉽게 이해하기
자율 에이전트(Agentic AI)는 단순한 챗봇이 아닙니다. 우리가 말한 의도를 단순히 "텍스트로 반응"하는 수준이 아니라, 그 의도를 파악 → 계획 → 실행이라는 일련의 사고 과정으로 **‘행동’**으로 옮기는 AI입니다. 이 과정은 마치 사람이 어떤 문제를 해결하는 방식과 비슷합니다.
2.1 자율 에이전트의 3단계 작동 구조
| 단계 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|
| 🎯 1. 목표 인식 (Goal recognition) | 사용자의 의도나 명령을 이해함 | “이번 주 투자 뉴스 요약해줘”라는 요청을 인식 |
| 🧠 2. 계획 수립 (Planning) | 수행해야 할 작업을 세부 단계로 나누고 순서화함 | - 관련 뉴스 검색 - 요약 정리 - 글 포맷 구성 |
| 🛠️ 3. 실행 및 반복 (Tool use & Feedback loop) | 외부 툴을 호출하고 작업을 진행하며, 필요 시 피드백을 통해 반복 수행 | - 웹 크롤러로 기사 수집 - Notion에 요약 업로드 - 부족한 부분은 다시 검색 |
이러한 구조는 단순히 "명령받은 것만 수행하는 AI"와는 완전히 다릅니다. 상황을 판단하고 외부 도구를 호출하며 실패하면 다시 시도하는 능력이 포함되어 있죠.
🔹 내부 구조를 시각화하면 이렇게 됩니다
[사용자 요청]
↓
[목표 설정]
↓
[계획 수립 (스텝 나누기)]
↓
[각 단계 실행 (툴 호출)]
↓
[중간 결과 평가 → 부족 시 재수정]
↓
[최종 결과 도출 및 저장]
Agentic AI는 이 과정을 스스로 판단하며 루프를 돌 수 있어요.
예를 들어 Claude MCP는 사용자가 전에 무엇을 요청했는지를 기억하여 다음 행동을 스스로 연결하고 GPTs는 여러 도구를 API로 불러와 복합적인 작업을 수행할 수 있습니다.
2.1 일반 AI와 Agentic AI 비교
우리가 보통 알고 있는 일반 AI와 Agentic AI의 차이점은 다음과 같습니다.
| 구분 | 일반 AI (LLM) | Agentic AI |
|---|---|---|
| 작동 방식 | 입력 → 출력 (한 번 반응) | 목표 → 계획 → 반복 실행 |
| 예시 | GPT에게 “요약해줘” 요청 → 요약 출력 | GPT Operator가 문서 검색 → 요약 → 파일로 저장까지 수행 |
| 도구 활용 | 없음 또는 수동 호출 | 능동적으로 API, 브라우저, 메일 등 연동 |
| 판단력 | 일회성 응답 | 결과에 따라 루프 반복, 오류 수정 가능 |
🔹 Agentic AI가 진짜 ‘스마트’한 이유
Agentic AI는 마치 업무를 맡긴 똑똑한 인턴처럼 작동합니다. 단지 “지시한 일”을 하는 게 아니라, 그 안에서 문제를 파악하고 스스로 결정을 내리죠.
예를 들어 “이번 주 블로그 글 초안 작성해줘”라는 요청을 했을 때,
- 일반 GPT는 텍스트만 써줍니다.
- Agentic AI는 내 지난 글 구조를 참고해서 톤을 맞추고 최신 정보를 검색하고 글의 길이나 형식을 조정해서 Notion에 초안을 등록합니다.
이는 단순한 생성이 아니라 의사결정 + 행동 + 반복 학습이 결합된 고차원 기능입니다.
🔹 그렇다면, 내가 이 기능을 어떻게 쓸 수 있을까?
현재는 OpenAI GPTs, Claude MCP, Google Gemini Agent Mode 등에서 기본적인 agentic 기능을 사용할 수 있고 추가적으로 Make, Zapier 등 자동화 도구와 연결하면 “일반 사용자도 나만의 에이전트를 만드는 것”이 가능합니다.
예를 들어 다음과 같은 연동이 가능합니다:
- GPTs + Google Drive = 자동 문서 요약 백업
- Claude + Notion = 회의록 기록과 요약 반복
- Make + WordPress = 뉴스 요약 → 블로그 자동 업로드
✨ 이런 구조를 먼저 이해하면 AI 자동화를 ‘조립하듯’ 만들 수 있어요.
“예를 들어 "주식시장 뉴스 요약해서 블로그에 올려줘"라는 요청을 하면 GPT는 뉴스를 요약하는 데 그치지만 Agentic AI는 다음과 같이 작동합니다:
- 뉴스를 수집하고,
- 요약 정리하고,
- 포맷을 구성하고,
- WordPress API로 블로그 글까지 자동으로 업로드합니다.”
3. 최신 Agentic AI 사례 비교 – GPT, Claude, Google, Apple은 어떻게 다를까?
2025년 들어, 주요 빅테크 기업들은 경쟁적으로 자율 에이전트 기능을 공개하고 있습니다. 각 플랫폼은 저마다의 강점과 방향성을 가지고 진화하고 있으며 사용자의 일상과 업무에 실제 적용 가능한 방식으로 변하고 있어요.
아래는 지금(2025년 6월 기준) 가장 주목받는 다섯 가지 에이전트형 AI 플랫폼입니다.
3.1 Claude의 MCP (Memory + Context + Planning)
Anthropic의 Claude는 특히 사용자 맞춤형 에이전트로 빠르게 주목받고 있어요. 2025년 5월 업데이트된 MCP 기능은 단순한 응답을 넘어서, 다음과 같은 구조를 갖습니다:
- Memory (기억): 이전에 나눈 대화, 선호, 프로젝트 내용을 기억함
- Context (맥락 이해): 사용자의 톤, 스타일, 목적에 맞는 응답 제공
- Planning (계획 실행): 사용자의 명령 없이도 다음 단계를 스스로 수행
예를 들어 Claude에 Notion 접근권을 주면, 다음과 같은 작업이 가능합니다:
“이번 주 블로그 아이디어 정리해줘” → 지난 주 아이디어 확인 → 중복 확인 → 새 아이디어 제안 → Notion에 정리
Claude는 ‘토큰 기반 자율 행동 설계’로 주목받고 있는데 Anthropic 공식 페이지에서 MCP(Memory + Command + Process)에 대한 개념과 예시를 직접 확인할 수 있어요.
3.2 GPTs + OpenAI Operator
OpenAI의 GPTs는 GPT-4 Turbo 기반 맞춤형 에이전트를 만들 수 있는 기능입니다. 특히 2025년 들어 발표된 Operator Framework는 GPT에게 툴 사용 능력을 부여했어요.
- 파일 업로드 / 다운로드
- 브라우저 검색 / 요약
- 코딩 도구 실행
- 사용자 정의 함수 호출 (actions)
예시:
“내 이메일을 읽고 가장 중요한 회의 내용을 요약해줘”
→ Gmail API 호출 → 요약 → Google Calendar 일정에 반영
GPT는 풍부한 개발 생태계와 API 연동 능력 덕분에 실제 웹 앱과 유사한 기능을 갖춘 ‘AI 앱’을 구성할 수 있다는 점이 큰 장점이에요
👉 직접 나만의 GPT를 만들고 싶다면, OpenAI의 GPTs 가이드를 참고해 보세요. 구조 설계와 응답 제어까지 직관적으로 설정할 수 있어요.
3.3 Google의 Gemini Agent Mode
구글은 Gemini를 통해 Google Workspace 전반과 통합된 Agentic 기능을 강조하고 있어요.
- Gmail, Docs, Calendar, Sheets 등과 자연스럽게 연결
- 이메일 분류, 문서 작성, 스프레드시트 자동화 등 가능
- 2025년 6월 현재, 일부 Android 기기와 Google Workspace 사용자 대상으로 베타 테스트 중. 정식 출시 일정은 아직 미정.
예시:
“팀 회의 요약해줘” → Gmail에서 메일 분석 → Docs에 자동 요약 → 캘린더 일정 추천까지 자동 작성
Gemini의 강점은 생산성 도구와의 깊은 통합이며, Google 생태계 사용자에게 가장 친숙한 에이전트형 AI입니다. Project Mariner와 Gemini Agent Mode에 대한 공식 발표 내용은 Google I/O 2025 공식 블로그에서 확인할 수 있어요.
3.4 Apple의 AI Agent (iOS 18, Apple Intelligence)
2025년 6월 WWDC에서 발표된 Apple Intelligence는 iPhone, Mac, iPad 등 전 기기에서 작동하는 프라이빗 AI 에이전트입니다.
특징:
- 온디바이스 프라이버시 중심 (정보 유출 최소화)
- 메일 요약, 메시지 자동 정리, 사진 검색 등 iOS에 깊이 통합
- Siri와 결합 → 사용자 스타일 파악 + 자동 응답 기능 강화
예시:
“지난주 송금 관련 메일 보여줘” → 메일 검색 → 내용 요약 → Siri가 읽어줌
Apple의 접근은 개인 프라이버시 보호를 강화하면서도, 스마트폰 경험을 획기적으로 바꾸는 방향으로 Agentic AI를 확장하고 있습니다.
Apple은 iOS, macOS, iPadOS 전반에서 작동하는 Agentic AI 역할을 하는 Apple Intelligence를 도입했습니다. 자세한 기능과 프라이버시 중심 설계는 Apple 공식 페이지에서 직접 확인할 수 있어요.
3.5 Krutrim의 Kruti (인도 최초 Agentic AI 플랫폼)
Krutrim은 인도 AI 스타트업으로 2025년 6월에 ‘Kruti’라는 에이전트 플랫폼을 공개했어요.
- 인도 현지 언어 이해 및 명령 수행에 최적화
- WhatsApp, Google Forms, Excel과 연동 가능
- 이메일 보내기, 보고서 작성, 고객 응답 등 자동화에 중점
Kruti는 비즈니스용 에이전트 서비스 플랫폼이며 인도 시장의 엄청난 수요를 겨냥한 로컬 맞춤형 Agentic AI입니다.
3.6 Microsoft Copilot – 생산성에 특화된 에이전트형 AI
Microsoft는 GPT‑4 기반의 Copilot을 통해 Office 전반을 자동화하고 2025년에는 이를 Agentic 구조로 확장하고 있습니다. 특히 Windows 11의 "Recall" 기능과 통합되면서 Copilot은 더 이상 단순한 문서 작성 도우미가 아닙니다.
주요 기능:
- Word, Excel, Outlook 등에서 명령에 따라 자동 문서 생성 및 요약
- PC 사용 기록(Recall)을 기반으로 문서, 웹페이지, 이메일 요약 제공
- 플러그인 및 자체 Agent 프레임워크 통해 개발자 확장 가능
예시 활용:
“3월에 회의록에서 언급된 예산안을 정리해줘”
→ Recall 검색 → Word 문서 요약 생성 → Outlook 메일로 자동 발송
강점:
- Microsoft 365 기반에서 바로 실행 가능
- Visual Studio 및 Copilot Studio를 통해 커스텀 Agent 개발 가능
- 기업 환경에서 안전하게 실행되는 Agentic AI
💡 Copilot Studio를 활용하면 슬랙, 팀즈, CRM 툴과 연결된 업무 자동화용 GPT 에이전트도 만들 수 있어요.
3.7 주요 플랫폼 비교 표
| 플랫폼 | 주요 기능 | 강점 | 대표 활용 예시 |
|---|---|---|---|
| Claude MCP | 외부 툴 호출, 장기 메모리, 반복 실행 루프 | 지속적 컨텍스트 유지, 인간에 가까운 응답 설계 | Notion에 회의록 자동 정리 및 분류 |
| GPTs + Operator | 웹 브라우저 조작, API 호출, 플러그인 연동 | 복합 도구 연결 자동화, 코드 없이 자동화 설계 가능 | 뉴스 수집 → 요약 → 포스팅 자동화 |
| Google Gemini Agent Mode | Gmail, Docs, Sheets, Calendar 작업 자동화 | Google Workspace에 최적화, 실무형 루틴 자동화 | 이메일 수신 → 회신 초안 자동 생성 |
| Apple Intelligence (iOS 18) | 온디바이스 AI, Siri 연동, 프라이빗 클라우드 연산 | 개인정보 보호 강화, Apple 생태계 깊은 통합 | 메시지 요약, 앱 간 맥락 연결 작업 |
| Kruti (Krutrim) | 지역 언어 지원, Excel 자동화, WhatsApp 연동 | 인도 시장 특화, 다중 언어 명령 처리 | 사용자가 말한 지출 내역 자동 정리 |
| Microsoft Copilot | Word, Excel, Outlook 통합 + Recall 기반 기억 검색 | 기업 업무에 최적화, Office 문서 작업 완전 자동화 | 회의 요약 → 문서 작성 → 메일 전송 자동화 |
💡 실전 팁: 어떤 플랫폼이 나에게 적합할까?
- GPTs: 다양하게 커스터마이징하고 싶고, 여러 툴을 연동하고 싶다면
- Claude: 이전 대화 기반으로 에이전트가 자연스럽게 이어지길 원한다면
- Google Gemini: Google 도구를 자주 쓰는 생산성 중심 사용자라면
- Apple Agent: iPhone 사용자로서 AI를 개인 도우미처럼 쓰고 싶다면
- Kruti: 현지화된 자동화 기능이 필요한 기업 사용자라면
직접 써보고 비교해보고 싶다면 Claude MCP 또는 GPTs의 agent 기능을 체험해보세요.
👉 Claude MCP 체험 바로가기 | OpenAI GPTs 만들기
4. 왜 지금 Agentic AI인가? – 세 가지 관점에서 읽는 2025년 트렌드
앞서 다양한 자율 에이전트 사례를 살펴봤습니다. 그렇다면 지금 이 시점, 왜 Agentic AI가 핵심 트렌드로 부상하고 있는지 이 섹션에서는 다음 세 가지 관점에서 살펴보겠습니다.
(1) 기술 발전 관점 – 기반 인프라의 변화
- LLM 모델이 더 똑똑해지고 메모리·도구 연동이 확장됨
- API 연동, 브라우징, 외부 도구 호출 능력이 급격히 향상됨
(2) 사용자 수요 관점 – 반복 작업에서 해방되길 원함
- 자동화된 보고서 작성, 이메일 발송, 콘텐츠 배포 수요 증가
- 단순 챗봇보다 “행동해주는 AI”를 찾는 실사용자 증가
(3) 산업 전략 관점 – 기업들이 플랫폼 전쟁을 벌이고 있음
- 애플, 구글, 마이크로소프트 모두 AI Agent를 핵심 전략으로 선언
- 에이전트가 OS에 녹아들면서 ‘AI 없는 인터페이스’가 사라지는 중
이처럼 기술, 사용자, 산업 전략이 동시에 맞물리며 Agentic AI는 2025년을 대표하는 키워드로 부상하고 있습니다.
5. 자율 에이전트의 기회와 위험 – 혁신인가, 위험한 위임인가?
자율 에이전트(AI Agent)의 등장은 분명히 새로운 혁신입니다. 그러나 동시에, 우리는 질문을 던져야 합니다.
“우리는 지금 AI에게 무엇을 위임하고 있는가?”
5.1 우리는 어느 정도까지 ‘생각’을 맡길 수 있을까?
에이전트형 AI는 사용자의 명령을 스스로 해석하고 목표를 달성하기 위해 복수의 단계를 자동 실행합니다. 하지만 이 과정에서 사용자가 구체적으로 '어떻게' 결정되었는지를 파악하기 어려워지는 지점이 생깁니다.
특히 Claude나 AutoGPT 계열은 사용자 대신 브라우저를 열고 글을 읽고 정리하며 행동하지만 그 ‘판단 과정’은 여전히 블랙박스에 가깝습니다.
인간의 사고 과정 일부를 외주화하는 상황에서 우리는 의사결정의 책임과 결과를 얼마나 통제할 수 있을까요?
5.2 신뢰와 통제의 균형 – ‘위임’인가, ‘포기’인가?
Agentic AI는 생산성을 극적으로 높이는 도구임이 분명합니다. 하지만 동시에, 너무 많은 과정을 AI에게 맡기게 되면 우리는 ‘도움받는 사용자’가 아니라 ‘감시 받는 대상’이 될 수도 있습니다.
- 예: 브라우저 히스토리, 캘린더, 메일 등 민감한 정보를 AI가 정기적으로 점검
- 예: 업무 요청을 주면 어떤 방식으로 수행됐는지 확인 불가
이처럼, 에이전트를 통제하고 있다는 착각은 실제로는 데이터 흐름과 의사결정의 주도권을 내주는 것일 수 있습니다.
5.3 AI 에이전트는 ‘나’보다 나를 더 잘 알게 될까?
사용자가 수많은 데이터를 에이전트에게 위임할수록 AI는 사용자의 습관, 일정, 성향을 더 잘 이해하게 됩니다. 이것은 개인화된 비서 경험을 가능케 하기도 하지만 동시에 ‘예측 가능한 인간’으로 압축되는 위험도 존재합니다.
- “프롬프트 마스터는 매주 화요일 저녁에 블로그 글을 씁니다.”
- “프롬프트 마스터는 GPT와 Claude를 교차 사용합니다.”
- “프롬프트 마스터는 클릭률이 낮은 콘텐츠를 빠르게 수정합니다.”
이런 프로파일링은 편리함을 주지만 결국 개인의 선택권과 우연성을 줄이는 방향으로 작동할 수 있습니다.
5.4 규제는 어떻게 따라갈 수 있을까?
에이전트형 AI는 단순한 챗봇과 달리 실제 시스템을 자동 조작합니다. 하지만 대부분의 국가에서는 아직 이러한 ‘자율행동 AI’에 대한 명확한 규제 기준이 마련되지 않았습니다.
- 사용자 몰래 전자메일 전송, 결제, 문서 발행 가능
- 책임 소재가 불분명: AI인가, 사용자인가, 플랫폼인가?
특히 업무용 에이전트를 도입하는 기업 입장에서는 법적・윤리적 기준이 명확하지 않은 상황에서 채택하기 어렵다는 한계가 존재합니다.
5.5 결국, 선택은 사용자에게 달려 있습니다
Agentic AI는 정말 놀라운 도구입니다. 하지만 지금은 이 기술의 ‘편리함’만이 아니라 그 뒤에 숨겨진 구조와 권력의 이동까지 함께 봐야 할 시점입니다.
우리는 더 많은 일을 빠르게 처리할 수 있게 되었지만 그만큼 덜 생각하고, 덜 통제하며, 덜 의심하는 존재가 될 수도 있습니다.
기술은 중립적이지 않습니다. 어떤 방향으로 쓰이느냐는 전적으로 우리의 태도에 달려 있습니다.
AI 에이전트의 프라이버시와 투명성을 어떻게 확보할지 고민하고 있다면 OECD의 AI 윤리 가이드라인이 매우 유용한 참고 자료입니다.
6. 나도 사용할 수 있을까? Agentic AI 실전 활용 팁
Agentic AI는 개발자나 AI 전문가만의 전유물이 아닙니다. Claude, GPT, 그리고 다양한 오픈소스 기반 툴을 활용하면
비개발자도 충분히 일상이나 업무에 Agent를 도입할 수 있습니다.
이제, 실전에서 바로 쓸 수 있는 방법들을 단계별로 소개해 드릴게요.
6.1 Claude MCP – 가장 쉬운 Agent 시작점
Anthropic의 Claude는 2025년 5월부터 ‘MCP(Memory, Code, Process)’ 기능을 통해 개인 맞춤형 Agent 구성이 가능해졌습니다.
Claude MCP로 할 수 있는활용 분야는 아래와 같습니다.
| 활용 분야 | 예시 |
|---|---|
| 콘텐츠 요약 | 구글 드라이브 연동 후 매일 PDF 보고서 요약 |
| 일정 정리 | Gmail 캘린더와 연동, 오늘 일정 브리핑 |
| 블로그 자동화 | Notion 연동 후 주제 조사 → 초안 작성 지원 |
| 고객 대응 | 이메일 분류 후 답변 작성 초안 자동 생성 |
| 리서치 에이전트 | 웹 브라우저 권한 설정 후 경쟁사 동향 자동 수집 |
📌 TIP: Claude에 직접 프롬프트로 "Act as my daily planner. Check my calendar and summarize today’s schedule."처럼 역할을 명시하면 훨씬 정확하게 작동합니다.
6.2 GPTs (ChatGPT Pro 전용) – 직접 만드는 나만의 Agent
OpenAI의 GPTs 기능은 사용자 맞춤 Agent를 코딩 없이 제작할 수 있는 대표적 서비스입니다.
GPTs 설정 흐름 예시:
- GPTs 만들기 버튼 클릭
- 이름, 역할, 기능 입력 (예: "블로그 초안 작성 도우미")
- 파일 업로드, 웹브라우저, 코드 인터프리터 기능 등 권한 설정
- 실제 사용하며 피드백 주면 지속 개선
✅ GPTs는 사용자가 직접 스킬을 설정할 수 있어 문서 자동화, 뉴스 요약, 주식 리포트 정리 등 업무 자동화에 유용합니다.
GPTs를 실제로 만들어보고 싶은 분은, 아래 가이드 글을 참고해 보세요.
👉 [GPTs란? 초보자를 위한 ChatGPT 맞춤형 챗봇 만들기 완벽 가이드]
ChatGPT 를 활용해 자동화된 콘텐츠 루틴을 실제로 수익화한 사례도 있습니다.
👉 [ChatGPT와 Canva로 SNS 콘텐츠 부업하기 – 시간당 3만 원 버는 루틴 공개]
6.3 Make (구 Integromat) – 웹툴 자동화의 강력한 친구
Make는 Notion, Google Calendar, Slack, Gmail 같은 웹 기반 툴들을 Agent처럼 자동 연결하는 워크플로우 툴입니다.
GPT + Make 조합 예시:
- 매일 아침 8시: RSS → GPT 요약 → Notion에 업로드
- 유튜브 업로드 → GPT가 썸네일 문구 생성 → Canva에 자동 입력
- 구글 설문 결과 → GPT 요약 → 슬랙으로 자동 보고
GPTs를 Make에서 API 방식으로 연동하면 진짜 'Agent’처럼 행동하는 자동화 흐름을 구성할 수 있어요.
6.4 AgentOps, CrewAI 등 고급형 오픈소스도 존재
조금 더 개발 친화적인 환경에서는 AgentOps, CrewAI 같은 툴을 활용해 LLM + 태스크 기반 에이전트를 구축할 수 있습니다.
| 툴명 | 설명 | 난이도 |
|---|---|---|
| AgentOps | Agent 작업을 추적, 모니터링, 최적화 | 상 |
| CrewAI | 여러 Agent가 협력하며 역할 분담 | 상 |
| LangGraph | 워크플로우를 시각화하고 자동 반복 | 중 |
비전문가에게는 어렵지만, 전문가에게는 확장성 있는 실전 프레임워크입니다.
6.5 사용 전에 꼭 기억해야 할 3가지 원칙
(1) 데이터 권한을 신중히 설정하세요
→ Agent에게 너무 많은 권한을 한꺼번에 주지 마세요
(2) 실행 전 프롬프트는 구체적으로!
→ “내 뉴스레터를 정리해줘”보다는 “5문장으로 요약하고 3가지 키워드 뽑아줘”가 훨씬 정확합니다
(3) 하나씩 테스트하며 확장
→ 처음엔 소규모 반복 작업부터 점차 넓혀가야 사고를 줄일 수 있어요
영상 자동화를 고려하고 있다면, Agentic AI와 함께 사용할 수 있는 AI 영상 툴도 함께 알아두는 것이 좋아요.
👉 [AI 영상 툴 4가지 비교와 활용 전략 – Sora, Synthesia, RunwayML, Pictory]
📌 요약 카드 – 누구를 위한 어떤 툴이 있나요?
| 사용자 유형 | 추천 툴 | 실전 예시 |
| 입문자 | Claude MCP | 일정 요약, 이메일 분류 |
| 중급자 | GPTs + Make | 블로그 자동화, 뉴스 요약 |
| 고급자 | CrewAI, AgentOps | 멀티 태스크 자동화, 팀 기반 에이전트 구성 |
🔗 지금 직접 사용해보세요
7. 자율 에이전트 시대를 살아가는 우리에게
Agentic AI는 단지 기술의 진보가 아니라 우리가 ‘일을 대하는 방식’과 ‘생각을 조직하는 방식’에 근본적인 전환을 요구하는 존재입니다.
명령을 내리면 실행하는 AI는 이제 기본이고 ‘목표’를 던져주면 스스로 계획을 세우고 실행하는 시대가 열렸습니다. 이제 우리는 더 이상 모든 단계를 직접 하지 않아도 됩니다. 하지만 그 자유는 통제와 신뢰에 대한 새로운 책임을 동반합니다.
우리가 에이전트를 사용한다는 건 시간을 절약하고 생산성을 높이는 일이기도 하지만 동시에 나를 대표할 대리인을 선택하고 관리하는 일이기도 합니다.
그 에이전트는 언제나 나보다 ‘빠르고 정확할’ 수 있지만 내가 진짜 원하는 결과를 알고 있는 것은 아닐 수 있습니다. 그래서 우리는 앞으로도 AI를 ‘쓰는 능력’만큼 ‘의도를 명확히 전하는 능력’도 함께 길러야 합니다.
AI는 도구입니다. 하지만 그 도구가 점점 ‘스스로 생각하고 행동하기 시작’할 때 도구와 나 사이의 경계는 희미해지고 우리는 생각보다 많은 것을 위임하게 됩니다.
그렇기에 지금, 우리는 무엇을 AI에게 맡기고 무엇은 스스로 판단할 것인지 끊임없이 물어야 합니다.
“Agentic AI는 당신의 미래를 대신 설계해줄 수도 있고 당신이 더 깊이 생각하도록 자극할 수도 있습니다. 선택은, 당신에게 달려 있습니다.”
🔗 AI를 도구로 ‘잘’ 쓰는 사람은 생각법도 다릅니다.
👉 [AI를 더 똑똑하게 쓰는 법 – 학습 방식을 알면 답이 보인다]
(Agentic AI 시대에 필요한 ‘질문력’과 활용 사고법을 함께 짚어보세요)
📌 지금 이 글을 읽고 있다면, Agentic AI의 흐름을 실행으로 전환해볼 타이밍입니다. 아래 링크에서 직접 써보고, 나만의 AI 에이전트를 오늘 바로 만들어보세요.
👉 GPTs로 나만의 AI 리서치 비서 만들기 시작하기
👉 Claude MCP에서 기억 기반 자동화 실험해보기
🟡 핵심 요약 (Key Takeaways)
- Agentic AI란?
스스로 목표를 인식하고 실행 계획을 짜며 다양한 도구를 활용해 문제를 해결하는 ‘자율형 AI 시스템’입니다. - 왜 주목받는가?
Claude, GPT, 애플, 구글 등 주요 기업들이 앞다퉈 자율 에이전트 기능을 출시하며 새로운 패러다임이 열리고 있습니다. - 대표 사례
AutoGPT, GPTs, Claude MCP, Apple Intelligence, Krutrim Kruti, Microsoft Copilot Agent 등 - 2025 트렌드와 맞물린 확산
생산성 자동화, 개인화된 조력자, 협업형 AI 시스템의 수요 증가와 맞물려 폭발적으로 성장 중입니다. - 활용 가능성 & 위험성
업무 자동화와 창의적 협업의 기회를 제공하지만, 데이터 유출과 책임 불분명 등의 윤리적 리스크도 존재합니다. - 실전 팁
Claude MCP, GPTs, Make, Zapier 등을 활용하면 초보자도 일상 속 자동화를 시작할 수 있습니다.
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❓ FAQ – 자주 묻는 질문들
Q1. Agentic AI와 기존 AI는 어떤 차이가 있나요?
A. 기존 AI는 질문에 답하거나 하나의 명령을 수행하는 ‘반응형 도구’였다면 Agentic AI는 사용자의 목표를 이해하고 스스로 실행 단계를 설계해 능동적으로 행동하는 ‘자율형 시스템’입니다. 예를 들어 Claude의 MCP는 메일 정리, 문서 요약, 캘린더 관리 등을 스스로 처리할 수 있습니다.
Q2. AutoGPT와 Claude MCP는 어떤 차이가 있나요?
A. AutoGPT는 오픈소스 기반의 자율 에이전트로 비교적 실험적인 성격이 강하고 Python 환경에서 실행됩니다. 반면 Claude MCP는 Anthropic이 개발한 상용 서비스로 보안과 사용자 친화성을 고려한 통합형 AI 에이전트입니다.
Q3. GPTs로도 자율 에이전트처럼 사용할 수 있나요?
A. 네, 가능합니다. GPTs는 사용자 맞춤 설정을 통해 특정 목표를 수행하도록 설계할 수 있습니다. 단, 작업 자동화와 외부 도구 연동은 플러그인이나 외부 API, Zapier 등의 연결이 필요해요.
Q4. 자율 에이전트는 어느 수준까지 자동화가 가능한가요?
A. 일정 정리, 이메일 회신, 노션 문서 업데이트, 블로그 포스팅 예약, 콘텐츠 초안 작성, 쇼핑 자동화 등 반복적이고 규칙 기반의 작업은 상당히 높은 수준까지 자동화할 수 있습니다. 단, 의사결정이 요구되는 복잡한 판단은 여전히 인간의 검토가 필요합니다.
Q5. 자율 에이전트를 사용할 때 가장 주의할 점은 무엇인가요?
A. 데이터 접근 권한 설정과 동작 확인이 가장 중요합니다. 특히 Gmail, Notion, Google Drive, 클라우드 기반 캘린더 등과 연결할 경우 잘못된 접근이나 의도치 않은 행동을 방지하기 위해 반드시 초기 설정을 꼼꼼히 확인해야 합니다.
Q6. Claude MCP, GPTs, Apple Intelligence 중 무엇을 먼저 써보는 게 좋을까요?
A. 초보자라면 Claude MCP가 가장 직관적이며 설정이 간단합니다. GPTs는 고급 사용자에게 맞고 Apple Intelligence는 아직 iOS17 이상이 필요하며 한국어 지원이 제한적일 수 있습니다.