글로벌 AI, '다중 에이전트 생태계' 구축… 국내는 아직 LLM 개발 중

작성일 07-16

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="QiTLPfj4mO">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b57c0dd10814a287ebafd84f8c640934863cb5f339aec4414e279c58a71e77f5" dmcf-pid="xnyoQ4A8Is" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/16/etimesi/20250716170248822xsqp.jpg" data-org-width="689" dmcf-mid="PaP5SI0CmI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/16/etimesi/20250716170248822xsqp.jpg" width="658"></p>
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          <p contents-hash="1ba3b14738c1a7ce2b345c9641545106628352e19e2633499b813dd4290b28e5" dmcf-pid="y5xtThUlwm" dmcf-ptype="general">인공지능(AI) 에이전트 생태계가 글로벌 기술 패권의 새로운 격전지로 떠올랐다.</p>
          <p contents-hash="71e240d0af6493f6a0a8e41db7b7a05100f667505d0fc6832f424acbb89e7f79" dmcf-pid="W1MFyluSOr" dmcf-ptype="general">오픈AI, 구글, 앤스로픽 등 주요 AI 기업들이 연이어 에이전트 개발 도구를 공개하며 여러 에이전트가 협력해 일하는 'AI 에이전트 허브' 구축에 속도를 내고 있다. 단순히 거대언어모델(LLM) 성능을 높이는 것을 넘어, 누가 더 손쉽고 강력한 에이전트 개발 환경을 제공하느냐가 경쟁의 핵심이 되고 있다.</p>
          <p contents-hash="22d4b8d4e15761e3ee14ef67725d37acd71b02af4cd5a07347176edfcd825fe2" dmcf-pid="YtR3WS7vrw" dmcf-ptype="general">오픈AI는 맞춤형 챗봇 생성 도구인 'GPTs'에 이어, 올해 초 개발자용 리스폰스(Responses) 응용프로그래밍인터페이스(API)와 에이전트 소프트웨어개발도구(SDK)를 공개했다. 이를 통해 누구나 GPT 기반 개인화된 에이전트를 만들고, 외부 데이터·도구와 연동 AI 에이전트를 손쉽게 구축할 수 있도록 했다.</p>
          <p contents-hash="cd80191f453fdaccef93a30e485e466b5e66038f2e9047517af6f62eb9f5d96d" dmcf-pid="GFe0YvzTwD" dmcf-ptype="general">지난해 개발자 행사를 통해 '에이전트 빌더'를 발표한 구글도 LLM 기반 애플리케이션 생태계 지원을 강화하고 있다. 제미나이 모델은 워크스페이스, API, 사내 시스템 등과 연동되며, 간단한 이용자환경(UI) 조작만으로 업무 자동화 도구 제작이 가능하다.</p>
          <p contents-hash="17a7a15b28bf4b8207fb56a283fc1de4f8563e720b1f993436dba6a63cf26660" dmcf-pid="H3dpGTqywE" dmcf-ptype="general">구글은 여기에 기업형 개발 환경까지 통합하며, AI 기반 협업툴 생태계 구축에 집중하고 있다.</p>
          <p contents-hash="2c151256504b2dec8cb77c658e93e5a8b9854c877e62db9248f4a3ca2c95e86b" dmcf-pid="X0JUHyBWIk" dmcf-ptype="general">앤스로픽은 자사 모델 '클로드'를 중심으로 두 개 이상 AI 에이전트가 협력하며 복잡한 업무를 자동화할 수 있도록 하는 플랫폼을 개발 중이다. 이를 통해 사용자는 데이터 분석, 문서 작성, 일정 조정 등 업무를 에이전트 간 협력으로 처리할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="ff36ff8142b9e4ea194b752377259c854b4986f0117c4406641e0a4c5bbd3d7e" dmcf-pid="ZpiuXWbYsc" dmcf-ptype="general">이처럼 글로벌 기업들의 경쟁은 더 이상 모델 성능이 아니라, 다수의 에이전트가 서로 협력·분업하는 '에이전트 간 소통(A2A, Agent-to-Agent)' 구조를 얼마나 빠르게 구현하느냐로 옮겨가고 있다. 이를 가능하게 하려면 모델 간 맥락 공유, 권한 설정, 인증 체계, 지식 기반 연동 등의 생태계 설계와 도구 지원이 필수적이다.</p>
          <p contents-hash="90d613f1cb901bb6beb6b062513f3176dc2e2ec3c24d7f8e30b4dbd5220bfc59" dmcf-pid="55xtThUlOA" dmcf-ptype="general">이러한 글로벌 흐름에 비해, 국내 AI 산업은 여전히 LLM 자체 개발에 집중돼 있다는 지적이 나온다. 한국 특화 모델을 만드는 것을 넘어, 기업과 개발자가 애플리케이션을 만들 수 있는 환경과 도구를 제공하는 방향으로의 전략적 전환이 시급하다는 목소리가 나온다.</p>
          <p contents-hash="c387979105794efb6d2e25052d7f351466c2ee806565ad49bf34454df6f6efdb" dmcf-pid="11MFyluSmj" dmcf-ptype="general">AI 스타트업 대표는 “국내에서도 LLM 개발에만 머물 것이 아니라, 실제 에이전트가 작동할 수 있도록 내부 시스템까지 구조화하는 생태계 전략이 필요하다”고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="fb9dfc66bcfcae82fa2e8e0b3e0c49b01c94bb814fe31a1a0186f6c211fecaa1" dmcf-pid="ttR3WS7vIN" dmcf-ptype="general">김명희 기자 noprint@etnews.com</p>
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