2025년 주목해야 할 10대 AI 에이전트 🚀
작년에는 AI 에이전트가 단순히 헤드라인을 장식하는 데 그치지 않고, 우리가 일하고 소통하고 문제를 해결하는 방식을 변화시켰습니다. 지루한 작업 자동화부터 복잡한 문제 해결까지, 개발자와 비즈니스에 없어서는 안 될 조력자가 되었습니다.
2025년에 접어들면서 AI 에이전트는 이미 더 뛰어난 능력과 다재다능함을 갖추기 위한 준비를 하고 있습니다. 이러한 시스템은 데이터를 분석하고, 의사 결정을 내리고, 도구 및 환경과 원활하게 통합할 수 있는 강력한 비서가 곁에 있는 것과 같습니다.
이러한 시스템이 획기적인 이유는 다음과 같습니다:
🧠 추론: 지시를 따르기만 하는 것이 아니라 문제를 통해 사고합니다.
🛠️ 도구 사용: API에 연결하거나 하드웨어를 제어해야 하나요? 저희가 도와드리겠습니다.
📚 정보 검색: 대규모 언어 모델(LLM), Milvus, Zilliz Cloud 등의 벡터 데이터베이스, 임베딩 모델 등의 도구와의 통합을 통해 방대한 데이터 세트를 버터처럼 빠르게 처리할 수 있습니다.
🌍 환경 인식: 대화나 물리적 세계에서 맥락을 파악합니다.
이번 포스팅에서는 2025년에 주목해야 할 가장 인상적인 AI 에이전트 10가지를 소개합니다. 더 스마트하고, 더 빠르고, 더 뛰어난 기능을 갖춘 앱을 개발하는 데 관심이 있다면 이러한 도구들을 계속 주시해야 할 것입니다. 지금 바로 시작해보세요! 🌟
구글의 프로젝트 아스트라: 일상생활을 위한 AI 지원의 재정의
구글의 프로젝트 아스트라는 딥마인드에서 개발한 고급 AI 에이전트로, 멀티모달 기능을 통해 일상 생활에 원활하게 통합되도록 설계되었습니다. 최근 출시된 에이전트 영역의 AI 모델인 Gemini 2.0을 기반으로 하는 Astra는 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오 등 다양한 입력을 처리하고 반응하여 고도로 상호 작용하고 직관적인 비서가 됩니다.
Astra의 뛰어난 기능으로는 문맥 이해를 위한 실시간 메모리, 고급 도구 사용(예: Google 검색, 지도, 렌즈), 사물 식별 또는 추천 제공과 같은 작업 지원 기능이 있습니다. 예를 들어, 사용자는 휴대폰으로 책장을 가리키며 아스트라에게 가장 높은 등급의 책을 찾아달라고 요청할 수 있어 디지털 세계와 실제 세계를 연결하는 독특한 능력을 보여줄 수 있습니다. 아스트라는 일부 기능을 다른 Google 제품에 통합할 계획이며, 2025년 이후에는 개인용 AI를 재정의할 예정입니다.
현재 프로젝트 아스트라는 기능을 개선하고 범용 AI 비서의 새로운 용도를 발굴하기 위해 소수의 신뢰할 수 있는 사용자를 대상으로 테스트를 진행 중입니다. 관심이 있으시다면 대기자 명단에 가입하여 테스터가 될 수 있습니다.
Microsoft의 코파일럿: 워크플로 간소화 및 생산성 향상
Microsoft Copilot은 일상적인 작업과 워크플로우를 간소화하도록 설계된 Office 365 및 Dynamics 365와 같은 다양한 Microsoft 오피스 플랫폼에 통합된 AI 에이전트입니다. 예를 들어 Word에서 Copilot은 보고서 초안을 작성하거나 기존 텍스트를 수정하는 데 도움을 줍니다. Excel에서는 자연어 입력을 기반으로 수식을 생성하고 시각화를 만드는 데 도움이 됩니다. Teams에서는 회의를 요약하고, 핵심 사항을 강조 표시하고, 작업 항목을 제안하여 공동 작업을 향상시킵니다. 사용자의 상황에 맞게 조정할 수 있는 기능 덕분에 생산성 향상을 위한 실용적이고 효율적인 에이전트입니다.
개발자의 경우 Copilot은 최종 사용자의 작업을 넘어 Azure와의 통합을 통해 워크플로를 자동화하고 비즈니스 프로세스를 관리할 수 있습니다. 사람들이 이미 매일 사용하는 도구에 AI를 내장함으로써 Microsoft Copilot은 반복적인 작업을 간소화하여 팀이 더 복잡하고 창의적인 과제에 집중할 수 있도록 합니다.
ChatGPT 플러그인: 실제 작업으로 GPT의 범위 확장하기
ChatGPT 플러그인은 OpenAI의 GPT 모델을 외부 시스템과 상호 작용할 수 있는 강력한 도구로 전환하여 텍스트 생성 이상의 실제 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 이러한 플러그인을 통해 ChatGPT는 실시간 데이터를 가져오고, Expedia, Wolfram Alpha, Zapier와 같은 타사 서비스와 통합하고, 워크플로우를 자동화하여 개인과 기업 모두를 위한 역동적인 AI 비서의 역할에 더 가까워질 수 있습니다. 예를 들어, 사용자는 ChatGPT에 항공편 예약, 복잡한 방정식 계산 또는 여러 앱에서 반복적인 작업을 자동화하도록 요청할 수 있습니다.
ChatGPT 플러그인은 완전한 자율 에이전트는 아니지만, 프롬프트에 동적으로 응답하고 외부 도구를 활용하여 작업을 완료함으로써 에이전트와 유사한 행동을 가능하게 합니다. 개발자에게는 광범위한 설정 없이도 맞춤형 워크플로를 구축하거나 스마트 자동화를 추가할 수 있는 더 간단한 방법을 의미합니다.
OpenAI는 아직 구글의 프로젝트 아스트라나 마이크로소프트의 코파일럿과 같은 독립형 AI 에이전트를 출시하지 않았지만, 소문과 추측에 따르면 향후 코드명 "오퍼레이터"를 통해 에이전트와 같은 자율성을 제공할 수 있는 제품이 출시될 예정입니다. 이 분야에서 OpenAI가 어떻게 발전해 나갈지 계속 지켜봐 주세요!
AutoGPT: 자율 작업 실행의 선구자
AutoGPT 는 실험적인 오픈 소스 프로젝트로, GPT 모델을 최소한의 인간 입력으로 복잡한 다단계 작업을 수행할 수 있는 자율 에이전트로 변환합니다. AutoGPT는 GPT-4의 강력한 기능을 활용하여 높은 수준의 목표를 더 작고 실행 가능한 작업으로 세분화하여 순차적으로 실행하고 그 결과를 반복하여 원하는 결과를 달성할 수 있습니다. 따라서 개발자들이 널리 채택한 자율 AI 에이전트의 초기 사례 중 하나입니다.
아직 초기 단계에 머물러 있지만 AutoGPT는 자율 에이전트의 잠재력을 보여줌으로써 AI 커뮤니티의 상상력을 사로잡았습니다. 개발자들은 연구 도우미에서 자동화된 워크플로 관리자에 이르기까지 단순한 응답을 넘어서는 애플리케이션을 구축하기 위해 이 기능을 실험하고 있습니다. AutoGPT는 단순히 답변만 제공하는 것이 아니라 조치를 취하는 AI 에이전트의 성장 추세를 강조하며 향후 더욱 정교한 자율 시스템으로 나아갈 수 있는 길을 열어줍니다.
BabyAGI: 확장 가능한 솔루션을 위한 경량 작업 자동화
BabyAGI는 작업을 반복적이고 지능적으로 실행하도록 설계된 경량 오픈소스 자율 에이전트입니다. AutoGPT와 마찬가지로 GPT-4로 구동됩니다. 작업 관리 및 실행에 중점을 두어 작업 중심의 AI 솔루션을 탐색하는 개발자를 위한 유연하고 강력한 도구입니다. 모듈식 설계를 통해 개발자는 워크플로를 사용자 지정하고, 다양한 데이터베이스와 통합하고, 특정 요구사항에 맞는 솔루션을 구축할 수 있습니다.
고립된 쿼리에 응답하는 단순한 LLM과 달리 BabyAGI는 중요한 목표에 따라 작업 대기열을 생성하고 우선순위를 지정한 다음 단계별로 작업을 완료합니다. 예를 들어 '주제 조사 및 결과 요약'과 같은 상위 수준의 지시가 주어지면 BabyAGI는 이를 리소스 수집, 콘텐츠 분석, 일관된 요약 초안 작성과 같은 하위 작업으로 자율적으로 세분화합니다.
BabyAGI는 가볍고 확장 가능한 설계로 차별화됩니다. 광범위한 리소스를 요구하지 않으면서도 핵심 AI 기능을 제공하므로 예산이 제한된 조직도 쉽게 접근할 수 있습니다. 또한 적응형 학습 시스템은 사용자의 요구에 따라 진화하여 시간이 지남에 따라 더욱 개인화되고 효율적인 지원을 보장합니다. 최근 업데이트를 통해 향상된 협업 기능도 도입되어 BabyAGI는 공유 프로젝트를 진행하는 소규모 팀에게 유용한 도구가 되었습니다.
오라클의 미라클 에이전트: 데이터 기반 의사 결정을 위한 엔터프라이즈급 AI
오라클의 미라클 에이전트는 데이터베이스 관리 및 비즈니스 인텔리전스에 중점을 두고 엔터프라이즈 환경에 특화된 50개 이상의 전문 AI 에이전트로 구성된 제품군입니다. 오라클의 클라우드 에코시스템에 긴밀하게 통합된 미라클 에이전트는 데이터 처리 및 시각화를 자동화하여 기업이 최소한의 수동 개입으로 인사이트를 도출할 수 있도록 지원합니다.
예를 들어, 교대 근무 스케줄링 어시스턴트는 직원들의 근무 일정을 생성하고 관리하여 개인의 선호도와 규정 준수 규정을 수용하도록 지원합니다. 직원 채용 어드바이저는 후보자 소싱과 채용 프로세스를 간소화하여 채용 시간을 단축하는 데 도움을 줍니다. 공급망 관리의 경우, 고객 영업 담당자 가이드는 고객과의 상호 작용을 개선하기 위한 맞춤형 인사이트를 제공합니다.
최근 업데이트를 통해 확장성이 향상되어 더 큰 데이터 세트와 더 복잡한 쿼리를 지원할 수 있게 되었습니다. 또한 예측 분석 기능을 통해 기업은 트렌드를 예측하고 선제적인 의사결정을 내릴 수 있습니다.
멀티온의 에이전트 API: 개발자를 위한 간편한 웹 자동화
멀티온의 에이전트 API는 다양한 애플리케이션과 디바이스에 AI 에이전트를 통합하여 웹 기반 작업을 자동화하고 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 개발자 중심 플랫폼입니다. 2024년 4월 공개 베타 버전으로 출시된 에이전트 API를 통해 개발자는 웹 사이트 탐색, 데이터 추출, 온라인 거래 완료 등 웹에서 복잡한 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트를 임베드할 수 있습니다.
에이전트 API는 파이썬과 자바스크립트 SDK를 모두 지원하므로 LangChain, LlamaIndex 등 널리 사용되는 LLM 프레임워크와 원활하게 통합할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 개발자는 웹 콘텐츠를 쉽게 탐색, 스크래핑, 조작할 수 있는 맞춤형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
다양한 분야의 개발자와 기업들이 작업을 자동화하고 고객을 지원하기 위해 에이전트 API를 채택했습니다. 예를 들어, 스마트 기기 제조업체는 기기에서 바로 차량 서비스 주문, 온라인 구매, 레스토랑 예약과 같은 작업을 실행할 수 있는 음성 비서를 통합했습니다. 마찬가지로 쇼핑 및 여행 플랫폼은 API를 활용하여 구매 및 예약 프로세스를 간소화함으로써 사용자의 참여를 유지하고 외부 사이트 이동과 관련된 마찰을 줄입니다.
AgentGPT: 브라우저 기반 자율 AI
AgentGPT는 사용자가 브라우저에서 직접 작업 중심 에이전트를 배포할 수 있는 오픈 소스 자율 AI 에이전트입니다. 단순성과 접근성을 위해 설계된 AgentGPT를 통해 사용자는 최소한의 사용자 개입으로 복잡한 다단계 작업을 실행할 수 있는 AI 에이전트를 만들고 관리할 수 있습니다. 개발자와 비개발자 모두 자율 AI의 성능을 실험할 수 있는 실습 방법을 제공하도록 설계되었습니다.
에이전트GPT의 가장 큰 특징은 브라우저 내 기능으로 광범위한 설정이나 외부 소프트웨어가 필요하지 않다는 점입니다. 따라서 작업 중심 AI 워크플로우를 실험하기 위한 진입 장벽이 낮아져 진화하는 AI 환경에서 유용한 도구가 될 수 있습니다.
Aomni: AI 기반 리서치 및 영업 자동화
Aomni 는 계정 계획 및 잠재 고객 발굴을 자동화하여 B2B 영업 및 리서치를 혁신하도록 설계된 AI 에이전트입니다. 개인화된 비서 역할을 하는 Aomni는 심층적인 웹 조사를 수행하고, 이상적인 고객 프로필(ICP)을 식별하며, 전략적 계정 계획을 생성합니다. 복잡한 정보를 분석하고 고객의 니즈와 비즈니스 오퍼링 간의 연결점을 찾아내는 능력은 워크플로우를 최적화하고 거래를 더 빨리 성사시키려는 영업팀에게 유용한 도구입니다.
Aomni의 주요 기능 중 하나는 기업의 특정 데이터에 맞는 맞춤형 AI 에이전트를 트레이닝할 수 있다는 점입니다. 에이전트는 제품, 시장, 목표를 이해함으로써 포괄적인 계정 전략과 즉시 사용 가능한 결과물을 생성합니다. 예를 들어, 대상 기업의 과제를 분석하여 솔루션에 맞게 조정하고 홍보 계획을 생성하여 시간을 절약하는 동시에 정확도를 높일 수 있습니다.
가볍고 확장 가능한 설계로 모든 규모의 비즈니스가 Aomni의 기능을 활용할 수 있습니다. 새로운 시장을 개척하는 스타트업이든, 고객 기반 전략을 개선하는 기업이든, Aomni는 조사를 간소화하고 참여도를 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다.
아마존 베드락 에이전트: 비즈니스 워크플로우를 위한 지능형 자동화
아마존 베드락 에이전트는 처음부터 복잡하게 시작하지 않고도 AI 기반 솔루션을 구축하고자 하는 개발자를 위한 AWS의 최신 제품입니다. 이 에이전트는 기초 모델과 실제 도구 및 데이터와의 손쉬운 통합을 결합하여 애플리케이션에 맞는 맞춤형 AI 워크플로우를 생성할 수 있는 기능을 제공합니다.
베드락 에이전트를 실용적으로 만드는 것은 유연성입니다. 고객 지원용 챗봇, 백엔드 워크플로 자동화, 추천 시스템 구축 등 어떤 작업을 하든 데이터와 비즈니스 규칙을 안전하게 사용하도록 에이전트를 세밀하게 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 물류 앱에서는 민감한 세부 정보를 노출하지 않고도 외부 시스템에서 실시간 데이터를 가져와 재고를 추적하고 배송을 예약하는 데 Bedrock 에이전트를 사용할 수 있습니다.
또한 이러한 에이전트는 인기 있는 API를 기본적으로 지원하므로 기존 스택에 쉽게 연결할 수 있습니다. 최소한의 설정으로 주문 처리 또는 분석 실행과 같은 작업을 트리거할 수 있습니다. 또한 Bedrock은 서버리스이므로 애플리케이션 확장에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
벡터 데이터베이스: 장기 에이전트 메모리의 근간: 벡터 데이터베이스
이 블로그에 소개된 AutoGPT, Google의 Astra와 같은 AI 에이전트는 인상적인 작품입니다. 단순히 데이터를 처리하는 데 그치지 않고 거의 인간과 같은 방식으로 분석하고 추론하며 의사 결정을 내립니다. 하지만 사람과 마찬가지로 에이전트도 효과적으로 작동하려면 안정적인 메모리가 필요합니다. 바로 이 점에서 벡터 데이터베이스는 컨텍스트 데이터를 저장, 관리 및 검색하는 데 필수적인 인프라를 제공합니다. 많은 선도적인 AI 에이전트들이 Milvus 및 Zilliz Cloud와 같은 벡터 데이터베이스를 사용하여 빠르고 효율적이며 확장 가능한 메모리 시스템을 제공하고 있습니다.
벡터 데이터베이스는 정보를 고차원 벡터로 저장하여 텍스트, 이미지 또는 오디오와 같은 비정형 데이터의 의미적 의미를 포착합니다. 이러한 구조를 통해 AI 에이전트는 유사성 검색을 수행하고 문맥과 관련된 정보를 즉시 검색할 수 있습니다. 예를 들어, 에이전트가 새로운 쿼리에 직면했을 때 메모리 시스템을 활용하여 유사한 과거 상호 작용이나 관련 지식을 찾아내어 정보에 입각한 결정을 내리고 새로운 상황에 적응할 수 있습니다. 이러한 메모리가 없다면 상담원은 고급 추론과 적응형 학습에 필요한 연속성이 부족할 것입니다.
AI 에이전트를 직접 구축하는 방법을 빠르게 알아보려면 아래 튜토리얼을 확인하세요.
결론
이 목록에 소개된 AI 에이전트는 2025년에 가능한 일의 시작에 불과합니다. 개인 지원을 재정의하는 구글의 프로젝트 아스트라부터 기업 워크플로우를 간소화하는 아마존 베드락 에이전트까지, 이러한 도구는 AI가 우리의 업무, 창작, 기술과의 상호 작용 능력을 어떻게 변화시키고 있는지를 보여 줍니다.
물론 이 목록이 전부는 아닙니다. Anthropic의 클로드 에이전트(https://www.anthropic.com/claude), 허깅 페이스의 트랜스포머 에이전트(https://huggingface.co/blog/agents), 라마인덱스의 라마 에이전트(https://www.llamaindex.ai/blog/introducing-llama-agents-a-powerful-framework-for-building-production-multi-agent-ai-systems) 등 다른 유망한 에이전트들도 에이전트 AI의 미래를 만들어가고 있습니다. 오늘날 AI 에이전트의 다양성과 전문성은 인공지능의 잠재력을 최대한 활용하고자 하는 모든 개발자, 비즈니스 또는 기술 애호가들을 위한 무언가가 있다는 것을 의미합니다. 또한 이러한 에이전트 중 요구 사항을 충족하는 것이 없다면 벡터 데이터베이스, LLM, 프레임워크와 같은 도구를 사용하여 특정 요구 사항에 맞는 자체 AI 에이전트를 언제든지 구축할 수 있으므로 맞춤형 솔루션을 그 어느 때보다 쉽게 만들 수 있습니다.
AI의 세계가 발전함에 따라 이를 지원하는 에이전트도 발전할 것입니다. 이러한 도구를 통합하는 개발자이든, 이러한 기능을 활용하는 기업이든, 핵심은 정보를 파악하고 적응할 준비를 갖추는 것입니다. 수많은 가능성이 열려 있는 만큼, 2025년 이후를 변화시킬 획기적인 AI 에이전트가 이미 개발 중일 수도 있습니다.
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Fendy FengFendy Feng is the Technical Marketing Writer at Zilliz. She has extensive experience developing and enhancing the impact of open-source projects in various global markets by producing high-quality, tailored content. Before joining Zilliz, Fendy worked as a Content Strategist at PingCAP, a fast-growing E-Series startup renowned for its open-source distributed SQL database.
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