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경제

AI 에이전트: 시장 현황, 경쟁 구도 및 투자 전략 심층 분석

by 리서치가이 2025. 10. 7.

Executive Summary

인공지능(AI) 에이전트 시장은 기술적 변곡점을 지나 폭발적인 성장기에 진입하고 있다. 2024년 약 52억 5천만~54억 달러 규모로 평가된 이 시장은 연평균 성장률(CAGR) 약 46%를 기록하며 2030년까지 500억 달러를 상회하는 거대 시장으로 성장할 전망이다.1 IDC는 더 나아가 에이전트를 지원하는 인프라와 서비스를 포함한 광의의 '에이전트 AI(Agentic AI)' 관련 지출이 2029년까지 1조 3천억 달러에 달하며 전체 IT 지출의 26% 이상을 차지할 것으로 예측했다.3 이는 단순한 신기술의 등장이 아닌, 기업 IT 예산의 근본적인 재편을 의미한다.

 

 

본 보고서의 핵심 논지는 AI 에이전트가 기존의 반응형 AI 도구에서 벗어나, 사용자를 대신해 목표를 설정하고, 계획을 수립하며, 자율적으로 행동하는 '프로액티브 시스템'으로의 패러다임 전환을 이끌고 있다는 점이다.4 이러한 전환은 대규모 언어 모델(LLM)의 성숙과 단일 에이전트를 넘어 다수의 전문 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent Systems, MAS) 아키텍처의 부상으로 가속화되고 있다.

 

경쟁 구도는 빅테크 기업들이 각자의 핵심 역량을 기반으로 시장 지배력 강화에 나서는 양상이다. 마이크로소프트는 Office 365와 Dynamics 생태계를 통해 기업용 시장을, 구글은 검색과 안드로이드 플랫폼을 통해 소비자 시장의 '행동 영역(Action Surface)'을 선점하려 하고 있다. AWS는 강력한 클라우드 인프라를 기반으로 기업용 에이전트 구축 및 운영을 위한 백엔드 플랫폼을 제공하며, OpenAI는 기술적 선도성을 바탕으로 개발자 생태계를 구축하는 데 주력하고 있다. 메타는 오픈소스 모델인 Llama와 방대한 소셜 데이터를 활용한 독자적인 경로를 모색 중이다.

 

투자 관점에서 기회는 '에이전트 스택(Agentic Stack)' 전반에 걸쳐 존재한다. 그러나 신규 진입자에게 가장 방어 가능한 해자(moat)는 범용 수평적 에이전트 개발이 아닌, 깊은 도메인 지식과 복잡한 데이터 통합이 요구되는 특정 산업 분야의 수직적 애플리케이션에서 발견될 것이다. 성공적인 스타트업은 단순히 기술을 판매하는 것을 넘어, 에이전트를 중심으로 핵심 비즈니스 워크플로우를 재설계하는 '워크플로우 혁신' 파트너로서의 역할을 수행할 것이다.

 

물론 이러한 장밋빛 전망 이면에는 기술적 취약성, 윤리적 딜레마, 그리고 진화하는 규제 환경이라는 상당한 역풍이 존재한다. 특히 멀티 에이전트 시스템의 등장은 에이전트 간 상호작용을 노리는 새로운 보안 위협을 야기하며, 이는 '에이전트 AI 보안'이라는 새로운 시장 기회를 창출할 것이다. 궁극적으로 이 시장의 장기적인 승자는 가장 뛰어난 기술을 개발하는 기업을 넘어, 기술의 신뢰성을 확보하고 책임 있는 배포를 통해 사용자와 사회의 신뢰를 얻는 기업이 될 것이다.

 

Section 1: The Agentic Revolution - A Paradigm Shift in AI

1.1. Beyond Chatbots: Defining the Modern AI Agent

AI 에이전트는 단순한 챗봇이나 AI 비서를 넘어선 개념이다. 현대적 AI 에이전트의 핵심은 사용자나 다른 시스템을 대신하여 특정 목표를 달성하기 위해 환경을 인식하고, 추론하며, 계획하고, 학습하며, 자율적으로 행동하는 소프트웨어 시스템으로 정의된다.6 이들을 이전의 AI 도구와 구별하는 가장 중요한 특징은 '주체성(agency)'과 '자율성(autonomy)'이다.8

AI 에이전트의 본질적인 특성은 다음과 같다.

 

  • 자율성 (Autonomy): 지속적인 인간의 감독 없이 독립적으로 작동하고 의사결정을 내릴 수 있는 능력이다.7 이는 AI 비서나 봇과 비교했을 때 가장 높은 수준의 자율성을 의미한다.
  • 계획 및 추론 (Planning & Reasoning): 복잡하고 여러 단계로 이루어진 목표를 관리 가능한 하위 작업으로 분해하고, 잠재적 행동을 평가하며, 전략적 계획을 수립한다.7 이 능력의 핵심에는 LLM이 자리 잡고 있다.8
  • 메모리 (Memory): 단기(작업) 메모리와 장기 메모리를 통해 맥락을 유지하며, 과거의 상호작용으로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 행동을 조정할 수 있다.7
  • 도구 사용 (Tool Use): 웹 브라우저와 같은 인간을 위한 도구와 API와 같은 컴퓨터를 위한 도구를 모두 사용하여 환경과 상호작용하고 실제 세계에서 행동을 수행할 수 있다.8

 

이러한 특성들은 종종 혼용되는 '봇', 'AI 비서', 'AI 에이전트'라는 용어 간의 명확한 기술적 차이를 만들어낸다. 봇은 사전 정의된 규칙을 따르고, AI 비서는 사용자 프롬프트에 반응하지만 최종 의사결정은 사용자에게 맡긴다. 반면, AI 에이전트는 목표 달성을 위해 주도적으로 행동하고 독립적으로 의사결정을 내릴 수 있다는 점에서 근본적인 차이가 있다.7

 

Table 1: AI Agent vs. AI Assistant vs. Bot

기능 봇 (Bot) AI 비서 (AI Assistant) AI 에이전트 (AI Agent)
목적 간단한 작업 또는 대화 자동화 사용자의 작업 지원 자율적, 주도적 작업 수행
핵심 역량 사전 정의된 규칙 준수, 제한된 학습 요청/프롬프트에 응답, 정보 제공, 간단한 작업 완료, 행동 추천 (사용자가 결정) 복잡한 다단계 행동 수행, 학습 및 적응, 독립적 의사결정
상호작용 반응형 (트리거 또는 명령어에 응답) 반응형 (사용자 요청에 응답) 주도형 (목표 지향적)
자율성 가장 낮음 (프로그래밍된 규칙 준수) 중간 (사용자 입력 및 지시 필요) 가장 높음 (독립적 운영 및 의사결정)
복잡성 간단한 작업 및 상호작용에 적합 간단한 작업 및 정보 제공에 적합 복잡한 작업 및 워크플로우 처리에 설계됨
학습 제한적이거나 없음 일부 학습 능력 보유 머신러닝을 통해 지속적으로 성능 개선

Source: Compiled from data in.7

 

1.2. The Architectural Leap: From Single Agents to Collaborative Multi-Agent Systems (MAS)

단일 AI 에이전트는 기본적인 작업을 수행하는 데는 강력하지만, 다각적이고 복잡한 문제를 처리하는 데는 명백한 한계를 가진다. 작업의 복잡성이 증가할수록 단일 에이전트가 목표 달성에 실패할 확률은 기하급수적으로 높아진다.11 이러한 한계를 극복하기 위한 기술적 돌파구로 멀티 에이전트 시스템(MAS)이 부상하고 있다.

 

MAS는 공통의 상위 목표를 달성하기 위해 다수의 전문화된 AI 에이전트들이 상호작용하고 협력하는 시스템을 의미한다.13 이 구조를 통해 단일 에이전트가 처리할 수 없는 훨씬 더 복잡하고 동적인 프로젝트를 관리할 수 있게 된다.13 이는 최근 학계 연구에서도 핵심적인 트렌드로 관찰되고 있다.16

MAS를 위한 주요 아키텍처 모델은 다음과 같다.

 

  • 감독자/계층형 (Supervisor/Hierarchical): 중앙의 '관리자' 또는 '감독자' 에이전트가 전문화된 '작업자' 에이전트(예: 연구원, 코더, 작가 에이전트)에게 작업을 위임하는 방식이다. 이는 기업 워크플로우에 가장 일반적이고 직관적인 모델이다.11
  • 네트워크/분산형 (Network/Decentralized): 에이전트들이 서로 직접 통신하여 다음에 호출할 에이전트를 결정하는 방식으로, 보다 동적이고 적응성이 필요한 환경에 적합하다.11
  • 하이브리드 (Hybrid): 중앙집중형과 분산형 모델의 장점을 결합하여 감독과 자율성 사이의 균형을 맞춘다.13

 

MAS는 모듈성, 확장성, 견고성을 향상시킨다. 메모리와 작업을 분리함으로써 각 에이전트는 핵심 작업에 더 집중하여 높은 성능을 발휘할 수 있으며, 동시에 각 단계에서 사용되는 토큰 수를 줄여 비용과 지연 시간을 절감하는 효과도 있다.14

 

이러한 단일 에이전트에서 멀티 에이전트 시스템으로의 전환은 단순히 아키텍처의 선택 문제를 넘어선다. 이는 인간 조직의 발전 과정을 그대로 반영하는 AI 개발의 근본적인 재편이다. 초기 AI 개발은 하나의 강력한 단일 모델, 즉 '천재 프리랜서'를 만들어 문제를 해결하는 데 집중했다.11 하지만 복잡한 비즈니스 프로세스는 한 명의 천재가 아닌, 각 분야의 전문가들(예: 영업, 마케팅, 법무, 재무)로 구성된 팀의 협업을 통해 해결된다.15 MAS의 등장은 이러한 조직 구조를 그대로 모방한다. '관리자' 에이전트는 프로젝트 매니저처럼 행동하며, 전문화된 에이전트들에게 작업을 위임한다. 이는 AI 분야의 핵심 과제가 단일 모델에 대한 '프롬프트 엔지니어링'에서 AI 시스템 전체를 위한 '조직 설계'로 이동하고 있음을 시사한다. 따라서 미래에 가장 가치 있는 기술과 플랫폼은 단순히 가장 강력한 기본 LLM을 보유한 것이 아니라, 에이전트 간의 조율, 통신 프로토콜, 워크플로우 관리에 뛰어난 것들이 될 것이다.12 이는 Zapier와 같은 워크플로우 자동화 플랫폼이나 에이전트 프레임워크를 개발하는 스타트업에게 기술 스택의 새로운 계층에서 경쟁할 기회를 제공한다.19

 

1.3. The Engine Room: The Symbiotic Relationship Between LLMs and Agentic Frameworks

AI 에이전트의 작동 원리는 LLM과 에이전트 프레임워크 간의 공생 관계에 기반한다.

 

  • LLM as the "Brain": GPT-4, Gemini, Llama와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 AI 에이전트의 중앙 인지 엔진, 즉 '뇌' 역할을 수행한다. LLM은 고차원적인 추론, 문제 해결, 계획 수립 능력을 제공한다.8
  • Agentic Frameworks as the "Nervous System": LangChain, CrewAI, smolagents와 같은 프레임워크와 라이브러리는 조율(Orchestration) 계층을 담당한다. 이들은 에이전트의 행동 방식을 결정하고, 통신 프로토콜(예: 메시지 전달, API 호출)을 관리하며, 외부 도구를 통합하는 역할을 한다. 이는 사실상 뇌(LLM)와 외부 세계를 연결하는 '신경계'와 같다.11

 

학술 연구의 발전은 이러한 공생 관계의 진화를 명확히 보여준다. 초기 LLM 연구에서 벗어나, 프로필, 메모리, 계획, 행동 모듈과 같은 핵심 구성 요소를 갖춘 LLM 기반 자율 에이전트에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 20, 이러한 연구 결과들이 현재 주요 기술 기업들에 의해 빠르게 제품화되고 있다.

 

Section 2: The Titans of Agentic AI - Competitive Landscape Analysis

AI 에이전트 시장의 초기 패권은 기존의 기술적 해자(moat)를 보유한 빅테크 기업들이 주도하고 있다. 이들은 각자의 강점인 클라우드, 엔터프라이즈 소프트웨어, 검색, 개발자 생태계, 소셜 데이터를 활용하여 시장 지배력을 확립하려 하고 있다.

 

2.1. Google (Alphabet): The Ubiquitous Agent Strategy

구글의 핵심 전략은 검색, 클라우드, 소비자 기기 등 자사의 광범위한 생태계 전반에 에이전트 기능을 통합하여 데이터 및 유통 지배력을 극대화하는 것이다.

 

  • 소비자 부문 (검색 및 어시스턴트): 구글 검색의 'AI 모드'는 이제 레스토랑 예약과 같은 복잡한 작업을 수행하는 에이전트 기능을 포함한다. 이는 웹을 자율적으로 탐색하는 'Project Mariner'에 의해 구동되며, 검색을 단순한 '답변 엔진'에서 '행동 엔진'으로 전환하려는 구글의 야심을 보여준다.22
  • 기업 및 개발자 부문 (Google Cloud): 구글은 개발자를 위한 전문 AI 에이전트 제품군을 출시했다. 여기에는 데이터 파이프라인 자동화를 위한 'BigQuery Data Agent', 분석을 위한 'Notebook Agent', 데이터베이스 이전을 위한 'Database Migration Agent' 등이 포함되며, 모두 Gemini 모델을 기반으로 한다.25 이 전략은 복잡한 워크플로우를 자동화함으로써 개발자들을 구글 클라우드 생태계에 록인(lock-in)하려는 목적을 가진다.
  • 기반 연구 (DeepMind): 딥마인드는 AlphaFold, Gemini와 같은 프로젝트를 통해 AI 기술의 경계를 지속적으로 확장하고 있으며, 이는 구글의 모든 에이전트 제품의 기반이 되는 핵심 지능을 제공한다.26

 

2.2. Microsoft: The Enterprise Agent Ecosystem

마이크로소프트의 전략은 자사가 지배하고 있는 기업용 소프트웨어 시장을 기반으로, 기업의 일상적인 워크플로우에 에이전트 AI를 깊숙이 통합하여 시장을 장악하는 것이다.

 

  • Microsoft 365 Copilot: 단순한 '보조 도구'에서 벗어나, Office 및 Dynamics 365 전반에서 계획, 추론, 복잡한 작업 실행이 가능한 완전한 'AI 에이전트'로 진화하고 있다.27 영업 이메일 발송, 고객 지원, 재무 보고서 작성과 같은 작업을 자동화한다.27
  • Microsoft Copilot Studio: 마이크로소프트 플랫폼 전략의 핵심이다. 이는 기업이 Power Platform을 통해 자체 내부 시스템과 연결되는 맞춤형 AI 에이전트를 구축할 수 있는 로우코드(low-code) 환경을 제공한다.27 이를 통해 기업의 레거시 데이터 및 프로세스와의 깊은 통합을 가능하게 하여 강력한 해자를 구축한다.28
  • Azure OpenAI Service: OpenAI와의 파트너십을 활용하여 기업 수준의 AI 기능을 제공하는 기반 모델 및 인프라를 제공한다.28

 

2.3. OpenAI: The Pioneer's Push Towards Autonomous Systems

OpenAI의 핵심 전략은 가장 뛰어난 성능의 모델을 개발하고, 개발자들에게 강력하고 사용하기 쉬운 에이전트 구축 도구를 제공함으로써 에이전트 시대의 핵심 기술 공급자로 자리매김하는 것이다.

 

  • ChatGPT Agent ("Operator"): OpenAI가 자체 개발한 자율 에이전트로, 사용자를 대신하여 컴퓨터를 제어하고 작업을 실행하도록 설계되었다. 2025년 출시 예정인 이 제품은 대화형 AI에서 능동적인 실행자로의 전환을 상징한다.30
  • 신규 개발자 도구 (Responses API & Agents SDK): 에이전트 개발을 단순화하기 위한 주요 전략적 움직임이다. 'Responses API'는 기존 Chat Completions API의 단순성과 고급 도구 사용 기능을 결합했으며, Operator와 동일한 모델로 구동되는 '컴퓨터 사용' 도구를 포함한다.32 'Agents SDK'는 멀티 에이전트 오케스트레이션을 간소화한다.32 이는 OpenAI 기술 중심의 개발자 생태계를 구축하려는 명확한 시도이다.
  • Assistants API의 폐기 계획: 2026년 중반을 목표로 기존 Assistants API를 폐기하고 더 유연한 Responses API로 전환하려는 계획은, 에이전트 애플리케이션을 위한 더 견고하고 확장 가능한 기반을 구축하려는 OpenAI의 명확한 전략적 방향을 보여준다.32

 

2.4. Amazon (AWS): The Cloud-Native Approach to Enterprise Agents

AWS의 전략은 자사의 압도적인 클라우드 인프라를 활용하여, 기업이 안정적이고 안전한 AI 에이전트를 대규모로 구축, 배포, 관리할 수 있는 최적의 환경을 제공하는 것이다.

 

  • Amazon Bedrock & Bedrock Agents: 다양한 파운데이션 모델을 사용하여 에이전트를 구축할 수 있는 완전 관리형 서비스이다. 이 서비스는 작업 조율, 기업 데이터 연결을 위한 검색 증강 생성(RAG), 그리고 감독 에이전트가 전문 에이전트를 조율하는 멀티 에이전트 협업 기능을 강조한다.33
  • Amazon Bedrock AgentCore: 사용되는 프레임워크나 모델에 관계없이 대규모로 에이전트를 운영하기 위한 포괄적인 기본 기능(런타임, 메모리, 게이트웨이, 도구 등) 세트이다.4 이는 필수적인 기반을 제공하는 전형적인 AWS의 인프라 전략이다.
  • Amazon Q (Developer & Business): 소프트웨어 개발 및 기업 정보 검색을 위한 특수 목적의 AI 비서로, 즉시 사용 가능한 에이전트 애플리케이션의 예시를 보여준다.4
  • AI Agents & Tools Marketplace: 서드파티 에이전트를 위한 마켓플레이스를 조성하여, AWS를 단순한 도구 제공자를 넘어 유통 채널 및 플랫폼으로 포지셔닝하고 있다.4

 

2.5. Meta Platforms: The Open-Source and Social Frontier

메타의 전략은 오픈소스 Llama 모델을 통해 광범위한 개발자 커뮤니티를 구축하고, 자사의 방대한 소셜 그래프와 상호작용 데이터를 활용할 수 있는 독창적인 에이전트 애플리케이션을 탐색하는 것이다.

 

  • Llama Foundation Models: 메타의 가장 큰 기여는 전 세계 수많은 에이전트 프로젝트의 기반이 되는 강력한 오픈소스 모델을 제공하여 OpenAI나 구글의 폐쇄형 모델에 대한 대안 생태계를 조성하는 것이다.36
  • Cicero Technology: 외교 게임 '디플로머시'에서 인간과 추론하고, 협상하며, 설득하는 능력을 입증한 AI 기술의 돌파구이다.37 이 기술은 메타의 AI 비서에 통합되고 있으며, 복잡한 사회적 역학을 이해하는 미래 에이전트의 등장을 예고한다.37
  • 소셜 플랫폼 통합 가능성: 장기적인 전략은 이러한 추론 능력을 갖춘 에이전트를 'AI 인플루언서'나 초개인화된 비서의 형태로 페이스북, 인스타그램과 같은 플랫폼에 통합하여 사용자 참여도와 광고 수익을 증대시키는 것이다.37
  • 연구 집중 (FAIR): 물리적 및 디지털 세계에서 더 발전된 에이전트를 구현하기 위한 기반 기술인 구현(Embodiment), 핵심 추론, 인식(Perception) 분야의 기초 연구에 막대한 투자를 하고 있다.38

 

2.6. Competitive Positioning and Strategic Differentiators

각 빅테크 기업은 고유한 강점을 바탕으로 시장에 접근하고 있으며, 이는 에이전트 시장이 단일 기술 경쟁이 아닌 다차원적인 전략 경쟁의 장임을 보여준다.

 

Table 2: Competitive Landscape of Major Tech Players in Agentic AI

기업 핵심 전략 주요 제품/이니셔티브 목표 시장 주요 해자/경쟁 우위
Google 생태계 전반에 걸친 에이전트 기능의 보편적 통합 AI Mode in Search, Project Mariner, Google Cloud AI Agents, Gemini, DeepMind 소비자, 기업, 개발자 검색 데이터, 안드로이드 플랫폼, 방대한 소비자 도달 범위
Microsoft 기업용 소프트웨어 생태계를 통한 시장 지배 Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio, Azure OpenAI Service 기업 (Enterprise) Office 365 및 Dynamics의 시장 지배력, 강력한 기업 고객 기반
OpenAI 기술적 리더십과 개발자 생태계 구축 ChatGPT Agent (Operator), Responses API, Agents SDK, GPT-4/5 개발자, 기업 파운데이션 모델의 기술적 우위, 강력한 개발자 브랜드
Amazon (AWS) 클라우드 인프라 기반의 기업용 에이전트 플랫폼 제공 Bedrock Agents, Bedrock AgentCore, Amazon Q, AI Marketplace 기업, 개발자 압도적인 클라우드 시장 점유율, 확장성, 보안성
Meta 오픈소스 모델과 소셜 데이터를 활용한 생태계 구축 Llama Models, Cicero Technology, FAIR 연구 개발자, 소셜 미디어 사용자 강력한 오픈소스 커뮤니티, 30억 명 이상의 사용자 데이터

 

에이전트 패권 경쟁의 본질은 단순히 '최고의' 단일 모델을 보유하는 것이 아니라, 가장 가치 있는 '행동 영역(action surface)'과 데이터 플라이휠(flywheel)을 통제하는 것에 있다. 강력한 LLM은 필수 전제 조건이지만, 상위 모델 간의 성능 격차가 줄어들면서 점차 상용화되고 있다.39 에이전트의 진정한 가치는 현실 세계에서 행동을 취하는 능력에서 비롯되며 9, 이는 소프트웨어 및 데이터 소스와의 통합을 필요로 한다. 마이크로소프트는 Copilot을 Office 365 및 Dynamics와 통합함으로써 기업의 '행동 영역'에서 승리하고 있다. 사용자의 이메일을 읽고, CRM을 업데이트하며, 회의를 예약하는 작업을 생태계 내에서 완결시키는 에이전트는 엄청난 힘을 가진다.27 구글은 검색, 지도, 안드로이드에 에이전트를 통합하여 소비자의 '행동 영역'을 목표로 하고 있다.22 장기적인 승자는 사용자가 생활하고 일하는 플랫폼을 소유한 기업이 될 것이다. 이는 수평적 범용 에이전트를 구축하려는 스타트업에게는 거대한 진입 장벽으로 작용한다. 따라서 신규 플레이어에게 전략적으로 중요한 것은 빅테크가 아직 지배하지 않는 '행동 영역'을 찾는 것이며, 이는 자연스럽게 다음 투자 논제인 '수직 산업 특화 전략'으로 이어진다.

 

Section 3: Market Dynamics and Future Trajectory

3.1. Market Sizing and Growth Forecasts (2025-2030)

AI 에이전트 시장은 전례 없는 속도로 팽창하고 있다. 2024년 52억 5천만 달러에서 54억 달러 사이로 평가된 시장 규모는 1, 연평균 약 45-46%의 성장률을 보이며 2030년에는 500억 달러에서 520억 달러 규모에 이를 것으로 예측된다.1 일부 예측은 2034년까지 1,030억 달러에 달할 것이라는 더 공격적인 전망을 내놓기도 한다.41

 

IDC는 에이전트 AI 관련 지출이 연간 31.9%씩 성장하여 2029년에는 1조 3천억 달러에 도달하고, 이는 전 세계 IT 지출의 26% 이상을 차지할 것이라고 전망했다.3 이 예측은 에이전트 자체뿐만 아니라 이를 지원하는 인프라와 서비스를 포함하는 광의의 개념으로, IT 예산의 중심이 에이전트 기술로 이동하고 있음을 시사한다.

시장의 주요 세그먼트별 성장 전망은 다음과 같다.

 

  • 시스템 유형별: 현재는 단일 에이전트 시스템이 시장을 주도하고 있으나, 복잡한 문제 해결 능력 덕분에 멀티 에이전트 시스템이 가장 높은 연평균 성장률을 기록할 것으로 예상된다.2
  • 배포 유형별: 즉시 배포 가능한(ready-to-deploy) 에이전트가 시장의 주류를 이루고 있지만, 기업의 특수한 요구사항을 반영하기 위한 맞춤화 수요가 증가하면서 '자체 구축(build-your-own)' 에이전트 부문이 가장 빠르게 성장할 것이다.2
  • 지역별: 북미 지역이 기술 대기업들의 집중으로 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있으며, 아시아-태평양 지역은 빠른 디지털 전환과 정부 지원에 힘입어 가장 높은 성장률을 보일 것으로 전망된다.2

 

Table 3: AI Agent Market Forecast (2025-2030)

년도 시장 규모 (USD 십억) 연간 성장률 (%) 해당 연도 주요 동인/마일스톤
2024 $5.3 (기준) - 빅테크의 에이전트 플랫폼 초기 출시 및 기업 파일럿 도입
2025 $7.8 47.2% OpenAI의 'Operator' 출시, 기업용 맞춤형 에이전트 구축 증가
2026 $11.5 47.4% 멀티 에이전트 플랫폼의 본격적인 기업 도입 시작
2027 $16.9 47.0% 수직 산업별 전문 에이전트 솔루션 시장 성숙
2028 $24.9 47.3% AI 에이전트가 소프트웨어 개발 라이프사이클의 핵심 요소로 정착
2029 $36.6 47.0% IoT 및 로보틱스와 결합된 물리적 에이전트 시장 확대
2030 $52.6 43.7% 공급망, 헬스케어 등 주요 산업에서 절반 가량의 작업 자동화

Source: Compiled and projected based on data from.1

 

IDC가 예측한 2029년까지 1조 3천억 달러라는 막대한 지출 규모는 단순히 새로운 지출이 추가되는 것을 넘어, 기존 IT 예산의 근본적인 재분배를 의미한다. 기업의 IT 예산은 무한하지 않으므로, 이러한 성장은 다른 분야에서 자금을 끌어와야만 가능하다. IDC 보고서는 AI와 관련 없는 IT 지출(예: 전통적인 서버, 스토리지)이 "효율성 및 통합에 의해 주도되어 성장이 제한될 것"이라고 명시적으로 언급했다.3 이는 시장에 중대한 변화를 예고한다. AI 기능이 없는 레거시 소프트웨어 및 하드웨어를 제공하는 기업들은 엄청난 압박에 직면할 것이다. 고객들은 AI 이니셔티브에 자금을 투입하기 위해 기존 예산을 삭감할 것이기 때문이다. 투자 관점에서 이는 에이전트 AI를 핵심 제품에 적극적으로 통합하지 않는 기존 기술 기업에 대한 경고 신호이다. 이들은 삭감 대상이 되는 '레거시' IT 예산의 일부가 될 위험이 있다. 반대로, AI 네이티브 솔루션을 제공하거나 구글의 '데이터베이스 마이그레이션 에이전트' 25 와 같이 효과적인 전환 경로를 제공하는 기업들은 이 거대한 예산 재분배의 수혜를 입을 준비가 되어 있다.

 

3.2. Key Growth Drivers

시장의 폭발적인 성장은 몇 가지 핵심 동인에 의해 촉진되고 있다.

 

  • 기업 자동화 (Enterprise Automation): 가장 중요한 동인은 생산성과 효율성 증대에 대한 끊임없는 요구이다. AI 에이전트는 단순 반복 작업을 넘어, 복잡한 엔드투엔드 워크플로우를 자동화하여 인간 근로자가 더 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 해준다.5 기업들은 평균적으로 월 8만 달러의 비용 절감과 30%의 업무 생산성 향상을 기대하고 있다.45
  • 소프트웨어 개발 가속화 (Software Development Acceleration): AI 에이전트는 '페어 프로그래머'(GitHub Copilot)에서 전체 개발 티켓을 처리할 수 있는 '자율 엔지니어'(Devin)로 진화하고 있다.46 이는 코딩 속도를 최대 126%까지 향상시키고 제품 출시 기간을 극적으로 단축시킬 잠재력을 가지고 있다.47
  • 초개인화 (Hyper-Personalization): 에이전트는 사용자 맥락, 선호도, 이력을 이해하여 고객 서비스, 마케팅, 전자상거래 분야에서 고도로 맞춤화된 경험을 제공할 수 있다.1
  • IoT 및 엣지 컴퓨팅과의 통합: AI 에이전트와 IoT 기기의 결합은 스마트 시티, 산업 자동화, 자율 주행차 분야에서 실시간 의사결정을 위한 새로운 가능성을 열어주고 있다.49

 

3.3. Industry-Specific Impact Analysis

AI 에이전트의 파급 효과는 특정 산업 분야에서 더욱 두드러지게 나타나고 있다.

 

  • 소프트웨어 개발: 에이전트는 코드 생성, 디버깅, 테스트, 배포 등 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC) 전반을 자동화하며 개발 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있다.46 최근 연구에서는 에이전트가 자율적으로 코드 저장소를 감사하여 유명 프로젝트에서 수백 개의 새로운 버그를 발견하는 성과를 보였다.50
  • 공급망 및 물류: 가트너는 2030년까지 AI 에이전트가 자재 자동 구매부터 실시간 물류 최적화에 이르기까지 공급망 작업의 절반을 대체할 수 있다고 예측했다.51 맥킨지는 이를 통해 재고 및 물류 비용을 20% 이상 절감할 수 있다고 분석했다.44
  • 헬스케어: 환자 문의 처리, 예약 관리뿐만 아니라 진단 및 치료 결정을 보조하는 데 에이전트가 활용되고 있다.2 Delfina Care와 같은 스타트업은 머신러닝 에이전트를 사용하여 임신 합병증을 예측하는 등 고부가가치 영역에 진출하고 있다.52
  • 금융 서비스: 자동화된 트레이딩, 리스크 평가, 사기 탐지뿐만 아니라 투자 메모 초안 작성과 같은 복잡한 워크플로우를 자동화하는 데 사용되고 있다.8
  • 고객 서비스: 1차 문의 처리, 개인화된 상호작용, 응답 시간 단축 등을 통해 상당한 비용 절감을 이끌어내는 핵심 적용 분야이다.45
  • 로보틱스: AI 에이전트와 물리적 로봇의 결합은 자율 주행차, 휴머노이드 로봇, 산업 자동화 분야의 발전을 촉진하고 있으며, 특히 수직적으로 통합된 기업들이 두각을 나타내고 있다.49

 

3.4. The Human Element: Workforce Transformation and Job Market Implications

AI 에이전트의 확산은 노동 시장에 중대한 변화를 가져올 것이다.

 

  • 일자리 대체 우려: 컴퓨터 프로그래머, 회계사, 법률 보조원, 고객 서비스 담당자 등 자동화에 대한 노출도가 높은 특정 직업군은 위험에 처할 수 있다.56 골드만삭스는 미국 노동력의 6-7%가 대체될 수 있다고 추정했지만, 그 영향은 일시적일 것으로 전망했다.56
  • 생산성 증강: 완전한 대체보다는 생산성 향상이 더 일반적인 결과가 될 것이다. AI는 일부 근로자를 대체하는 동시에 다른 근로자의 생산성을 크게 향상시킬 수 있다.40 Forrester는 고객 서비스 분야에서 인간의 역할이 AI 에이전트 관리, 예외 상황 처리 등 후선 업무로 이동할 것이라고 예측했다.57
  • 새로운 직업 창출: 에이전트 AI의 부상은 AI 관리, 거버넌스, 윤리, 에이전트 중심 워크플로우 설계와 같은 새로운 직업을 창출할 것이다.57
  • 업스킬링의 필요성: 가장 큰 도전이자 기회는 노동력이 AI 에이전트와 효과적으로 협력할 수 있도록 재교육하고 기술을 향상시키는 것이다. 기업들은 이미 직원들의 AI 교육에 상당한 노력을 기울이고 있다.59

 

Section 4: The Investment Thesis - Navigating the AI Agent Gold Rush

AI 에이전트 시장의 급성장은 투자자들에게 막대한 기회를 제공하지만, 성공적인 투자를 위해서는 생태계에 대한 구조적 이해가 필수적이다. 가치는 에이전트 스택의 여러 계층에 걸쳐 창출될 것이다.

 

4.1. Identifying Value Across the Agentic Stack

AI 에이전트 생태계는 각각 다른 위험/보상 프로필을 가진 여러 계층으로 나눌 수 있다.

 

  • 1계층: 기반 인프라 (The "Picks and Shovels"): AI 칩 제조사(NVIDIA, 맞춤형 ASIC), 클라우드 제공업체(AWS, Google Cloud, Azure), 데이터 인프라(Dnotitia의 Seahorse™와 같은 벡터 데이터베이스 60)가 포함된다. 이 계층은 자본 집약적이며 기존 강자들이 지배하고 있다.
  • 2계층: 핵심 모델 및 플랫폼 (The "Brains & Assembly Lines"): 파운데이션 모델 개발사(OpenAI, Google, Meta의 Llama)와 에이전트의 구축, 관리, 배포를 돕는 MLOps/배포 플랫폼(VESSL AI 등 61)이 여기에 속한다.
  • 3계층: 에이전트 프레임워크 및 오케스트레이션 (The "Management Layer"): 멀티 에이전트 협업과 워크플로우 자동화를 가능하게 하는 도구들이다. 오픈소스 프로젝트(LangChain 등)와 상용 플랫폼(Zapier 등 19)이 경쟁한다.
  • 4계층: 수직적 애플리케이션 (The "End Product"): 특정 산업을 위해 설계된 전문 에이전트이다. 금융 분야의 Auquan 53, 헬스케어 분야의 Delfina 52, 소프트웨어 개발 에이전트 46 등이 대표적이다.
  • 5계층: 수평적 애플리케이션 (The "Generalists"): 개인 생산성, 고객 서비스, 영업 등 광범위한 작업에 사용되는 범용 에이전트이며, 주로 기존 플랫폼에 내장된 형태로 제공된다 (예: Microsoft Copilot 27).

 

Table 4: Key Investment Areas in the AI Agent Stack

스택 계층 설명 주요 플레이어 (기존 강자 및 스타트업) 투자 매력도 (위험/보상 프로필) 핵심 해자
기반 인프라 AI 연산을 위한 하드웨어, 클라우드, 데이터베이스 NVIDIA, AWS, Google Cloud, Azure, Dnotitia 낮음/안정적 규모의 경제, 막대한 자본
핵심 모델 및 플랫폼 에이전트의 '뇌' 역할을 하는 파운데이션 모델과 배포 플랫폼 OpenAI, Google, Meta, VESSL AI 높음/높음 연구개발 역량, 데이터 플라이휠
프레임워크 및 오케스트레이션 멀티 에이전트 워크플로우를 설계하고 관리하는 도구 LangChain (오픈소스), Zapier, CrewAI 중간/높음 개발자 커뮤니티, 생태계 통합
수직적 애플리케이션 특정 산업(금융, 헬스케어 등) 문제를 해결하는 전문 에이전트 Auquan, Delfina, Decagon 높음/매우 높음 도메인 전문성, 독점 데이터, 워크플로우 통합
수평적 애플리케이션 범용 작업을 수행하는 에이전트 (생산성, 고객 서비스 등) Microsoft (Copilot), Google (AI Mode) 낮음/중간 기존 플랫폼의 유통망, 사용자 기반

 

4.2. Spotlight on Disruptors: Promising Startups and Emerging Leaders

2025년 2분기는 AI 스타트업에 대한 기록적인 M&A 활동과 가치 평가 급등으로 특징지어지며, 투자자들의 치열한 경쟁을 예고했다.63 특히 특정 산업에 깊이 파고드는 스타트업들이 주목받고 있다.

 

  • 수직 산업 특화 리더:
  • Auquan (금융 서비스): CB Insights AI 100에 선정된 Auquan의 플랫폼은 투자 메모 초안 작성과 같은 전체 워크플로우를 자동화하여, UBS, MetLife와 같은 고객사가 2-3배 더 많은 거래를 검토할 수 있도록 지원한다.53
  • Delfina Care (헬스케어): 마찬가지로 AI 100에 선정된 이 기업은 머신러닝을 통해 임신 합병증을 예측하며, 고부가가치 전문 AI의 잠재력을 보여준다.52
  • Decagon (고객 서비스): 1억 3,100만 달러의 투자를 유치하며 15억 달러의 기업 가치를 인정받아, 고객 지원 자동화 시장의 거대한 잠재력을 입증했다.63
  • 인프라 및 플랫폼 혁신가:
  • 한국 스타트업 (CB Insights 선정): 업스테이지(파운데이션 모델), 디노티티아(시맨틱 검색/벡터 DB), 베슬에이아이(배포 인프라)는 에이전트 기술 스택의 핵심 플레이어로 주목받으며, 이 분야의 혁신이 실리콘밸리에만 국한되지 않음을 보여준다.61
  • Y Combinator 출신 기업: 에이전트 간 통신을 지원하는 Sendbird나 AI 기반 리드 관리를 제공하는 Podium과 같은 기업들은 최고의 인큐베이터에서 다양한 애플리케이션이 탄생하고 있음을 보여준다.64
  • 벤처 캐피털 동향: General Catalyst, Andreessen Horowitz, Sequoia와 같은 최상위 VC 펀드들이 이 분야에 막대한 자금을 투입하고 있으며, 2025년 상반기 전체 VC 투자의 50% 이상이 AI 스타트업에 집중되었다.65

 

4.3. Investment Opportunities in Key Verticals

몇몇 특정 분야는 특히 유망한 투자 기회를 제공한다.

 

  • 에이전트 기반 SaaS (Agent-Driven SaaS): 단순히 데이터를 보여주는 것을 넘어, 주도적으로 행동을 완료하는 자율 에이전트를 내장한 SaaS는 엔터프라이즈 소프트웨어의 미래이다.5
  • 산업 AI 및 로보틱스: AI 에이전트와 물리적 하드웨어의 융합은 제조, 물류, 자율 이동성 분야에서 거대한 기회를 창출하고 있다. 산업 AI 시장은 2030년까지 1,539억 달러로 성장할 전망이다.59
  • 개인화된 소비자 서비스: AI 개인 비서 시장은 단순한 음성 명령을 넘어 능동적인 삶을 관리하는 방향으로 진화하며, 2024년 약 22억 달러에서 2034년 약 560억 달러로 성장(연평균 38.1%)할 것으로 예측된다.67
  • 코드 및 소프트웨어 개발 AI: 전체 SDLC를 자동화하는 도구에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있으며, 개발자 생산성과 코드 품질을 향상시킬 수 있는 스타트업에게 큰 기회가 열려 있다.46

 

성공적인 AI 에이전트 스타트업은 단순히 '기술' 기업이 아니라 '워크플로우 혁신' 기업이 될 것이다. 이들의 경쟁 우위는 기존 비즈니스 프로세스를 에이전트 중심으로 처음부터 다시 상상하고 재설계하는 능력에서 비롯된다. AI 도입의 초기 물결은 기존 프로세스에 AI를 '연결'하여 약간의 효율성을 높이는 것이었다.5 그러나 맥킨지는 완전한 잠재력을 발휘하기 위해서는 "에이전트를 핵심에 두고 워크플로우를 처음부터 다시 상상해야 한다"고 지적한다.5 Auquan이 좋은 예이다. 그들은 분석가가 더 빨리 연구하도록 돕는 것이 아니라, 완전히 작성된 메모를 제공함으로써 분석가의 하루 시작점 자체를 바꿔버린다.53 이는 이러한 스타트업의 영업 프로세스가 단순한 소프트웨어 판매가 아니라 컨설팅 기반의 비즈니스 혁신을 판매하는 것에 가깝다는 것을 의미한다. 투자자들은 이러한 복잡한 프로세스 재설계 과정을 통해 고객을 안내할 수 있는 강력한 전문 서비스 또는 솔루션 엔지니어링 역량을 갖춘 회사를 찾아야 한다. 기술 자체는 제품의 절반에 불과하며, 나머지 절반은 비즈니스를 혁신하기 위해 기술을 배포하는 전문 지식이다. 이는 초기에는 더 긴 영업 주기와 높은 고객 확보 비용을 의미할 수 있지만, 일단 도입되면 훨씬 더 높은 고객 충성도와 깊은 해자를 구축하게 될 것이다.

 

4.4. Strategic Recommendations for Investors: Key Factors to Evaluate

AI 에이전트 분야에 투자할 때 다음과 같은 핵심 요소들을 평가해야 한다.

 

  • 문제 특화 해자 (Problem-Specific Moat): 절대적으로 최고의 LLM을 보유하는 것보다, 깊은 도메인 지식과 독점 데이터가 더 중요한 복잡하고 수직적인 문제를 해결하는가?
  • 통합 역량 (Integration Capability): 에이전트가 기존 기업 시스템 및 레거시 데이터 소스와 얼마나 쉽게 통합되는가? 이는 도입의 결정적인 장벽이다.68
  • 인간 참여 및 거버넌스 (Human-in-the-Loop & Governance): 플랫폼이 인간의 감독, 검증, 거버넌스를 위한 강력한 도구를 제공하는가? 이는 고위험 환경에서 신뢰를 구축하는 데 필수적이다.58
  • 확장성 및 ROI (Scalability & ROI): 고객에게 비용 절감, 시간 절약, 수익 창출과 같은 명확하고 정량화 가능한 투자 수익률(ROI)을 입증할 수 있는가?.54
  • 팀 구성 (Team Composition): 팀이 심도 있는 AI 연구 인재와 산업별 운영 경험을 겸비하고 있는가?

 

Section 5: Navigating the Headwinds - Risks, Ethics, and Regulation

AI 에이전트의 혁신적인 잠재력에도 불구하고, 기술적, 윤리적, 규제적 위험은 성공적인 상용화와 투자의 핵심 변수이다. 이러한 역풍을 이해하고 관리하는 것이 장기적인 성공의 관건이다.

 

5.1. Technical and Security Vulnerabilities

자율적으로 행동하는 에이전트는 새로운 차원의 기술적, 보안적 위험을 내포한다.

 

  • 환각 및 사실 부정확성 (Hallucinations & Factual Inaccuracy): LLM은 설득력 있지만 사실이 아니거나 조작된 정보를 생성할 수 있다. 이는 금융이나 의료와 같은 중요한 분야에서 에이전트가 자율적인 결정을 내릴 때 심각한 위험을 초래한다.71
  • 보안 위협 (Security Threats):
  • 프롬프트 인젝션 (Prompt Injection): 악의적인 행위자가 에이전트의 지침을 조작하여 보안을 우회하고, 민감한 데이터를 유출하거나, 승인되지 않은 명령을 실행하도록 할 수 있다.69
  • 안전하지 않은 도구/플러그인 사용 (Insecure Tool/Plugin Use): 과도한 권한이 부여되거나 안전하지 않은 플러그인에 연결된 에이전트는 유해한 행동을 수행하도록 악용될 수 있다.69
  • 공급망 공격 (Supply Chain Attacks): 손상된 서드파티 라이브러리나 훈련 데이터는 에이전트 워크플로우에 백도어를 삽입할 수 있다.71
  • 멀티 에이전트 취약점 (Multi-Agent Vulnerabilities): MAS 환경에서 손상된 에이전트 하나가 전체 시스템에 허위 데이터를 주입하거나 공격을 전파할 수 있다. 연구에 따르면 모델들은 동료 에이전트를 본질적으로 신뢰하는 경향이 있어 치명적인 취약점을 만들어낸다.71
  • 운영 위험 (Operational Risks): 에이전트는 예측 불가능한 창발적 행동(emergent behavior)을 보일 수 있으며, 길고 복잡한 다단계 작업 과정에서 오류가 누적되어 근본 원인 분석을 어렵게 만들 수 있다.74

 

특히 멀티 에이전트 시스템의 등장은 '에이전트 간 신뢰 악용'이라는 새롭고 치명적인 공격 표면을 만들어낸다. 에이전트 간의 통신 및 조율 계층을 보호하는 것이 핵심 모델 자체를 보호하는 것만큼 중요해질 것이다. LLM 보안에 대한 초기 우려는 단일 모델에 대한 프롬프트 인젝션과 같은 직접적인 공격에 초점을 맞췄다.69 그러나 최근 연구는 더 정교한 위협을 밝혀냈다. 인간의 악의적인 명령에는 저항하는 모델이, 신뢰하는 동료 에이전트로부터 동일한 명령을 받으면 그대로 실행하는 경향이 있다는 것이다. 테스트된 모델의 82.4%가 이 취약점에 노출되었다.73 이는 인간-AI 상호작용 경계를 가정하는 현재의 보안 모델에 근본적인 결함이 있음을 보여준다. 자율적인 MAS 환경에서 상호작용의 경계는 AI-AI 간에 형성되기 때문이다. 이는 '에이전트 AI 보안' 또는 '멀티 에이전트 거버넌스'에 초점을 맞춘 새로운 보안 제품 시장에 상당한 기회를 창출한다. 이러한 도구들은 에이전트 간 통신을 모니터링하고, 에이전트 간에 전달되는 데이터를 검증하며, 에이전트 수준에서 세분화된 권한을 시행하고, 비정상적인 협업 행동을 탐지하는 기능을 제공해야 할 것이다. 이 틈새 보안 분야를 개척하는 스타트업에 대한 투자는 기업들이 복잡한 MAS를 배포하기 시작하고 현재 보안 스택의 부적절함을 깨닫게 되면서 상당한 수익을 창출할 수 있다.

 

5.2. The Governance Imperative: Ethical Considerations and Societal Impact

에이전트 기술의 사회적 수용성은 윤리적 문제를 어떻게 해결하느냐에 달려 있다.

 

  • 편향과 차별 (Bias and Discrimination): 편향된 데이터로 훈련된 에이전트는 채용, 대출, 법 집행과 같은 분야에서 불공정한 결과를 영속시키고 증폭시킬 수 있다.76
  • 데이터 프라이버시 (Data Privacy): 에이전트는 방대한 양의 민감한 개인 데이터에 접근해야 하므로, 무단 접근, 데이터 확산("섀도우 AI"), 민감한 속성 추론 등 심각한 프라이버시 위험을 야기한다.74
  • 책임과 투명성 (The "Black Box" Problem): 복잡한 모델의 불투명성은 에이전트의 의사결정 과정을 이해하거나 설명하기 어렵게 만들어, 오류나 피해 발생 시 책임 소재를 불분명하게 한다.77
  • 조작과 기만 (Manipulation and Deception): 에이전트가 사회적으로 더 정교해짐에 따라, 여론을 조작하거나 허위 정보를 퍼뜨리고, 사용자를 비윤리적으로 설득하는 데 사용될 위험이 있다.78

 

5.3. The Evolving Regulatory Landscape

전 세계적으로 AI 에이전트를 규제하려는 움직임이 빠르게 진행되고 있지만, 그 접근 방식은 아직 단편적이다.

 

  • 단편적인 글로벌 접근 방식: AI 규제 환경은 빠르게 진화하고 있지만 통일된 기준은 아직 없다. 그러나 몇 가지 주요 프레임워크가 시장의 방향을 결정할 것이다.83
  • 유럽 연합 (EU AI Act): 세계 최초의 포괄적인 AI 법률 프레임워크로, 위험 기반 접근 방식을 채택하여 고위험 AI 시스템에 더 엄격한 규칙을 부과한다. 이는 사실상의 글로벌 표준이 될 가능성이 높다.83
  • 미국: 연방 기관(EEOC 등)이 기존 법률을 AI에 어떻게 적용할지 명확히 하고, 주(콜로라도 등) 단위에서 자체 법률을 제정하는 등 분야별 접근 방식을 취할 가능성이 높다. 정치적 환경이 연방 차원의 규제 수준에 큰 영향을 미칠 것이다.83
  • 표준의 부상: 보편적인 법률이 없는 상황에서, ISO 42001이나 NIST AI 위험 관리 프레임워크와 같은 시장 표준이 신뢰성을 입증하고 법적 책임을 관리하는 데 있어 중요성이 커질 것이다.84

 

Conclusion: The Dawn of the Autonomous Economy

AI 에이전트는 단순히 소프트웨어의 다음 기능이 아니라, 소프트웨어와 비즈니스 운영을 위한 차세대 기본 플랫폼이다. 인간이 조종하는 '코파일럿'에서 자율적인 '에이전트'로의 전환은 수조 달러의 경제적 가치를 창출할 잠재력을 지니고 있지만, 이는 워크플로우, 조직 구조, 거버넌스 모델에 대한 근본적인 재고를 요구한다.

 

투자자에게 있어 앞으로의 길은 미묘한 전략을 필요로 한다. 수평적 확장을 위해서는 빅테크의 지배적인 플랫폼에 베팅하는 동시에, 도메인 전문성과 깊은 워크플로우 통합을 통해 방어 가능한 해자를 구축할 수 있는 전문화된 수직적 스타트업을 발굴하고 지원해야 한다.

 

궁극적으로 장기적인 성공은 책임 있는 혁신의 원칙에 달려 있다. 가장 뛰어난 성능의 에이전트를 만드는 기업뿐만 아니라, 고객과 사회로부터 가장 깊은 신뢰를 얻는 기업이 이 새로운 자율 경제 시대의 진정한 승자가 될 것이다.

 

참고 자료

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  81. The Ethical Challenges of AI Agents | Tepperspectives - Carnegie Mellon University, 9월 14, 2025에 액세스, https://tepperspectives.cmu.edu/all-articles/the-ethical-challenges-of-ai-agents/
  82. The ethics of advanced AI assistants - Google DeepMind, 9월 14, 2025에 액세스, https://deepmind.google/discover/blog/the-ethics-of-advanced-ai-assistants/
  83. AI trends for 2025: AI regulation, governance and ethics - Dentons, 9월 14, 2025에 액세스, https://www.dentons.com/en/insights/articles/2025/january/10/ai-trends-for-2025-ai-regulation-governance-and-ethics
  84. What Do Artificial Intelligence Regulations Look Like In 2025 - FairNow AI, 9월 14, 2025에 액세스, https://fairnow.ai/what-do-artificial-intelligence-regulations-look-like-in-2025/

 

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