AI 에이전트의 부상: LLM의 한계를 넘어서는 툴 호출과 오케스트레이션

핵심 트렌드: 대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트 생성에 뛰어나지만 실제 행동을 수행하는 데 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위해 LLM에 외부 툴(API)을 연동하여 작업을 수행하는 AI 에이전트 개념이 부상하고 있습니다.

주요 변화 및 영향:
* LLM의 한계 극복: LLM은 이메일 발송, 소프트웨어 실행, SEO 개선 등 직접적인 행동이 불가능했습니다. AI 에이전트는 LLM이 '무엇을', '언제' 해야 할지 결정하고, 특정 툴을 호출하여 이러한 한계를 극복합니다.
* 툴 호출(Tool Calling)의 중요성: LLM에게 고유한 설명과 함께 다양한 툴(API)을 제공하고, LLM이 사용자 쿼리를 충족하기 위해 적절한 툴을 선택하고 호출하는 방식이 핵심입니다.
* AI 오케스트레이션: 여러 툴을 조율하고 AI가 실시간으로 의사결정을 내리는 오케스트레이션은 AI의 활용 범위를 혁신적으로 확장시킵니다. 복잡한 작업(예: 온라인 음식 주문)도 자동화 가능해집니다.
* MCP 서버의 표준화: Anthropic이 제안한 MCP(Model-Contract Protocol) 서버는 LLM이 서드파티 API를 쉽게 활용할 수 있도록 하는 표준 API 통신 방식을 제공합니다. 이는 AI 에이전트 구축 및 확장에 기여할 것입니다.
* 미래 전망: 초기 단계이지만, MCP 서버와 같은 표준화된 접근 방식은 AI 에이전트의 일반화 및 전문화(예: 법률, 레스토랑 체인, 소셜 미디어 데이터 분석)를 가속화할 것으로 예상됩니다.

트렌드 임팩트: AI 에이전트는 반복적이고 시간 소모적인 업무를 자동화하여 생산성을 극대화하고, 인간은 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있게 합니다. 이는 다양한 산업 전반의 워크플로우 변화를 가져올 것입니다.

업계 반응 및 전망: 현재는 초기 단계이며 관련 리소스가 많지 않지만, AI 에이전트와 툴 호출 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 미래에는 더욱 효율적이고 전문화된 AI 에이전트 생태계가 구축될 것으로 전망됩니다. LLM의 의사결정 능력이 더욱 중요해질 것입니다.