주목해야 할 AI 에이전트 트렌드

CB Insights "What’s next for AI agents?" 보고서에 따르면, AI 에이전트 시장이 빠르게 발전하고 있으며, 기업들의 관심과 투자가 폭발적으로 증가하고 있습니다. AI 에이전트는 단순한 보조 도구를 넘어, 최소한의 개입으로도 복잡한 작업을 수행하는 수준까지 발전하고 있습니다.

📖 2025년 AI 에이전트 전망: 4가지 주요 트렌드

최근 AI 에이전트 기술은 기업 환경에서 빠르게 확산되고 있습니다. 2024년 4분기 기업 실적 발표에서 AI 에이전트 언급 횟수가 전 분기 대비 4배 증가했으며, 2025년에는 다시 두 배로 증가할 전망입니다.

특히, 대형 기술 기업과 스타트업들이 AI 에이전트 시장에서 치열한 경쟁을 벌이고 있으며, AI 인프라 및 애플리케이션 투자도 급증하고 있습니다.

 

CB Insights는 2025년에 주목해야 할 4가지 주요 트렌드를 다음과 같이 정리했습니다.

1️⃣ 빅테크와 대형 LLM 개발사, 범용 AI 에이전트 시장 장악

✅ 주요 내용

• OpenAI, Anthropic 등의 대형 AI 기업이 AI 에이전트 개발을 주도하며, 비용 절감과 성능 향상을 동시에 달성

 

• AI 모델 비용은 매년 10배씩 감소하고 있으며, 오픈소스 모델과 폐쇄형 모델 간의 성능 차이도 줄어드는 중
• OpenAI의 ChatGPT는 주간 4억 명의 사용자를 보유하며, 대기업들이 자체 AI 에이전트를 출시하는 경향이 강해짐
• Uber, Klarna, Lyft 등 대형 기업들은 OpenAI 및 Anthropic과 직접 협력하여 AI 에이전트 구축

🎯 시사점

• 중소 AI 기업들은 대형 AI 기업과 직접 경쟁하기 어려우므로 특정 산업이나 기능에 특화된 전략이 필요

2️⃣ AI 에이전트 시장, 범용에서 전문화(Specialization)로 이동

✅ 주요 내용

• AI 에이전트 스타트업은 고객의 업무 프로세스와 데이터를 깊이 통합하는 방향으로 발전
• 고객지원, 소프트웨어 개발, 기업 업무 자동화 등의 가장 붐비는 시장에서는 차별화 전략이 필수
• 헬스케어, 금융, 법률 등 규제가 강한 산업에 특화된 AI 에이전트 등장

 

• 대표적인 스타트업 사례
  • Sierra (고객 지원) → 브랜드 맞춤형 AI 지원
  • Cursor (소프트웨어 개발) → 대규모 코드베이스 지원
  • Glean (기업 워크플로우 자동화) → 지식 관리 플랫폼과 AI 에이전트 통합
  • Hippocratic AI (헬스케어) → 의료 데이터 통합 및 설명 가능성 강화
  • Norm AI (컴플라이언스 관리) → 금융 및 법률 규제 대응 AI

🎯 시사점

• 특정 산업에 특화된 AI 에이전트가 시장에서 차별화된 경쟁력을 갖출 것
• 기업 데이터와 AI를 결합한 맞춤형 솔루션 개발이 중요

🍇 참고 :

• 수평적 AI Agent: 회계, 마케팅, 세일즈 등 범용적인 업무를 대규모로 자동화하는 AI Agent
• 수직적 AI Agent: 특정 산업이나 복잡한 전문 업무를 대체 또는 지원하는 AI Specialist

3️⃣ AI 에이전트 인프라 구조화: 개발 및 운영을 위한 새로운 스택 등장

✅ 주요 내용

• 현재 AI 에이전트 인프라 시장은 여전히 파편화 되어 있으며, AI 모델을 실제 업무에 적용하려면 다양한 도구와 프레임워크를 통합해야 함
• AI 에이전트 구축을 위한 주요 기술 카테고리
  1. 데이터 정제 및 활용 → LlamaIndex, Unstructured (AI 활용을 위한 데이터 변환)
  2. 웹 검색 및 외부 도구 연동 → Browserbase (AI 기반 웹 자동화)
  3. AI 에이전트 평가 및 모니터링 → Langfuse, Haize Labs, Coval (신뢰성 확보)
  4. 올인원 AI 에이전트 개발 플랫폼 → 엔터프라이즈용 No-code/Low-code 솔루션 증가

 

🎯 시사점

• AI 에이전트 개발 및 운영을 쉽게 만드는 "올인원 개발 플랫폼"이 주목받을 것
• 데이터 품질 관리와 신뢰성 확보가 중요한 차별화 요소

4️⃣ 기업, AI 에이전트 도입을 실험에서 본격적인 실행 단계로 전환

✅ 주요 내용

• *63%의 기업이 AI 에이전트를 "매우 중요하게 고려"**하며, 이미 대부분의 기업이 실험 단계 진행 중 (

2024 12월 “placing a lot of importance on AI agents in the next 12 months” 조사 결과 )

• Twilio 같은 기업은 AI 에이전트를 고객 지원 및 영업 프로세스 자동화에 적극 활용
• 그러나, 여전히 AI 에이전트 도입에는 다음과 같은 핵심 과제가 존재
  • 신뢰성과 보안 (47%) → AI 에이전트의 정확성과 데이터 보안 문제
  • 기술적 구현 문제 (41%) → 기존 시스템과의 통합 어려움
  • 인력 부족 (35%) → AI 기술을 구현하고 운영할 인재 확보 필요

🎯 시사점

• 기업은 "Human-in-the-loop(인간 개입형 AI)" 모델을 통해 AI 에이전트의 오류를 보완하는 방식을 고려해야 함
• AI 에이전트의 성공적인 도입을 위해서는 탄탄한 데이터 인프라 구축이 필수

🐳 DeFi AI 에이전트 , KLEVA AI

🔥 앞으로 개인 및 기업 모두 AI의 활용 능력이 중요한 경쟁력이 될 것입니다. 특히, AI Agent를 만들고 운영하는 프레임워크가 빠르게 발전 중이며 이에 따라 구축 비용과 난이도가 점점 낮아지는 추세이기 때문에 맞춤형 에이전트를 개발 및 활용 능력이 중요합니다.

특히, 개인 사업자나 SMB의 경우 AI Agent를 통해 저렴하게 필요한 업무 능력을 사용할 수 있기 때문에 큰 도움이 될 것입니다. 예를 들어, 이미 뛰어나고 IT에 능통한 개인 사업자들은 본인 업무들을 자동화하고 원격으로 관리하며 큰 성과를 내고 있습니다. 사실 대기업에서 AI 활용은 회사 차원의 정책 결정( ☠︎ 사장님 지시 )이나 대외 홍보를 위해 추진되는 경향이 크나 개인 사업자나 SMB는 생존을 위한 필수 기술이 AI 에이전트라 할 수 있습니다.

 

2025년 이러한 AI 에이전트는 현실적인 도구로서 AI Worker를 위한 필수 도구가 될 것 입니다. 대형 기술 기업이 AI 에이전트 시장을 장악하고 있기 때문에, 스타트업은 특화된 솔루션으로 차별화해야 하는 상황입니다. 또한 AI 에이전트 개발을 위한 인프라 기술이 정교화되고 있으며 No-code/Low-code 솔루션이 확산되고 있습니다. 특히, 금융, 게임, 엔터테인먼트, 여행, 고객 지원 등 산업별 특화 AI 에이전트가 빠르게 성장 중입니다.

 

🚀 현재 제가 추진하고 있는 KLEVA AI( https://wisefree.tistory.com/534 )는 AI Agent 기술을 이용하여 복잡한 블록체인 금융 서비스를 손쉽게 사용할 수 있는 다양한 에이전트를 만들고 이를 손쉽게 활용할 수 있는 환경을 구축하고 있습니다. 개발자는 KLEVA AI에서 제공하는 SDK와 API를 이용하여 송금, SWAP , 결제 등 다양한 금융 서비스 에이전트를 개발하고 이를 사용자에게 손쉽게 제공할 수 있습니다. 조만간 선보일 KLEVA AI를 많이 기대해 주세요.