[중앙뉴스= 이광재 기자] 챗GPT 등장 이후 AI업계는 기술 고도화를 넘어 실제 서비스 적용과 제품 상용화에 대한 논의와 개발에 더욱 집중하고 있다. 기업들은 LLM 자체로는 할 수 있는 것이 많지 않고 별도의 추가 작업을 거쳐야 하기 때문이다.

최근에는 차세대 AI 기술로 주목받고 있는 ‘AI 에이전트’를 적용한 서비스들이 속속 등장해 주목된다. AI 에이전트는 사용자가 목표를 제시하면 AI가 문제 해결을 위한 과업을 자율적으로 판단하고 수행할 수 있다. 보다 고차원의 대화와 업무 수행 능력을 갖춘 챗봇 및 생성형 AI가 마치 개인 비서처럼 활약하고 있는 것이다.

고객별 맞춤형 응대 및 서비스 제공으로 이용자 편의와 만족도를 높이고 있는 국내외 대표 AI 에이전트 기술 활용 사례들을 소개한다.

스켈터랩스는 최근 기업용 LLM 제품군인 ‘벨라(BELLA)’에 AI 에이전트를 접목했다. 기업의 업무 생산성과 효율성을 더욱 끌어올리고 유저에게는 유의미한 엔드투엔드 경험을 제공한다는 계획이다.

스켈터랩스의 대화형 AI 기술과 LLM 활용 기술력이 집약된 솔루션에 AI 에이전트가 접목됨에 따라 챗봇에 필요한 기능을 플러그인처럼 손쉽게 추가할 수 있게 됐다. 맞춤형 챗봇 구축이 레고 블록을 조립하듯 간편해졌으며 기업의 구체적인 요구사항에 부합하는 챗봇을 신속하게 개발할 수 있는 길이 열린 것이다. 뿐만 아니라 단순 질의응답 수준에서 더 나아가 실제 과업을 완수하고 해결할 수 있어 사용성이 더욱 증대될 전망이다.

예를 들어 기존에는 고객이 LLM이 접목된 챗봇을 사용할 경우 제품을 검색하고 결과를 받아 구매 링크가 안내되는 방식이었다면 AI 에이전트 도입 이후에는 사용자의 상황과 요구를 파악해 그에 맞는 제품을 찾아주고 상세 정보를 제공할 뿐 아니라 제품을 장바구니에 추가하는 등 구매 관련 동작을 수행하는 데도 도움을 줄 수 있다.

스켈터랩스는 AI 에이전트 도입을 시작으로 더욱 실용적인 AI 기술을 개발하고 제품화를 추진해 계속해서 AI 시장을 선도할 계획이다.

네이버는 초대규모 AI ‘하이퍼클로바X’를 적용한 대화형 AI 에이전트 서비스 ‘클로바 X’의 사용성을 높이기 위해 플러그인 서비스인 ‘스킬(Skill)’을 도입했다.

클로바X 스킬(이하 스킬)은 오픈AI의 챗GPT 플러그인과 유사한 서비스로 각종 외부 서비스를 클로바X와 결합해 사용할 수 있는 서비스다. 각 서비스의 최신·전문 정보를 클로바X와 연동해 AI가 더 정확하게 답변할 수 있도록 돕는다. 지난해 11월 모빌리티 플랫폼 쏘카와 스킬 연동을 완료했으며 최근 리테일 테크 서비스 ‘컬리’, AI 매칭 채용 플랫폼 ‘원티드’, 초개인화 여행 플랫폼 ‘트리플’을 연동했다. 이를 통해 일상에서 클로바X 사용성이 더욱 높아질 것으로 전망된다. 네이버는 문서 작성, 지식 탐색 등 생산성과 전문성을 향상시킬 수 있는 특화 서비스들과도 클로바X 스킬 도입을 위해 협력할 예정이다.

기존 온프레미스 기반 데이터베이스(DB) 시장에서 강세를 보였던 오라클은 ‘기업 맞춤형 LLM’ 서비스를 제공하며 차별화 전략을 선보이고 있다. 오라클은 지난 1월 소비자가 더욱 편리하게 서비스를 이용할 수 있도록 AI활용에 더욱 박차를 가하며 기업용 OCI(오라클 클라우드 인프라) 생성형 AI 베타 버전 등 다양한 서비스를 론칭했다.

이중 OCI 생성형 AI 에이전트 서비스는 LLM과 OCI 오픈서치를 기반으로 사용자가 전문 지식 없이도 자연어 대화를 통해 엔터프라이즈 데이터와 상호작용할 수 있게 한다. 해당 서비스는 동적 데이터 저장소에서 최신 정보를 검색하고 검색 결과와 함께 원본 소스 데이터에 대한 참조 정보도 제공받을 수 있다.

이미 빅테크들의 AI 에이전트 경쟁은 시작됐다. 워드, 엑셀, 파워포인트 등 MS의 생산성 앱에 오픈AI의 GPT-4모델 기반 생성 AI 기능을 적용한 서비스인 마이크로소프트의 ‘코파일럿’은 현재는 검색이나 생산성 도구로 활용되지만 복합적이고 일련의 기능을 수행하는 AI 에이전트 기능을 추가하겠다는 계획이다.

엔비디아도 로봇 훈련 알고리즘을 자동 생성하는 AI 에이전트 ‘유레카(Eureka)’를 공개했다. 이 역시 GPT-4의 자연어 능력, 강화학습을 결합해 로봇이 복잡한 기술을 배울 수 있도록 알고리즘을 자동 생성하는 에이전트다. 사람이 직접 복잡한 엔지니어링 작업을 수행하는 대신 AI 에이전트가 로봇의 설계와 피드백을 담당하여 로봇의 성능을 대폭 향상시키는 방식으로 작동한다.