AGI 전환점 – 에이전트 전쟁의 서막 | 매거진에 참여하세요

2025년, 실리콘밸리의 AI는 더 이상 질문에 답하는 수준에 머물지 않는다.

지금의 핵심은 ‘행동하는 AI’, 즉 에이전트(Agent)이다. 단순히 대답만 하는 모델에서 벗어나,

문제를 직접 해결하고 외부 도구를 사용하며 여러 역할을 분담하는 구조로 진화하고 있다.

이 에이전트 구조는 AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공지능)의 실질적인 시작점이며,

OpenAI, Anthropic, Google DeepMind는 서로 다른 방식으로 이 에이전트 기반 AGI를 구현해 나가고 있다.

AGI의 단계적 진화: 지금 우리는 어디쯤 와 있는가?

AGI는 한 번에 완성되지 않는다. 대부분의 연구자와 기업들은 다음과 같은 5단계의 점진적 구조를 통해 AGI를 실현하려 한다:

2. - 단일 태스크 에이전트: 반복 작업 자동화 (예: 이메일 정리, 텍스트 요약)

3. - 멀티태스크 에이전트: 복수 도구를 연계해 연속 작업 수행

4. - 협업형 다중 에이전트 시스템: 각기 다른 역할을 가진 AI들이 팀처럼 협력

5. - 메타 인지 에이전트: 스스로 판단하고 전략을 바꾸며 외부 도구 호출

6. - 완전한 AGI: 인간처럼 창의적 사고, 사회적 상호작용 수행 가능

2025년 현재, 우리는 2.5~3단계, 즉 ‘다중 역할 분화 + 도구 활용 기반의 협업형 AGI'로 이행 중이다.

Anthropic – Claude의 MCP 구조와 안전 중심 철학

Anthropic은 Claude 3.5를 통해 Model Context Protocol"(MCP) 구조를 선보이며, 가장 현실적인 AGI 팀워크 구조를 실현하고 있다.

Claude는 하나의 프롬프트에 대해 여러 하위 에이전트가 다음과 같이 자동으로 협력한다:

• - 기획 에이전트 → 사용자 요청을 분석해 요구 정의

• - 디자인 에이전트 → UI 와이어프레임 설계

• - 코딩 에이전트 → 실제 기능 구현

• - 리뷰 에이전트 → 오류 감지 및 개선 제안

이 구조는 실제 팀처럼 역할을 나누어 병렬 처리하며, 단일 챗봇에서 벗어나 조직화된 지능 시스템이라는 새로운 접근을 제시한다.

최근 Anthropic은 Claude Opus 4 / Sonnet 4를 출시하며 더 긴 문맥, 더 복잡한 추론을 처리할 수 있는 수준으로 진화하고 있다.

동시에 Claude는 자신의 출력을 감시하고 수정하는 내부 에이전트 구조를 실험하고 있으며, 이는 AGI 안전성 구현의 핵심 사례로 떠오르고 있다.

OpenAI – AgentOps와 실행형 AGI 구조의 산업화

OpenAI는 실행 가능성(execution capability)에 초점을 맞추고 있다.
GPT-4o 이후 등장한 AgentOps는 단일 명령어로 다음과 같은 워크플로우를 완결하는 시스템이다:

“자료 수집 → 분석 → 보고서 생성 → 이메일 전송”
모든 과정이 하나의 대화형 프롬프트로 이루어진다.

AgentOps는 다음 기능을 포함한다:

• - 에이전트 모니터링 대시보드

• - 각 하위 실행 단위의 오류 추적 및 실행 로그

• - LangChain, CrewAI 등과 통합 가능한 멀티에이전트 SDK

뿐만 아니라 OpenAI는 ChatGPT Agent라는 이름으로 에이전트를 제품화했다.

이 Agent는 Operator 모드(클릭, 폼입력, 웹 조작)와 Deep Research 모드(분석·요약·조사)를 통합하여, 실제 업무를 인간 대신 수행한다.

AgentOps는 AGI가 단일 모델이 아닌, 역할별 실행 가능한 시스템임을 보여주며 SaaS화의 기반이 되고 있다.

1. AgentOps란?

AgentOps는 OpenAI가 발표한 멀티 에이전트 시스템의 실행 및 관찰을 위한 플랫폼입니다.
Python, TypeScript 기반으로 OpenAI Agents SDK와 긴밀히 통합되며,

• 관찰 가능성(Observability): 각 에이전트의 행동, 함수 호출, 오류 발생, 실행 흐름을 실시간으로 추적

• 안전 장치(Guardrails): 입력/출력 검증, 핸드오프 제어, 에러 핸들링 등 보완 시스템

• 수단 구조화: 여러 에이전트의 역할 분리 및 흐름 추적

• (예: planning agent → action agent → QA agent)

2. AgentOps 구조 & SDK 특징

• Agent의 구성 요소

  • 각 Agent는 LLM, 도구, 지침, 핸드오프(다른 Agent로 권한 이관)로 구성됨

  • PromoPipelines 구조처럼 역할 기반 분업 가능

• 운영 구조

  • decorators: @agent,@operation,@session등을 통해 흐름 정의

  • 추적(Tracing), 태그 지정(Tags), 오류 로깅 등을 자동으로 수집함GitHub

• 통합 프레임워크와 호환성
  LangChain, CrewAI, Anthropic, Google ADK, AutoGen 등과 통합되어 다양한 에이전트 기반 앱과 호환됨

• 3. AgentOps와 OpenAI ChatGPT Agent의 관계

2025년 7월 발표된 ChatGPT Agent는 Operator + Deep Research 기능이 통합된 AgentOps 기반 실행형 에이전트 체계입니다

Operator: 웹 브라우저 조작, 폼 자동 작성, 버튼 클릭 등 GUI 기반 작업을 수행

• Deep Research: 긴 문서 요약, 경쟁사 분석, 보고서 생성 등

• ChatGPT Agent는 이 둘을 통합해 하나의 워크플로우로 엮음

AgentOps 기반이기에, Agent의 실행 흐름은 자동으로 추적되며 실행 중 발생한 오류나 사용자 개입 지점 등을 데시보드에서 확인할 수 있습니다.

Google DeepMind – Gemini의 Tool-Driven 에이전트

DeepMind의 접근은 '생각하고, 도구를 고르고, 실행하는 AI'다.
Gemini 시리즈는 특히 tool use에 집중하고 있다. Gemini 1.5부터는 다음과 같은 능력을 갖는다:

• 사용자가 요청하지 않아도 필요한 도구를 자동으로 호출

• 여러 도구(Google Docs, YouTube, API 등)를 연결해 작업

• 복잡한 수학 문제를 해결하거나 코드 디버깅을 병렬로 수행

Google은 이를 Project Mariner와 통합해 웹 브라우저 기반 워크플로우를 자동화하는 AI를 개발 중이다.

Gemini Agent는 Gmail, Android, Google Calendar 등과 유기적으로 작동하며 생산성 중심의 AGI 구조를 구현하고 있다.

특히 Gemini 2.5 Deep Think는 병렬적 사고 능력으로 국제 수학 올림피아드 금메달 수준의 문제 해결 능력을 입증하며, 자기 추론 기반 AGI의 가능성을 보여줬다.

기업별 AGI 에이전트 전략 비교

AGI는 '대답하는 AI'가 아니라 '일하는 AI'다

우리가 매일 사용하는 AI는 더 이상 ‘대화만’ 하는 존재가 아니다.
이제는 우리가 시키기도 전에 브라우저를 열고, 보고서를 요약하고, 코드를 고치고, 이메일을 보낸다.

그것도 단 하나의 프롬프트로. 이 흐름의 핵심은 에이전트 구조다.
그리고 그 구조는 지금, 실리콘밸리의 세 기업을 중심으로 진화하고 있다:

• Claude는 ‘역할을 나누는 AI’

• GPT는 ‘실행하는 AI’

• Gemini는 ‘생각하고 선택하는 AI’

이 전쟁의 승자는 ‘가장 똑똑한 모델’을 가진 기업이 아니라,
가장 잘 설계된 협업 구조를 가진 에이전트를 만드는 기업이다.