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AI 에이전트

문서 기준: 2026년 9월

프롬프팅에서 에이전트로

섹션 제목: “프롬프팅에서 에이전트로”

기존 LLM은 한 번의 프롬프트 → 한 번의 응답 구조입니다. AI 에이전트는 목표를 받으면 스스로 계획하고, 도구를 호출하며, 결과를 검증하고, 필요하면 재시도하는 자율적 실행 루프를 갖습니다.

구분 LLM 프롬프팅 AI 에이전트
실행 방식 단일 요청-응답 다단계 루프 (관찰→사고→행동→반복)
외부 연동 제한적 도구 호출 (API, DB, 파일시스템)
자율성 사용자가 매 단계 지시 목표만 주면 스스로 분해·실행

에이전트가 불필요한 경우: 단순 질의응답, 정형화된 파이프라인(Step Functions 등), 실시간 응답이 필요한 경우.

에이전트 유형

섹션 제목: “에이전트 유형”
유형 대상 예시 특징
Desktop Agent (업무) 전 직원 Claude Cowork, Amazon Quick, ChatGPT Work, M365 Copilot, Gemini 로컬 파일·앱 접근, Computer Use, MCP 커넥터
Coding Agent (개발) 엔지니어링 Kiro, Claude Code, Codex, Grok Build, Copilot, Antigravity, OpenCode 터미널/IDE/Git, 코드 생성·수정·테스트·PR
자율 운영 에이전트 DevOps/보안/FinOps AWS DevOps/Security/FinOps Agent, Security Copilot, Google SecOps Agents 수 시간–수 일 자율 실행, 사람 상시 감독 없음

Desktop Agent — 왜 등장했는가

섹션 제목: “Desktop Agent — 왜 등장했는가”

LLM 채팅은 브라우저 안에 갇혀 있었습니다. Desktop Agent는 로컬 파일 접근, OS 조작(Computer Use), 외부 도구 연결(MCP), 장시간 자율 실행으로 이 한계를 넘습니다.

구분 셀프호스팅 (OpenClaw, Hermes 등) 관리형 (Claude Cowork, Quick, Copilot)
배포 사용자 직접 설치 IT가 MDM/SSO로 중앙 배포
모델 로컬/개인 API 키 벤더 호스팅 (프론티어 모델)
데이터 통제 로컬 제어 (조직 정책 적용 어려움) DLP, 커넥터 허용 목록, 감사 로그
장점 프라이버시, 커스터마이징 거버넌스, 프론티어 모델, 기업 도구 통합

Claude Cowork 현황 (2026.09): macOS/Windows GA(4월) → 웹·iOS·Android + 클라우드 리모트 세션(7월) → 데스크톱 앱 사이드 패널 내장 브라우저(8월 말 발표, Pro/Max/Team 순차 롤아웃). 디바이스 간 세션 연속성과 Artifacts 공유 지원.

자율 운영 에이전트

섹션 제목: “자율 운영 에이전트”

각 클라우드 벤더가 도메인 특화 자율 에이전트를 출시하고 있습니다. AWS는 “Frontier Agent”, Microsoft는 “Copilot Agents”, Google은 “AI Agents”로 브랜딩합니다.

도메인 AWS Microsoft Google Cloud
보안 Security Agent (GA) Security Copilot Agents (GA) Security Operations Agents (일부 GA·신규 일부 프리뷰)
DevOps/SRE DevOps Agent (GA) Azure Copilot —
FinOps FinOps Agent (프리뷰) Azure Copilot 비용 최적화 —
코딩 Kiro (IDE/CLI/Web) GitHub Copilot Antigravity

상시 가동 프로액티브 에이전트로의 전환

섹션 제목: “상시 가동 프로액티브 에이전트로의 전환”

2026년 들어 주요 벤더가 일제히 같은 방향으로 제품을 옮겼습니다 — 요청에 응답하는 챗봇에서, 사용자가 지시하지 않아도 스스로 먼저 움직이는(프로액티브) 상시 가동(always-on) 에이전트로의 전환입니다. 여기서 “상시 가동”은 앱을 닫아도 백그라운드에서 계속 실행된다는 뜻이고, “프로액티브”는 사용자의 명령을 기다리지 않고 먼저 할 일을 제안·수행한다는 뜻입니다.

이들 제품은 네 가지 공통 특징을 보입니다.

  • 백그라운드 실행 — 사용자가 자리를 비워도 작업을 계속합니다.
  • 전용 실행 환경 — 각 에이전트가 전용 클라우드 컴퓨터나 VM에서 동작합니다.
  • 선제적 점검 — 연결된 앱(메일·캘린더 등)을 주기적으로 확인해 먼저 제안합니다.
  • 민감 행동 통제 — 발송·결제·삭제 같은 행동에 대해 사람의 승인과 감사 추적을 지원합니다(승인을 강제할지는 제품·조직 설정에 따라 다릅니다).

아래는 각 벤더의 대표 제품입니다. “구분”은 소비자용인지 기업용인지를 나타냅니다.

제품 벤더 공개 구분 거버넌스·보안 특징
Muse Meta 2026.09 소비자 전용 Secure VM에서 동작. 별도 Sentinel 에이전트가 외부 송신을 승인하고, 자격증명을 노출하지 않고 사용
Scout / Autopilot Microsoft 2026.06–09 기업 “Autopilots” 신규 분류. 에이전트별 Entra ID, 자격증명 로그 삭제, Purview DLP 실시간 적용. 민감 행동 승인은 조직 설정에 따름
Quick 상시 에이전트 AWS 2026.09 기업 스케줄·모니터링 에이전트가 클라우드에서 상시 실행. 관리자 제어(MDM·권한), Purview DLP 연동
Gemini Spark / Daily Brief Google 2026.05 (I/O) 소비자 24/7 프로액티브, 데일리 브리프. macOS 앱이 로컬 머신에서 동작
dots OpenAI 2026.09 (DevDay) 소비자 DevDay 2026에서 공개된 상시 가동 에이전트
Claude Duet Anthropic 2026.10 소비자/프로 Opus 5.5 기반, 데일리 브리프. 민감 행동 전 사용자 확인. 미국 Pro/Max 리서치 프리뷰(웨이트리스트)

아키텍처 패턴

섹션 제목: “아키텍처 패턴”
패턴 설명 적합한 경우
ReAct 추론과 행동을 번갈아 수행 단일 에이전트, 단순 도구 호출
Plan-and-Execute 전체 계획 후 순차 실행 복잡한 다단계 작업
멀티에이전트 역할별 전문 에이전트 협업 대규모 워크플로, 도메인 분리
Human-in-the-Loop 위험한 행동 전 사람 승인 프로덕션, 고위험 작업

에이전트 프로토콜 — MCP, A2A

섹션 제목: “에이전트 프로토콜 — MCP, A2A”
프로토콜 역할 핵심
MCP 에이전트 → 도구/데이터 2026-07-28 스펙: 스테이트리스 코어, Extensions 프레임워크, Tasks, MCP Apps. 월 4억+ SDK 다운로드
A2A 에이전트 → 에이전트 (크로스 벤더) v1.0 (2026.03 GA). 멀티프로토콜 바인딩, 서명된 Agent Card, 150+ 참여 조직. IBM의 ACP가 2025년 8월 A2A로 통합됨(Linux Foundation)

두 프로토콜 모두 AAIF (Linux Foundation) 거버넌스 하에 있습니다.

MCP 2026-07-28 주요 변경

섹션 제목: “MCP 2026-07-28 주요 변경”

MCP 출시 이래 최대 규모 개정입니다. 핵심 변경:

  • 스테이트리스 코어 — 프로토콜 수준 세션(Mcp-Session-Id)과 initialize 핸드셰이크 제거. 서버리스/엣지 배포 가능
  • Extensions 프레임워크 — 역방향 DNS 식별자로 독립 버전 관리. Tasks, MCP Apps가 공식 Extension으로 졸업
  • Tasks — 비동기 장기 실행 작업을 위한 표준 라이프사이클
  • MCP Apps — 서버 렌더링 인터랙티브 UI를 호스트에서 샌드박스 실행
  • 인증 강화 — OAuth 2.1 기반 권한 부여 개선
  • 공식 폐기 정책 — Roots, Sampling, Logging이 deprecated 표시

AgentCore Gateway, Claude 제품군에서 이미 지원 중입니다.

벤더별 에이전트 플랫폼

섹션 제목: “벤더별 에이전트 플랫폼”
벤더 플랫폼 특징
AWS Bedrock AgentCore 프레임워크 비종속, Harness(관리형, 오픈소스 Strands harness와 별개), Memory, Gateway(도구 연결·호출), MCP
Azure Microsoft Foundry Agents Responses API, MCP, Agent 365 거버넌스
Google Gemini Enterprise Agent Platform ADK(오픈소스), A2A 네이티브, Agent Runtime
OCI OCI Enterprise AI Agents RAG 에이전트, Oracle DB 연동, AI Guardrails

에이전트 레지스트리와 게이트웨이

섹션 제목: “에이전트 레지스트리와 게이트웨이”

조직에서 에이전트와 도구가 늘어나면, 팀마다 같은 기능을 중복 제작하고 “누가 무엇을 만들었는지” 추적하기 어려워집니다. 이를 다루는 두 계층이 등장했습니다 — 레지스트리(Registry) 는 무엇이 존재하는지 찾는 카탈로그이고, 게이트웨이(Gateway) 는 도구 호출이 실제로 지나가는 런타임 진입점입니다. 둘은 대체재가 아니라 보완재입니다.

구분 에이전트 레지스트리 에이전트 게이트웨이
역할 발견·메타데이터 카탈로그·거버넌스 도구 호출 중계·프로토콜 변환·런타임 인증
다루는 것 에이전트·도구·스킬·MCP 서버의 레코드(소유자, 프로토콜, 노출 기능, 호출 방법) REST·Lambda·Smithy·MCP를 호출 가능한 MCP 도구로 변환
주 작업 검색, 게시 승인(큐레이션), 소유권 추적 ingress·egress 인증, 라우팅, 감사 로깅

주요 벤더가 레지스트리/디렉터리 서비스를 제공하며, 다수는 자사뿐 아니라 타 공급자·온프레미스 에이전트까지 등록 범위를 넓히고 있습니다. 다만 강조점은 벤더마다 다릅니다.

벤더 서비스 상태·초점
AWS Agent Registry (Bedrock AgentCore) 2026.08 GA. 에이전트·도구·스킬·MCP 서버 카탈로그, 큐레이터 승인, IAM·OAuth(JWT)
Google Cloud Agent Registry (Gemini Enterprise Agent Platform) GA. MCP 서버·도구·에이전트 카탈로그, 런타임 자동 등록(일부 Preview)
Microsoft Entra Agent Registry (Entra Agent ID) Preview. ID·디렉터리 관점 — 타사 빌더·멀티플랫폼 에이전트 인벤토리 가시성

오픈소스 프레임워크

섹션 제목: “오픈소스 프레임워크”
프레임워크 특징
LangGraph 상태 머신 기반 멀티에이전트
CrewAI 역할 기반 협업
Strands Agents AWS 오픈소스, 모델 비종속. SDK(부품 직접 조립) + harness(조합 계층, create_harness()로 완성형 에이전트 반환, 공개 2026-09-21)
AG2 (구 AutoGen) 커뮤니티 포크, 오픈소스 AgentOS
Microsoft Agent Framework AutoGen 후속, 2026.04 GA

코딩 에이전트

섹션 제목: “코딩 에이전트”
제품 제공사 특징
Kiro AWS Spec-driven, Hooks, IDE/CLI/Web
Claude Code Anthropic Agent Teams, 29 hooks, 플러그인
Codex OpenAI 병렬 에이전트, Computer Use
Grok Build xAI 8 병렬 서브에이전트, Git worktree 격리
GitHub Copilot Microsoft Agent Mode, Agent Merge, Cloud Sessions
Antigravity Google Agent-first IDE, Managed Agents
OpenCode Anomaly 오픈소스, 모델 비종속

배포와 운영

섹션 제목: “배포와 운영”
항목 내용
비용 루프 실행으로 토큰 수–수십 배 소비. 태스크당 예산, 루프 제한, 모델 계층화 필요
평가 태스크 성공률, 도구 선택 정확도, 환각률. 벤더별 평가 서비스 활용
관측 OpenTelemetry 기반 트레이싱. 에이전트 특화 지표는 LLMOps 참고
보안 프롬프트 인젝션, 권한 상승, 데이터 유출, 무한 루프. 상세는 AI 보안 참고

Desktop Agent 고유 리스크

섹션 제목: “Desktop Agent 고유 리스크”
리스크 대응
장시간 실행 비용 급증 세션 예산, 자동 중단
크로스 앱 인젝션 커넥터 허용 목록, 입력 정화
자율 에이전트 드리프트 체크포인트, kill switch, diff 리뷰
섀도 AI 공식 Desktop Agent로 동등 경험 제공

체크리스트

섹션 제목: “체크리스트”
  • 에이전트가 필요한 작업인지 판단 (단순 프롬프트로 충분한지)
  • 도구별 최소 권한 + 화이트리스트
  • 가드레일 (입력/출력/실행 제한)
  • Human-in-the-Loop 정책
  • 트레이싱·모니터링 (OpenTelemetry)
  • 비용 예산 및 서킷 브레이커
  • 다수 에이전트 운영 시: 에이전트·도구·MCP 서버 인벤토리(레지스트리)와 게시 승인 절차 — 실행 통제는 게이트웨이·런타임 정책으로 별도 적용
  • 도입 전략은 에이전트 도입 가이드 참고

관련 문서

섹션 제목: “관련 문서”

참고하기

섹션 제목: “참고하기”