생성형 AI를 넘어 '행동하는' AI로: 에이전틱 AI(Agentic AI) 시대의 도래

서론: 생성형 AI를 넘어 에이전트의 시대로

인공지능(AI) 기술은 단순한 데이터 패턴 학습과 콘텐츠 생성을 넘어, 스스로 목표를 설정하고 계획을 수립하며 도구를 사용하여 실질적인 과업을 수행하는 '에이전트 인텔리전스(Agentic Intelligence)' 또는 '에이전트 AI(Agentic AI)'의 시대로 진입하고 있다. Frost & Sullivan의 분석과 Microsoft의 '프런티어 기업(Frontier Firm)' 보고서 등 다수의 글로벌 연구 결과는 현재의 AI 전환이 단순한 소프트웨어 도입이 아니라, 산업 전반의 운영 방식을 근본적으로 재설계하는 'AI 산업화(AI Industrialization)' 단계에 도달했음을 시사한다.

 

생성형 AI(Generative AI)가 텍스트, 이미지, 코드 등 디지털 콘텐츠를 생산하는 데 탁월한 능력을 보였다면, 에이전트 AI는 이러한 생성 능력을 바탕으로 복잡한 비즈니스 워크플로우를 자율적으로 조율하고, 물리적 세계와 디지털 시스템을 넘나들며 문제를 해결하는 '실행력'을 갖춘 것이 특징이다.3 이는 기업에게 있어 단순한 개인의 생산성 향상을 넘어 조직 전체의 프로세스 자동화와 의사결정 최적화를 의미하며, 대한민국과 같이 제조, 통신, 물류 등 실물 경제 비중이 높은 국가에는 새로운 도약의 기회이자 생존을 위한 필수 과제로 다가오고 있다.

 

본 블로그는 글로벌 AI 트렌드가 에이전트 중심으로 재편되는 현상을 심층 분석하고, 네이버, 카카오, 삼성전자, SK텔레콤 등 국내 주요 기업들의 대응 현황과 기술적 준비도를 점검한다. 또한, 2025년 1월 제정된 '인공지능 산업 육성 및 신뢰 기반 조성에 관한 기본법(이하 AI 기본법)'이 에이전트 생태계에 미칠 법적, 윤리적 영향을 분석하여, 대한민국이 AI G3 국가로 도약하기 위한 구체적인 정책적, 산업적 시사점을 제언하고자 한다.

1. 에이전트 인텔리전스(Agentic AI)의 개념적 정의와 기술적 특이점

1.1 생성형 AI와 에이전트 AI의 본질적 차이

생성형 AI와 에이전트 AI는 모두 거대언어모델(LLM)과 같은 기반 모델을 활용하지만, 그 작동 원리와 지향점은 명확히 구분된다.

• 반응성(Reactivity) 대 주도성(Proactivity): 생성형 AI는 기본적으로 사용자의 프롬프트(지시)가 있어야만 작동하는 수동적 도구이다. 반면, 에이전트 AI는 설정된 목표(Goal)를 달성하기 위해 스스로 필요한 작업을 식별하고, 환경을 모니터링하며, 상황 변화에 따라 계획을 수정하는 주도적인 특성을 가진다.
• 콘텐츠 생성 대 과업 완수(Task Execution): 생성형 AI의 산출물이 '정보'나 '콘텐츠'라면, 에이전트 AI의 산출물은 '행동'과 '결과'이다. 예를 들어, 휴가 계획을 묻는 질문에 대해 생성형 AI는 추천 일정을 텍스트로 나열하지만, 에이전트 AI는 항공권 예매, 호텔 예약, 일정표 캘린더 등록, 동행자에게 초대장 발송까지의 과정을 실질적으로 수행한다.
• 상태 유지(Stateful)와 기억(Memory): 생성형 AI는 각 대화가 독립적인 경우가 많으나, 에이전트 AI는 장기적인 목표 달성을 위해 과거의 상호작용과 현재의 진행 상태를 기억하고 관리한다. 이는 복잡한 다단계 프로세스를 처리하는 데 필수적인 요소이다.

표 1. 생성형 AI와 에이전트 AI의 핵심 비교 분석

구분	생성형 AI (Generative AI)	에이전트 AI (Agentic AI)
핵심 기능	콘텐츠 생성 (텍스트, 이미지, 코드)	자율적 과업 수행 및 문제 해결
작동 방식	프롬프트에 대한 즉각적 반응 (Reactive)	목표 지향적 계획 수립 및 실행 (Proactive)
자율성 수준	낮음 (인간의 구체적 지시 의존)	높음 (최종 목표만 제시하면 과정은 자율 설계)
도구 활용	제한적 (플러그인 등을 통한 단순 호출)	광범위 (API, DB, 물리적 로봇 등 능동적 제어)
주요 리스크	환각(Hallucination), 저작권 침해	자율적 오작동, 연쇄적 오류 파급, 책임 소재 불분명
산업적 가치	개인 생산성 향상, 창작 보조	엔드투엔드(End-to-End) 프로세스 자동화

 

1.2 에이전트 AI의 기술적 아키텍처: 추론과 계획

에이전트 AI가 산업적으로 유의미한 가치를 창출하기 위해서는 '추론(Reasoning)'과 '계획(Planning)' 능력이 필수적이다. 단순한 패턴 매칭이 아니라, 복잡한 문제를 하위 문제로 분해하고(Decomposition), 각 단계에 적합한 도구를 선택하며(Tool Selection), 실행 결과를 평가하여 오류를 수정하는(Self-Correction) 메커니즘이 포함된다.

• 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent Systems): 단일 모델이 모든 것을 처리하는 대신, 특정 역할(예: 기획자, 개발자, 검수자)을 가진 여러 에이전트가 협업하는 구조가 부상하고 있다. 네이버의 경우 로그 분석 시스템에서 '패턴 탐지 모델', '에러 분석 모델', '대응 가이드 모델'이 하나의 팀처럼 작동하는 감독자(Supervisor) 패턴을 적용하여 정확도를 높이고 있다.
• 도구 사용(Tool Use) 및 API 통합: 에이전트는 외부 세계와 소통하기 위해 API를 호출한다. 최근 카카오의 '카나나(Kanana)' 모델이나 삼성의 '가우스2' 등이 도구 호출(Tool calling) 성능을 대폭 강화한 것은 에이전트가 ERP, CRM, 이메일 등 기업 시스템과 매끄럽게 연동되기 위함이다.

2. 글로벌 AI 산업화 트렌드와 한국의 위치

2.1 글로벌 트렌드: 실험실에서 현장으로

2024년과 2025년을 기점으로 AI는 '도입' 단계를 지나 '산업화' 단계로 진입했다. 매킨지와 딜로이트의 분석에 따르면, 기업들은 이제 AI를 단순한 흥미 위주의 실험(Pilot)이 아닌, 핵심 비즈니스 프로세스에 통합하여 ROI(투자 대비 효과)를 창출하는 데 집중하고 있다. 특히 에이전트 AI는 제조, 물류, 금융 등 복잡한 워크플로우가 존재하는 영역에서 인간의 개입을 최소화하며 24시간 운영 가능한 '디지털 노동력(Digital Labor)'으로 자리 잡고 있다.

 

마이크로소프트는 이러한 변화를 주도하는 기업들을 '프런티어 기업(Frontier Firm)'으로 정의하며, 이들은 AI 에이전트와 인간이 협업하는 하이브리드 조직 구조를 갖추고 있다고 분석했다. 이는 단순히 인력을 대체하는 것이 아니라, 인간은 전략과 감독에 집중하고 에이전트는 실행과 운영을 담당하는 새로운 업무 분장(Workforce Evolution)을 의미한다.

2.2 한국의 경쟁력 진단: 위기와 기회

한국은 AI 도입률과 데이터 인프라 측면에서는 상위권에 속하나, 원천 기술과 인재 확보 측면에서는 미국과 중국에 비해 격차가 존재한다. 하버드 케네디 스쿨과 한국과학기술기획평가원(KISTEP)의 보고서에 따르면, 한국의 AI 기술 수준은 미국의 80~90% 수준이며, 특히 AI 반도체 및 기초 모델 분야에서는 중국의 거센 추격을 받고 있거나 일부 역전된 상황이다.

 

그러나 한국은 '피지컬 AI(Physical AI)'와 '버티컬 AI(Vertical AI)' 분야에서 독보적인 기회를 가지고 있다. 세계적인 수준의 제조업(반도체, 자동차, 조선, 배터리) 기반과 고도화된 통신 네트워크(5G/6G), 그리고 IT에 친숙한 국민성은 에이전트 AI가 가상 공간을 넘어 로봇, 공장, 가전 등 물리적 세계로 확장되는 데 최적의 테스트베드를 제공한다.

3. 국내 주요 플랫폼 및 통신 기업의 에이전트 전략 분석

한국의 테크 자이언트들은 외산 모델에 대한 의존도를 낮추고 데이터 주권을 확보하기 위해 '소버린 AI(Sovereign AI)' 전략을 넘어 '소버린 에이전트(Sovereign Agent)' 생태계를 구축하고 있다.

3.1 네이버(Naver): 하이퍼클로바X 중심의 B2B 에이전트 생태계

네이버는 자사의 거대언어모델인 '하이퍼클로바X(HyperCLOVA X)'를 단순한 생성 모델이 아닌, 기업용 에이전트 구축을 위한 핵심 엔진으로 포지셔닝하고 있다.

• 추론 능력 강화: 네이버는 복잡한 비즈니스 로직을 처리하기 위해 '하이퍼클로바X THINK' 모델을 개발했다. 이 모델은 문제를 단계별로 추론하고 검증하는 능력이 강화되어, 단순 답변 생성을 넘어선 논리적 문제 해결에 특화되어 있다.
• 멀티 에이전트 오케스트레이션: 네이버 클라우드는 기업들이 자사의 서비스에 에이전트 기술을 쉽게 도입할 수 있도록 '클로바 스튜디오'를 통해 멀티 에이전트 구축 도구를 제공한다. 이는 감독자(Supervisor) 에이전트가 하위 에이전트들을 지휘하여 보안 로그 분석, 고객 응대, 마케팅 문구 작성 등 복합적인 업무를 자동화하는 구조를 지원한다.
• 개방형 생태계 전략: 네이버는 '하이퍼클로바X SEED'와 같은 경량화 모델을 오픈소스로 공개하여 국내 스타트업과 개발자들이 네이버의 모델을 기반으로 다양한 버티컬 에이전트를 개발하도록 유도하고 있다. 이는 구글이나 오픈AI의 생태계에 종속되지 않으려는 강력한 의지 표현이다.

3.2 카카오(Kakao): 전 국민의 AI 메이트, '카나나(Kanana)'

카카오는 국민 메신저인 카카오톡의 강력한 락인(Lock-in) 효과를 바탕으로, 일상생활 밀착형 B2C 에이전트 서비스에 집중하고 있다.

• 카나나 브랜드 런칭: 카카오는 통합 AI 브랜드 '카나나'를 런칭하며, 이를 '초개인화된 AI 에이전트'로 정의했다. 카나나는 사용자의 대화 맥락과 감정을 파악하여 친구처럼 소통하며, 카카오맵(길찾기), 멜론(음악), 선물하기 등 카카오의 다양한 서비스와 연동되어 실질적인 행동을 수행한다.
• 도구 호출(Tool Calling) 성능 극대화: 새로 공개된 '카나나-2' 모델은 이전 세대 대비 도구 호출 성능이 3배 이상 향상되었다. 이는 사용자가 "강남역 근처 조용한 식당 예약해줘"라고 말했을 때, 단순히 검색 결과만 보여주는 것이 아니라 실제 예약 시스템에 접속하여 예약을 완료하는 수준의 실행력을 갖추었음을 의미한다.
• 하이브리드 전략: 카카오는 자체 모델 개발과 동시에 오픈AI와의 파트너십을 통해 챗GPT를 카카오톡에 통합하는 실용적인 전략을 취하고 있다. 이는 기술적 격차를 인정하면서도 플랫폼의 지배력을 유지하기 위한 현실적인 선택으로 분석된다.

3.3 SK텔레콤(SK Telecom): AI 피라미드와 글로벌 에이전트 확산

SK텔레콤은 통신사를 넘어 '글로벌 AI 컴퍼니'로 도약하기 위해 'AI 피라미드 전략'을 추진 중이며, 그 정점에 개인 비서 에이전트 '에이닷(A.)'이 있다.

• 에이전틱 워크플로우(Agentic Workflow) 도입: 2025년 8월, SKT는 에이닷에 사용자의 의도를 파악하고 순차적으로 작업을 수행하는 에이전틱 워크플로우 기술을 적용했다. 이를 통해 에이닷은 단순한 대화 상대를 넘어, 사용자의 일정을 관리하고 필요한 서비스를 능동적으로 제안하는 비서 역할을 강화했다.
• 글로벌 영토 확장: SKT는 일본의 일정 공유 플랫폼 '타임트리(TimeTree)'에 투자하고 파트너십을 체결하여 에이전트 기술을 수출하고 있다. 이는 에이닷의 에이전트 기술을 타임트리의 6,700만 사용자 기반에 적용하여, 글로벌 시장에서의 영향력을 확대하려는 시도이다.
• 기업용 에이전트(B2B): 사내 업무용 에이전트인 '에이닷 비즈(A-dot Biz)'를 그룹사 25곳에 도입하여 회의록 작성, 문서 관리 등의 업무 효율을 60% 이상 향상시켰다. 이는 에이전트 기술의 B2B 상용화 가능성을 내부적으로 검증한 사례이다.25

4. 한국 제조업 및 피지컬 AI(Physical AI) 혁신 전략

한국 산업의 중추인 제조업은 에이전트 AI가 가장 파괴적인 혁신을 일으킬 수 있는 분야이다. 가상 세계의 에이전트가 로봇, 공장 설비, 가전기기와 결합하여 물리적 작업을 수행하는 '피지컬 AI'는 한국 기업들의 주무기이다.

4.1 삼성전자: 온디바이스 에이전트와 반도체 공정 혁신

삼성전자는 자사 제품 생태계에 에이전트를 심는 '온디바이스 AI' 전략과, 반도체 생산 공정을 지능화하는 투트랙 전략을 구사하고 있다.

• 가우스2(Gauss2)와 에이전틱 빌더: 삼성은 자체 개발한 생성형 AI 모델 '가우스2'를 공개하며, 이를 기반으로 임직원들이 코딩 없이도 업무용 에이전트를 만들 수 있는 '에이전틱 빌더'를 사내에 도입했다. 이는 멀티모달(텍스트, 이미지, 코드) 데이터를 처리하며 업무 생산성을 극대화한다.
• 반도체 공정의 에이전트화: 삼성은 반도체 설계를 지원하는 'code.i'와 같은 코딩 어시스턴트뿐만 아니라, 생산 라인에서 발생하는 방대한 데이터를 분석하고 설비 이상을 예측·제어하는 자율 에이전트 시스템을 구축하고 있다. 이는 수율 향상과 24시간 무중단 공장 운영을 가능케 한다.
• 가전의 지능화: TV, 냉장고 등 가전제품에 탑재되는 온디바이스 AI 에이전트는 사용자의 생활 패턴을 학습하여 에너지 효율을 최적화하거나, 식재료를 관리하는 등 능동적인 서비스를 제공한다.

4.2 LG AI연구원: 전문가를 위한 추론 엔진, 엑사원(Exaone)

LG는 범용 모델보다는 산업 현장의 전문가를 보조하는 '전문가용 AI' 개발에 집중하고 있다.

• 엑사원 4.0의 추론 능력: LG의 최신 모델 엑사원 4.0은 화학, 바이오, 금융 등 전문 지식이 필요한 분야에서 높은 성능을 발휘하도록 설계되었다. 특히 '생각하는(Thinking)' 기능을 통해 복잡한 추론 과정을 거쳐 답변을 도출함으로써, 환각 현상을 줄이고 신뢰성을 높였다.
• 챗엑사원(ChatEXAONE)과 기업 효율화: 기업용 에이전트 플랫폼인 챗엑사원은 데이터 분석, SQL 쿼리 생성, 문서 요약 등의 기능을 제공하여 연구원과 사무직의 업무를 보조한다. 이는 LG 그룹 내 다양한 계열사의 R&D 및 경영 지원 업무에 적용되어 실질적인 성과를 내고 있다.

4.3 현대자동차그룹: 자율주행과 스마트 팩토리의 융합

현대차는 자동차를 '움직이는 AI 에이전트'로 정의하고, 생산 공정 전체를 지능화하는 '스마트 팩토리' 전략을 추진 중이다.

• AI 팩토리와 디지털 트윈: 현대차는 엔비디아(NVIDIA)와의 협력을 통해 싱가포르 글로벌 혁신센터(HMGICS) 등 스마트 팩토리에 '디지털 트윈' 기술을 적용했다. 가상 공간의 에이전트가 공정 시뮬레이션을 수행하고, 이를 바탕으로 실제 로봇을 제어하여 생산 효율을 최적화한다.
• 로보틱스 에이전트: 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics) 인수를 통해 확보한 휴머노이드 로봇 '아틀라스(Atlas)'와 4족 보행 로봇 '스팟(Spot)'을 공장에 투입하고 있다. 이들은 단순한 자동화 기계가 아니라, 주변 환경을 인지하고 판단하여 이동하고 작업을 수행하는 피지컬 에이전트 역할을 한다.

4.4 POSCO: 제철소의 자율화

POSCO DX는 IT와 OT(운영 기술)를 융합하여 제철소 내의 크레인 운전, 설비 제어 등을 자율화하고 있다.

• AI 엔지니어 에이전트: 산업 현장의 핵심 제어 장치인 PLC(Programmable Logic Controller) 코딩을 자동화하는 에이전트를 개발하여 엔지니어의 업무를 보조한다.
• 자율 조업: 비정형 제품을 운송하는 크레인에 시각지능과 AI 에이전트를 결합하여 무인 자율 운전을 실현하고 있다.

5. 버티컬 산업(유통, 금융)의 에이전트 도입 사례

5.1 유통 및 물류: 쿠팡과 CJ대한통운의 초자동화

물류 산업은 수많은 변수(날씨, 교통, 주문량)를 실시간으로 고려해야 하기에 에이전트 AI의 효용이 극대화되는 분야이다.

• 쿠팡(Coupang): 쿠팡의 물류 센터는 거대한 에이전트 시스템과 같다. 주문이 들어오면 AI 에이전트가 최적의 이동 경로와 배송 방법을 계산하고, 무인 운반 로봇(AGV)과 분류 로봇을 제어하여 작업을 수행한다. 또한 디지털 트윈 시뮬레이션을 통해 물류 프로세스 변경을 사전에 검증하는 체계를 갖추고 있다.
• CJ대한통운: 'eFLEXs' 시스템을 통해 셀러들에게 수요 예측 정보를 제공하고, 물류 센터 내에서는 '원트랙(OneTrack)'과 같은 비전 AI 에이전트가 지게차의 동선을 분석하고 안전 사고를 예방한다.

5.2 금융: 자율 주행 금융(Autonomous Finance)

금융권은 단순 상담 챗봇을 넘어, 자산 관리를 자율적으로 수행하는 에이전트 도입을 서두르고 있다.

• 자산 관리 에이전트: KB국민은행, 신한은행 등은 고객의 재무 상태와 목표에 맞춰 포트폴리오를 설계하고 리밸런싱을 제안하는 'AI 프라이빗 뱅커'를 개발 중이다. 이는 금융 비서가 고객 대신 시장 상황을 모니터링하고 의사결정을 지원하는 형태이다.
• 컴플라이언스 및 리스크 관리: 대출 심사나 불완전 판매 모니터링 등의 업무에도 에이전트가 투입되어, 방대한 규정 문서를 분석하고 위반 사항을 실시간으로 탐지한다.

6. 정책적 대응: AI 기본법 제정과 규제 프레임워크

AI 기술의 급속한 발전과 에이전트의 자율성 증대는 새로운 법적, 윤리적 과제를 제기한다. 이에 대응하여 대한민국 국회는 2025년 1월, '인공지능 산업 육성 및 신뢰 기반 조성에 관한 기본법(AI 기본법)'을 통과시켰으며, 이는 2026년 1월 시행을 앞두고 있다.

6.1 AI 기본법의 핵심 내용과 에이전트 AI에 대한 함의

AI 기본법은 산업 진흥과 안전성 확보라는 두 마리 토끼를 잡기 위해 '위험 기반 접근 방식(Risk-based Approach)'을 채택했다.

표 2. AI 기본법 주요 조항 및 에이전트 AI 관련 시사점

주요 내용	세부 사항	에이전트 AI 관련 시사점
고위험 AI (High-Impact AI) 정의	국민의 생명, 신체, 기본권에 중대한 영향을 미치는 AI (의료, 채용, 대출, 생체인식 등)	자율적으로 의료 진단을 내리거나 채용 평가를 수행하는 에이전트는 고위험군으로 분류되어 강력한 규제 적용 예상
생성형 AI 고지 의무	AI가 생성한 결과물임을 표시(워터마크 등)하고 사용자에게 사전 고지 의무화	에이전트가 작성한 보고서나 이메일, 자동 수행한 예약 내역 등에 AI 개입 사실을 명시해야 함
국내 대리인 지정 제도	일정 규모 이상의 해외 AI 사업자는 국내 대리인을 지정하여 이용자 보호 및 규제 준수 의무 부과	글로벌 에이전트 서비스(예: 해외 기반 금융/여행 에이전트)의 국내 진입 장벽이자 소비자 보호 장치로 작용
사업자의 책무	신뢰성 확보 조치, 위험 관리 체계 구축, 인적 감독(Human-in-the-loop) 유지	완전 자율 에이전트라 하더라도 최종적인 책임은 운영자에게 있으며, 비상시 인간이 개입할 수 있는 장치 마련 필수

6.2 거버넌스 체계: 국가 AI 전략위원회와 AI 안전연구소

• 국가 AI 전략위원회: 대통령 직속으로 격상된 이 위원회는 과기정통부, 교육부, 산업부 등 여러 부처에 흩어져 있던 AI 정책을 총괄 조정한다. 이는 에이전트 AI가 산업, 교육, 국방 등 사회 전반에 미칠 파급력을 고려한 조치이다.
• AI 안전연구소(AISI): AI 모델의 위험성을 과학적으로 평가하고 안전 기준을 연구하는 전담 기관이 설립되었다. AISI는 향후 에이전트 AI의 자율적 행동이 초래할 수 있는 예상치 못한 부작용(예: 통제 불능, 편향된 의사결정)을 통제하기 위한 기술적 가이드라인을 제시할 것이다.

6.3 에이전트 규제의 공백과 과제

현재 법안은 '고위험 AI'와 '생성형 AI'를 중심으로 규정하고 있으나, '자율 에이전트'의 행위에 대한 구체적인 책임 소재는 여전히 불명확하다. 예를 들어, 금융 에이전트가 자율적인 판단으로 투자 손실을 입혔을 때, 그 책임이 개발사에 있는지, 운영사에 있는지, 아니면 사용자에게 있는지에 대한 법적 해석이 필요하다.52 또한, 피지컬 AI(로봇 등)가 물리적 피해를 입혔을 때의 제조물 책임법 적용 여부도 쟁점이 될 것이다.

7. 결론 및 전략적 제언: 대한민국 AI G3 도약을 위하여

AI 산업화와 에이전트 시대로의 전환은 대한민국에게 위기이자 기회이다. 기초 모델의 규모 경쟁에서는 뒤쳐졌지만, 강력한 제조 기반과 IT 인프라를 활용한 '응용'과 '실행' 단계에서는 글로벌 리더십을 확보할 잠재력이 충분하다.

7.1 산업적 제언: '버티컬'과 '피지컬'에 집중하라

• 제조업의 에이전트화: 삼성, 현대차, 포스코 등 제조 대기업은 공장 내 데이터를 학습한 특화 에이전트를 통해 생산 효율을 극한으로 끌어올려야 한다. 이는 인구 감소로 인한 노동력 부족 문제를 해결할 핵심 열쇠이다.
• SaaS와 에이전트의 결합: 국내 소프트웨어 기업들은 단순한 솔루션 판매를 넘어, 기업의 특정 업무(세무, 법무, 인사)를 대행하는 '에이전트 서비스(AaaS, Agent as a Service)'로 비즈니스 모델을 진화시켜야 한다.

7.2 기술적 제언: 에이전트 전용 반도체와 경량화 모델

• 에이전트 특화 NPU 개발: 에이전트 AI는 장기 기억을 유지하고 끊임없이 추론하는 과정에서 막대한 메모리 대역폭과 연산 능력을 요구한다. 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM 리더십을 바탕으로 에이전트 구동에 최적화된 저전력·고성능 AI 반도체 생태계를 주도해야 한다.
• 온디바이스 AI 강화: 개인정보 보호와 응답 속도 이슈로 인해 에이전트의 로컬 구동 수요가 증가하고 있다. 경량화된 소버린 모델(sLLM) 개발을 통해 스마트폰, 가전, 자동차 등 엣지 디바이스에서의 경쟁력을 확보해야 한다.

7.3 정책적 제언: 혁신과 안전의 균형

• 규제 샌드박스 활성화: AI 기본법의 고위험 AI 규제가 초기 에이전트 산업의 성장을 저해하지 않도록, 특정 분야(예: 제한된 구역의 자율 로봇, 소액 금융 에이전트)에 대해서는 과감한 규제 유예를 적용하여 실증 데이터를 확보해야 한다.
• 책임 법제 정비: 자율 에이전트의 행위에 대한 법적 성격을 규명하고, 사고 발생 시의 책임 배분 원칙(보험 제도 등)을 선제적으로 마련하여 기업들의 불확실성을 제거해야 한다.
• AI 리터러시 교육 전환: 미래 인재 양성의 초점을 단순 코딩 교육에서 'AI 에이전트 협업 능력'과 '시스템 설계 능력'으로 전환해야 한다. 인간은 에이전트를 지휘하고 감독하는 관리자로서의 역량이 더욱 중요해질 것이다.

대한민국은 세계에서 가장 빠른 속도로 신기술을 수용하고 산업화해 온 저력을 가지고 있다. 2025년, AI 기본법 시행과 기업들의 에이전트 전환이 맞물리는 지금이 바로 'AI 추격자'에서 'AI 에이전트 선도국'으로 도약할 골든타임이다. 정부의 정교한 정책 지원과 기업의 과감한 투자가 결합된다면, '한강의 기적'은 AI 시대에 '디지털 한강의 기적'으로 재현될 수 있을 것이다.