인공지능(AI) 에이전트가 연구 단계를 넘어 기업의 사무 환경, 생산 라인, 그리고 핵심 운영 시스템에 본격적으로 도입됨에 따라, 차세대 에이전트 시스템의 발전을 주도할 세 가지 주요 경향이 부상하고 있다. 이러한 흐름은 AI 에이전트의 신뢰성, 맞춤화 수준, 그리고 확장성을 기업이 요구하는 수준으로 끌어올리는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 전망된다.
첫째, 다중 에이전트 오케스트레이션을 위한 통합 프레임워크의 등장이다. 마이크로소프트(MS)가 새롭게 선보인 '애저 AI 파운드리 에이전트 서비스'는 시맨틱 커널(Semantic Kernel)과 오토젠(AutoGen)을 단일 소프트웨어 개발 키트(SDK)로 결합, 고객 지원, 코드 검토, 자율 데이터 분석 등 특정 작업을 수행하는 다수의 에이전트를 신속하게 구축하고 유기적으로 연동하는 과정을 대폭 간소화했다. 내장된 메시지 라우팅, 상태 관리 및 모니터링 기능을 통해 개발자들은 더 이상 에이전트 간의 통신, 추론, 협업을 위해 분산된 여러 라이브러리를 개별적으로 관리해야 하는 번거로움을 덜게 되었다.
둘째, AI 에이전트의 '신원(Identity)'과 '거버넌스(Governance)'가 핵심 관리 요소로 부상하고 있다. MS는 '엔트라 에이전트 ID(Entra Agent ID)'를 통해 기업이 각 에이전트에 검증 가능한 고유 신원을 부여하도록 지원한다. 이를 통해 기존의 인간 사용자와 유사한 수준의 세분화된 접근 제어, 감사 추적, 규정 준수 확인이 가능해진다. 이는 기존의 제한된 환경에서 운영되던 '샌드박스형 봇'에서 벗어나, 관리형 '디지털 인력'으로의 전환을 의미하며, 기업이 금융, 헬스케어, 법률 등 민감한 영역에서도 AI 에이전트를 안전하게 배포할 수 있는 기반을 마련한다.
셋째, 기업 내부 데이터를 활용한 로우코드(Low-Code) 기반 맞춤화가 확산될 전망이다. '코파일럿 튜닝(Copilot Tuning)' 기능을 통해 기업의 실무팀은 복잡한 프롬프트 엔지니어링 과정 없이, 간단한 설정 인터페이스(UI)만으로 계약서, 코드베이스, 업무 매뉴얼 등 조직의 고유 지식 자산에 맞춰 AI 에이전트를 최적화할 수 있다. 초기 도입 기업들은 이렇게 미세 조정된 에이전트가 법률 문서 요약, 상황 인지형 분석 자료 생성, 규정 준수 자동 점검 등의 작업에서 일반 모델 대비 최대 40% 향상된 정확도를 보였다고 보고했다.
이러한 변화는 다양한 산업군에 걸쳐 중요한 의미를 지닌다. 생명 과학 분야에서는 신원이 보증된 에이전트를 통한 규제 준수형 자율 시스템이 감사 가능성을 유지하면서 신약 개발 워크플로우를 가속화할 수 있다. 금융 서비스 업계는 기업 정책을 숙지하고 감사된 인증 정보를 보유한 특화 에이전트를 통해 실시간 위험 평가 역량을 강화할 수 있을 것으로 기대된다. 제조 및 물류 분야에서는 다중 에이전트 시스템이 실시간 데이터를 기반으로 작업을 동적으로 재조정하며 공급망 전체를 효율적으로 관리하는 데 기여할 것이다.
향후 기업들이 대규모 AI 에이전트 도입을 계획함에 따라, 에이전트를 단순한 스크립트가 아닌 관리형 디지털 신원으로 취급하는 플랫폼의 채택 여부가 성공의 관건이 될 것이다. 통합 SDK, 신원 관리 프레임워크, 로우코드 튜닝 도구는 확장 가능하고 신뢰할 수 있으며 각 산업에 특화된 AI 에이전트 구축의 청사진을 제시하고 있다.
보다 자세한 내용은 마이크로소프트가 발표한 에이전틱 웹 및 애저 AI 파운드리 에이전트 서비스 관련 자료(원문 링크: [https://news.microsoft.com/source/asia/2025/05/20/microsoft-build-2025-the-age-of-ai-agents-and-building-the-open-agentic-web-2/](https://news.microsoft.com/source/asia/2025/05/20/microsoft-build-2025-the-age-of-ai-agents-and-building-the-open-agentic-web-2/))에서 확인할 수 있다.
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