문서 기준: 2026년 8월
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.
| 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 |
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 (2026.08): macOS/Windows GA(4월) → 웹·iOS·Android + 클라우드 리모트 세션(7월). Chrome 사이드 패널 통합, 디바이스 간 세션 연속성 지원.
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 (프리뷰) |
| DevOps/SRE |
DevOps Agent (GA) |
Azure Copilot |
— |
| FinOps |
FinOps Agent (프리뷰) |
Azure Copilot 비용 최적화 |
— |
| 코딩 |
Kiro (IDE/CLI/Web) |
GitHub Copilot |
Antigravity |
| 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 |
| 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 |
| ACP |
에이전트 → 에이전트 (사내 피어) |
REST 네이티브, SDK 불필요 |
세 프로토콜 모두 AAIF (Linux Foundation) 거버넌스 하에 있습니다.
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.
| 벤더 |
플랫폼 |
특징 |
| AWS |
Bedrock AgentCore |
프레임워크 비종속, Harness, Memory, Gateway, 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |