AI 에이전트(Agent)는 더 이상 사용자의 지시에 단순히 반응하는 수준에 머물지 않습니다. 상황을 이해하고, 필요한 자원을 활용하며, 목표 달성을 위해 협력하는 자율적 주체로 진화하고 있습니다. 2025년 현재 글로벌 빅테크 기업들은 에이전트를 차세대 플랫폼 전략의 핵심에 두고 있으며, 학계와 산업계에서도 이를 뒷받침할 새로운 아키텍처와 프로토콜이 빠르게 제안되고 있습니다.
KPMG의 최근 조사(KPMG AI Quarterly Pulse Survey)에 따르면, 기업들의 상당수는 이미 에이전트 도입을 실험 단계에서 넘어 실제 환경에 적용 중이며, 응답 기업 중 33%는 일부 업무에 에이전트를 활용하고 있다고 답했습니다. 이는 에이전트가 연구실 개념을 넘어 기업 운영 전반에서 실질적 가치 창출의 단계로 진입했음을 보여줍니다.
그렇다면 지금 주목해야 할 변화는 무엇일까요? 현재 AI 에이전트 분야에서는 다양한 시도가 이어지고 있지만, 그중에서도 특히 중요한 세 가지 흐름을 꼽을 수 있습니다. 바로 MCP와 A2A를 통한 연결과 통신의 표준화, Agentic RAG을 통한 지식과 추론의 통합, 그리고 Agentic Mesh 기반의 실시간 운영 아키텍처입니다.
AI Agent(AI 에이전트)의 3가지 트렌드
1. MCP와 A2A: 에이전트 연결과 통신의 표준화
AI Agent의 가치는 결국 얼마나 유연하게 외부와 연결되고 협력할 수 있는가에 달려 있습니다. 아무리 뛰어난 모델이라도 데이터 소스, 도구, 다른 에이전트와 단절되어 있다면 활용성은 제한적일 수밖에 없습니다. 이를 해결하기 위한 핵심이 MCP(Model Context Protocol)와 A2A(Agent-to-Agent)입니다.
MCP는 Anthropic이 제안한 오픈 표준으로, JSON-RPC 2.0 기반 메시지 구조를 활용해 에이전트가 IDE, 데이터베이스, SaaS 애플리케이션 등 다양한 환경과 안전하게 연결될 수 있도록 합니다. 이미 OpenAI, Google DeepMind, Replit 등 주요 기업들이 채택하면서 빠르게 확산되고 있습니다.
한편 A2A는 에이전트 간의 협업을 가능하게 합니다. 과거에는 하나의 거대 에이전트가 모든 업무를 처리하려 했다면, 이제는 역할이 다른 여러 에이전트가 팀처럼 협력하는 흐름으로 바뀌고 있습니다. 예컨대 고객지원 시나리오에서, 한 에이전트는 질문을 분류하고 다른 에이전트는 내부 문서를 검색하며, 또 다른 에이전트는 규제 준수 여부를 검토하는 방식입니다. 다만 다수의 에이전트가 동시에 결정을 내릴 때 발생할 수 있는 충돌이나 권한 문제를 관리하기 위해서는 거버넌스 체계가 꼭 필요합니다.
결국 MCP는 “에이전트 ↔ 도구 연결”을, A2A는 “에이전트 ↔ 에이전트 협업”을 담당하며, 두 표준이 결합될 때 에이전트 생태계는 확장성과 안정성을 동시에 확보할 수 있습니다. 최근에는 이러한 흐름이 멀티에이전트 오케스트레이션이나 실시간 상호운용성(Interoperability) 논의로 이어지면서, 단순한 기능 연동을 넘어 플랫폼·생태계 경쟁 단계로 확산되고 있습니다. 특히 글로벌 빅테크와 오픈소스 커뮤니티가 표준 주도권을 잡기 위한 움직임을 가속화하면서, “에이전트를 단일 제품이 아닌 네트워크화된 운영 체계로 바라보는 관점”이 업계 전반의 공감대로 자리잡아 가고 있습니다.
2. Agentic RAG: 지식과 추론을 통합하는 차세대 구조
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 생성형 AI가 최신 정보를 반영하도록 돕는 핵심 기술로 자리잡았지만, 기존 방식은 검색 품질에 크게 의존하고 복잡한 추론에는 한계가 있었습니다. 최근 주목받는 Agentic RAG는 이러한 한계를 넘어서려는 시도입니다. 단순한 정보 보강 수준을 넘어, 계획(Planning), 메모리(Memory), 추론(Reasoning)을 결합해 에이전트 수준의 사고 구조를 갖춘 것이 특징입니다. 즉, RAG를 “정보 검색 모듈”이 아니라 지능적 의사결정 엔진으로 확장하는 개념이라고 할 수 있습니다. Agentic RAG의 핵심 요소는 다음과 같습니다.
- 계획(Planning): 질문에 단순히 응답하는 것이 아니라, 문제 해결을 위한 단계를 스스로 설계하고 실행합니다. 예를 들어 “시장 동향 분석” 요청 시, 데이터 수집 → 요약 → 비교 분석 → 결론 도출의 과정을 계획합니다.
- 메모리(Memory): 단발성 대화에 그치지 않고, Vector DB와 세션 메모리를 활용해 장·단기 맥락을 축적하고 관리합니다.
- 추론(Reasoning): 단순한 검색 결과 나열이 아니라, Tree-of-Thoughts나 ReAct 같은 기법을 활용해 답변의 타당성을 검증하고 복잡한 추론 과정을 수행합니다.
이러한 방식으로 Agentic RAG는 지식 검색에 그치지 않고, 상황을 이해하고 계획·추론을 결합해 더 정교한 의사결정을 지원하는 차세대 구조로 발전하고 있습니다. 산업 현장에서도 이러한 변화는 가속화되고 있습니다. AWS는 2025년 뉴욕 서밋에서 Bedrock AgentCore를 발표하며, 도구 선택·거버넌스·메모리 기능을 포함한 운영 스택을 제시했습니다. NVIDIA 역시 Agentic RAG 블루프린트를 통해 검색과 추론을 통합한 엔터프라이즈 활용 방안을 공개했습니다.
이처럼 Agentic RAG는 단순한 검색 보조 기능을 넘어서, 지식을 능동적으로 탐색하고, 이를 기반으로 계획과 추론을 수행하는 차세대 에이전트 구조로 자리매김하고 있습니다. 앞으로는 단순 “검색 + 생성” 형태의 RAG는 점차 구식이 되고, Agentic RAG가 엔터프라이즈 표준 구조로 자리잡을 가능성이 큽니다.
3. Agentic Mesh: 실시간 반응형 에이전트 네트워크
AI 에이전트의 진정한 가치는 단순히 정적 지식을 제공하는 데 그치지 않고, 실시간으로 변화하는 환경에 대응하는 능력에 있습니다. 기존의 대부분 AI 시스템은 배치(batch) 처리 중심으로 설계되어, 빠르게 변하는 데이터 스트림이나 동시다발적인 의사결정을 효과적으로 처리하는 데 한계가 있었습니다.
이러한 제약을 넘어서는 새로운 아키텍처가 바로 Agentic Mesh입니다. Agentic Mesh는 다수의 에이전트를 네트워크 형태로 연결하고, 실시간 데이터 스트림과 이벤트 기반 구조 위에서 협력적으로 작동하는 데 중점을 둡니다. 이를 가능하게 하는 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다.
- Shared Memory Layer: 모든 에이전트가 접근할 수 있는 공용 메모리 계층을 두어, 각 에이전트가 발견한 사실이나 중간 결과를 즉시 공유합니다. 이는 분산 캐시나 Vector DB 기반으로 구현되며, 단순 저장소를 넘어 협력적 상황 인식(Collaborative Context Awareness)의 기반이 됩니다.
- Pub/Sub Event Bus: 네트워크에서 발생하는 데이터를 이벤트로 발행(Publish)하고, 각 에이전트는 필요한 이벤트만 구독(Subscribe)합니다. 이를 통해 시스템은 느슨한 결합(loose coupling)을 유지하면서도 밀리초 단위의 반응성을 확보할 수 있습니다.
- Federated Governance: 다수의 에이전트가 동시에 의사결정을 내릴 때 발생할 수 있는 충돌을 방지하고, 책임성을 보장하기 위해 분산 거버넌스 체계가 필요합니다. 여기에는 권한 제어, 규제 준수, 리스크 관리가 포함되며, 특히 금융·보안 산업에서는 이 계층이 시스템 신뢰성을 좌우하는 핵심 요소가 됩니다.
실제 활용 시나리오도 구체적으로 논의되고 있습니다. 예를 들어 금융 분야에서는 거래 데이터를 실시간으로 여러 에이전트가 구독하여, 동시에 리스크 평가·사기 탐지·규제 준수 검증을 수행할 수 있습니다. 또한 보안 분야에서는 위협 탐지, 로그 분석, 자동 대응을 담당하는 에이전트들이 이벤트 버스를 통해 상호작용함으로써, 기존 배치 기반 SIEM(Security Information and Event Management) 시스템보다 훨씬 더 민첩한 탐지와 대응을 가능하게 합니다.
현재 Agentic Mesh는 AWS, NVIDIA 등 글로벌 빅테크의 기술 전략과 산업 미디어에서 활발히 다뤄지고 있으며, 실시간 데이터 스트리밍과 멀티에이전트 협력 구조는 이미 여러 산업에서 핵심 아젠다로 자리잡고 있습니다. 아직 표준화된 규격은 없지만, 오픈소스 프레임워크와 글로벌 벤더 주도의 시도가 빠르게 늘어나면서, “에이전트 운영 체계를 실시간 OS 수준으로 끌어올린다”는 발상 자체가 빠르게 확산하고 있습니다.
지금까지 살펴본 세 가지에 더해 최근에는 경량화된 에이전트의 엣지(Edge) 확산도 주목할 만한 흐름으로 자리잡고 있습니다. IoT, 자율주행, 스마트 제조처럼 데이터가 쏟아지고 지연이 치명적인 환경에서는, 클라우드로 모든 데이터를 전송하기보다 현장에서 바로 분석과 의사결정을 내릴 수 있는 구조가 필요합니다. 이런 이유로 클라우드–엣지–온디바이스를 아우르는 다계층 구조도 점점 더 중요한 기반이 되고 있습니다.
지금까지 살펴본 흐름을 이해하는 것만으로도 향후 전략을 세우는 데 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 그러나 여기서 멈추지 않고, 각 기술의 의미를 정확히 파악하고 우리에게 맞는 방식으로 선택하고 적용하는 과정이 더 중요합니다. 중요한 것은 단순히 새로운 기술을 빠르게 도입하는 것이 아니라, 실제 운영 환경에서 안정적으로 작동하고 신뢰할 수 있는 체계를 마련하는 일입니다.
이 체계를 구축하기 위해서는 기술적 요소만이 아니라, 현장의 요구와 제약을 함께 고려해야 합니다. 전문가의 경험을 참고하고, 검증된 플랫폼을 적절히 활용하는 것은 복잡성을 줄이고 시행착오를 최소화하는 데 큰 도움이 됩니다.
