왜 지금 ‘AI 에이전트’인가

2025년 하반기에 들어서면서 가장 크게 바뀐 키워드가 있다면 바로 “에이전트(Agent)”다.
2024~2025년을 관통한 키워드는 LLM과 RAG였다면, 2026년은 완전히 다른 방향으로 이동하고 있다.
이전에는 “모델이 얼마나 똑똑한가”가 중심이었지만 지금은 “AI에게 일을 어떻게 시키고, 어떻게 잘 실행하게 만들까” 가 중심이 되었다.

OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Perplexity 등 주요 플레이어들은
이미 “에이전트 기술 내재화”에 전면적으로 돌입한 상태다.

• - OpenAI → Operator / Team Agents

• - Anthropic → Computer Use + Tool abstraction

• - Google → Gemini Agent Framework

• - Meta → Agentic workflows + 오픈소스 기반 에이전트

즉, AI가 인간과 대화하는 챗봇 수준이 아니라
진짜로 ‘업무 단위를 수행하는 실행 엔진’이 되기 시작한 것이다.

이 변화는 단순 기술 트렌드가 아니라,

• SaaS 구조, PM이 설계하는 사용자 흐름, BD가 보고하는 경쟁 구도, 엔터프라이즈의 AI 예산 배분 등
  

AI Agent Stack이란 무엇인가

에이전트 스택은 단순히 “AI가 일 대신 해준다”는 개념이 아니다.
정확히 말하자면, 다음 5개 요소가 결합되어 돌아가는 시스템이다.

① LLM Core (두뇌)

가장 기본이 되는 지능.
OpenAI GPT-5, Claude 3.7, Mistral Large 등이 이 층에 속한다.

② Retrieval / Knowledge Layer (기억)

• 사내 문서, 업무 데이터, 실시간 API 등
  작업에 필요한 지식을 읽어와 에이전트가 실제 컨텍스트를 이해하게 한다.

• ③ Tools & Actions Layer (손과 발)

• 에이전트가 실제 행동을 하는 기능들이다.

• - 이메일 보내기

• - DB 쿼리하기

• - 결제 API 호출

• - 문서 자동 생성

• - UI 클릭 및 조작

특히 2025년에는 “UI를 직접 조작하는 에이전트”가 본격화되면서 중요성이 급증했다.

④ Workflow Orchestrator (업무 프로세스 로직)

여기서 진짜 경쟁이 붙고 있다.
에이전트를 하나의 챗봇이 아니라 업무 흐름 단위로 묶어주는 계층이기 때문이다.

• - Task decomposition

• - Multi-agent routing

• - context switch

• - memory persistence

• - error recovery
  

⑤ Monitoring & Governance (감독 및 안전)

엔터프라이즈에서는 필수다.

• 에이전트가 뭘 했는지 기록하고 민감 데이터 감지하고 행동 제한 및 승인 플로우 적용

이 계층이 없으면 B2B 시장에서 에이전트를 사용할 수 없다.

주요 Big Tech들의 에이전트 전략 비교

1. OpenAI: Operator로 에이전트 시대 선언

OpenAI의 전략은 간단하다. “에이전트를 위한 OS를 만든다.”

핵심 기능

• - Team Agents: 역할 분배

• - Computer Use: 실제 PC를 조작

• - Tool API: 외부 시스템 연결

• - Operator: 에이전트 기반 앱의 핵심 인프라

OpenAI는 에이전트를 단순 기술이 아니라 MaaS(Model-as-a-service에서 Agent-as-a-service) 로 확장하려는 방향성을 명확히 보여주고 있다.

2. Anthropic : ‘안정성과 세밀함’ 중심의 에이전트

Anthropic은 Claude 3.7 기반으로 에이전트를 위한 정확성, 회복성, 투명성을 강조한다.

• - Tool Use 개선

• - Computer Use 조기 적용

• - Long context 기반의 안정적 오케스트레이션

특히 엔터프라이즈 시장에서 “예측 가능한 행동을 하는 에이전트”로 포지션을 잡고 있다.

3. Google : Gemini를 통한 생태계 확장

Google은

• Gmail, Calendar, Drive , Workspace
  전체에 에이전트를 붙여 ‘실행 가능한 어시스턴트’ 전략을 강화하고 있다.

4. Meta : 오픈소스 에이전트 생태계 구축

Meta는 오픈소스 중심이라 개발자 커뮤니티가 빠르게 커진다.
이를 기반으로 LLAMA 에이전트 스택 생태계를 키우는 전략을 취하고 있다.

에이전트 시대가 만들어내는 비즈니스 변화

1. SaaS의 기본 구조가 바뀐다

기존 SaaS는 “기능의 모음”이었다.
하지만 에이전트가 등장하면서 SaaS가 사용자 대신 기능을 직접 수행하는 구조로 변하고 있다.

예: 지라(Jira) →
“이슈 등록 UI 제공”에서
“이슈를 알아서 만든 뒤 적절한 팀에 배정”으로 변화.

3. 제품 기획자 관점의 변화

• 기능 설계에서 일(Task) 설계로 전환

• “버튼을 어디에 둘까”보다 “어떤 행동을 맡길까”가 중요

BD 관점의 변화

• 고객의 문제를 기능이 아니라 프로세스 자동화 단위로 해결

• 가격도 기능 단위에서 → 업무 단위 과금으로 변화 (예: 처리되는 Task 1건당 과금)

2. 인력 구조도 바뀐다

에이전트는 반복 업무를 대체하는 수준을 넘어 전문직의 일부까지 위임 가능한 수준으로 올라오고 있다.

• - 마케팅: A/B 테스트 생성 및 운영

• - 세일즈: 리드 정제, 이메일 자동 발송

• - 운영: 보고서 생성 및 배포

• - 개발: 간단한 모듈 생성 및 테스트 자동화

이 과정에서
“AI를 잘 쓰는 사람”이 “AI를 만드는 사람”보다 더 중요해지는 현상이 나타난다.

3. 경쟁사는 ‘기능 제공 업체’가 아니라 ‘자동화 제공 업체’가 된다

이제 경쟁자는 같은 카테고리 SaaS가 아니라 고객의 업무 프로세스를 더 자동화하는 서비스가 된다.

예를 들어, 마케팅 자동화 SaaS끼리 경쟁하는 게 아니라

“우리 에이전트가 당신의 80% 업무를 대체할 수 있다”

라는 관점에서 경쟁 구도가 바뀐다.

4. 고객의 요구 수준이 엄청나게 상승한다

기존에는 SaaS가 일단 기능을 제공하고 고객이 직접 조작 하는 흐름이었다.

하지만 에이전트는 고객에게 결과 중심 경험을 기대하게 만든다.

• “문서 제목 만들어줘”가 아니라

• “이걸 기반으로 제안서 버전 1 만들어줘”

이런 UX 기대가 생기면서 전통 SaaS는 점점 뒤처지기 시작한다.

제품 기획자(PO/PM)에게 필요한 관점 변화

에이전트 시대는 PM의 역할을 재정의한다.

1. 버튼을 설계하는 것이 아니라 ‘행동’을 설계해야 한다

UX는
“사용자가 클릭해서 일하는 방식” → “AI에게 맡기는 방식”으로 바뀐다.

따라서 기획자는 어떤 Task를 맡길지 어떤 Tool을 연결할지, 실패 시 회복 전략은 무엇인지 작업 흐름은 어떻게 이어지는지
이런 “업무 설계” 중심으로 사고해야 한다.

2. 사용자가 설정해야 할 것을 최소화해야 한다

에이전트 UX에서 가장 중요한 원칙은 간단하다.

“프롬프트 없는 UX”

즉, 설정값 . 옵션. 워크플로우 이런 걸 사용자에게 맡기면 안 된다.

PM은 자동 추론 + 자동 설정으로 UX를 구성해야 한다.

3. 기능 제공이 아니라 ‘결과 제공’을 목표로 한다

기존 SaaS:
사용자가 데이터를 입력 → 기능 처리 → 결과 확인

에이전트 기반 SaaS:
사용자가 “하고 싶은 목표”만 말함 → 에이전트가 알아서 프로세스 실행

PM은
“무엇을 제공할까?”가 아니라 “어떤 결과를 만들어줄까?”를 고민해야 한다.

BD/사업개발 입장에서 생기는 새로운 기회

에이전트 시대는 BD 관점에서도 완전히 새로운 기회를 만든다.

1. 산업별 ‘반자동화→완전 자동화’ 시장 생김

예를 들어:

• 리테일 , 물류 , 금융, 제조 , 컨설팅 등 각 산업마다 자동화 여지가 엄청 크다.

BD는
“고객사의 프로세스를 이해 → 자동화 후보를 식별 → 에이전트로 구현”
하는 방식으로 새로운 세일즈 파이프라인을 열 수 있다.

2. API 기반 SaaS 기업과의 파트너십 확대

에이전트가 Tool을 많이 사용할수록 외부 API 인프라가 중요해진다.

따라서 BD의 역할은 점점 “생태계 구축자(Ecosystem Builder)”로 바뀌고 있다.

3. 고객사 내부 에이전트 운영 체계를 제안하는 컨설팅 수요 증가

기업들은 에이전트를 도입하면 다음 문제에 부딪힌다.

• 1) AI 책임 문제

• 2) 내부 데이터 접근 통제

• 3) 실행 로깅 및 기록

• 4) 승인 체계

• 5) 보안 규정 정합성

즉, “에이전트 도입은 API 키 연결로 끝나지 않는다.”

여기에 BD가 개입해 엔터프라이즈 도입 가이드 → PoC → 내부 배포 전략까지 제안하면 새로운 매출 기회가 생긴다.

에이전트 시대는 시작됐다, 지금이 기회다

2026년은 “모델 경쟁 보다 에이전트 경쟁이 더 뜨거운 해”가 될 것이다.

• SaaS UX가 바뀌고 기업의 자동화 기대치가 상승하고 PM의 역할이 재정의되고 BD의 파트너십 전략이 중요해지며

• 디자이너는 ‘AI Native Interface’를 만들어야 하고, 개발자는 에이전트가 잘 작동하도록 설계하는 엔지니어로 변한다.

AI가 사람을 돕는 시대가 아니라, AI가 일하는 시대가 왔다.
지금은 그 구조를 이해하고 먼저 움직이는 사람이 이기는 시기다.