요즘 인공지능(AI) 업계에서는 ‘범용 인공지능 에이전트(General-purpose AI Agent)’에 대한 논의가 활발하게 진행되고 있습니다. 단순히 질문에 답을 하는 챗봇을 넘어, 실제 업무를 ‘대신 처리하는’ 수준의 AI가 현실로 다가오고 있기 때문입니다. 그렇다면 이 AI는 실제로 어느 수준까지 발전했으며, 기업은 이 흐름을 어떻게 비즈니스에 접목할 수 있을까요?
이 글에서는 실리콘밸리 기반 스타트업 젠스파크(Genspark)가 최근 발표한 신제품 ‘슈퍼 에이전트(Super Agent)’를 중심으로, 범용 에이전트 기술의 현재 위치와 미래 전망, 주요 경쟁자들과의 차별점, 그리고 기업이 주목해야 할 전략적 시사점을 소개드립니다.
범용 AI 에이전트란 무엇인가?
기존의 챗봇이 단문형 질문에 답하는 데 초점을 맞췄다면, 최근 부상한 ‘범용 AI 에이전트’는 보다 능동적이고 자율적인 형태를 띱니다. 사용자의 의도를 파악하고, 여러 도구를 조합해 복잡한 업무를 단계별로 수행할 수 있는 시스템으로 진화한 것입니다.
예를 들어, 사용자가 여행 계획을 요청하면 AI는 일정을 짜고, 교통편을 계산하며, 맛집을 찾아 예약까지 완료할 수 있습니다. 기업 환경에서는 이력서를 자동으로 분류하거나, 유튜브 영상 제작, 회의록 생성, 주식 분석 리포트 정리 등 다양한 멀티스텝 작업을 스스로 처리할 수 있습니다. 이처럼 단순한 의사소통을 넘어, 실제 업무의 ‘마무리’까지 책임지는 ‘작업 완결형 AI’의 시대가 열린 셈입니다.
젠스파크 슈퍼 에이전트의 핵심 기능
젠스파크는 2025년 4월 ‘슈퍼 에이전트’를 공개하며 주목받고 있습니다. 이 제품은 단순한 대화형 AI가 아니라, 스스로 판단하고 실행하는 ‘자율형 업무수행 AI’로 평가됩니다.
첫째, 젠스파크는 단일 AI 모델이 아닌 총 9개의 LLM(대형 언어 모델)을 상황에 따라 선택·조합해 사용합니다. 여기에 80개 이상의 외부 도구와 API를 연동해, 지시 없이도 복합적인 작업을 수행할 수 있도록 설계되어 있습니다.
예를 들어, 사용자가 5일간의 샌디에이고 여행 일정을 요청하면, 슈퍼 에이전트는 한 모델로 일정을 작성하고, 또 다른 LLM으로 지도 분석, 또 다른 모델로 레스토랑 예약 기능을 실행합니다. 동시에 Google Maps, Yelp, Resy 같은 외부 서비스와도 유기적으로 연동해, 예약 시 알레르기 정보나 선호 좌석까지 반영한 결과물을 제공합니다.
둘째, AI의 자기 추론 과정을 시각적으로 보여줍니다. 어떤 도구를 언제, 왜 호출했는지를 스스로 설명할 수 있어, 불투명한 ‘블랙박스 AI’에 대한 우려를 줄입니다. 이는 실무자와 AI 간 신뢰를 높이고 협업 가능성을 넓혀줍니다.
셋째, 브라우저만 있으면 바로 사용할 수 있는 점도 특징입니다. 별도 설치 없이 데모 체험이 가능하고 로그인조차 필요하지 않아, 초기 도입 장벽이 매우 낮습니다. 이로 인해 산업군을 막론하고 더욱 빠른 실험과 검토가 가능해집니다.
다른 경쟁사와의 비교
젠스파크의 슈퍼 에이전트는 등장과 동시에 여러 기술 기업과 비교되며 주목을 받았습니다.
먼저 중국 기반의 스타트업 마누스(Manus)는 슈퍼 에이전트에 앞서 다중 에이전트를 운용할 수 있는 기술을 내놓으며 시장의 관심을 끌었습니다. 웹 브라우저, 코드 에디터, 스프레드시트 등을 활용해 실제 작업에 가까운 수준의 자동화를 구현했고, 범용 에이전트 성능을 측정하는 GAIA(General Agent Index for Automation) 테스트에서 86%점이라는 높은 점수를 받았습니다.
하지만 젠스파크는 이를 뛰어넘는 87.8%의 GAIA 점수를 기록했습니다. 단지 수치상의 우위뿐 아니라, 더 정교한 내부 구조와 풍부한 도구 연동성 면에서도 탁월함을 입증했습니다.
한편, 마이크로소프트, 아마존, 오픈AI 등 기존 빅테크 기업들은 오히려 이 영역에서 다소 신중한 접근을 취하고 있습니다. 예를 들어 마이크로소프트의 Copilot Studio는 오피스 앱 중심의 간단한 자동화 기능에 집중되어 있고, 아마존은 웹 중심 SDK로 한정된 기능만 제공합니다. 오픈AI 역시 에이전트용 SDK는 공개했지만, 아직 직접 소비자를 타깃으로 하는 범용형 실행 AI는 출시하지 않았습니다.
이는 아직 완전한 자율 실행이 불러일으킬 수 있는 오류나 윤리적 리스크에 대한 우려, 기존 생태계 안에서의 통합 문제 등을 감안한 보수적 선택으로 해석됩니다.
기업에 주는 의미
이러한 ‘실행형 AI’는 기업에 어떤 가치를 제공할 수 있을까요?
첫째, 특정 산업에 맞춘 전문형 에이전트를 만들어낼 수 있습니다. 금융기업은 각종 규제 문서를 분석·요약하고, 제조업체는 공급망 데이터를 예측하는 데 활용할 수 있습니다. 마케팅 부서는 콘텐츠 기획에서 영상 제작까지 원스톱 자동화를 실현할 수 있지요. 젠스파크는 다양한 도구와 언어 모델을 조립형 구조로 제공하기 때문에, 마치 레고처럼 산업별 맞춤 AI를 구성할 수 있습니다.
둘째, 이 기술은 기존의 SaaS(Software as a Service) 전문 앱들을 대체할 가능성도 엿보입니다. 일정 앱, 문서 편집기, 이메일 자동화 도구 등 개별 솔루션을 AI 하나로 통합하면, IT 인프라 경량화는 물론이고, 운영 비용 절감과 업무 효율 확대까지 기대할 수 있습니다.
결론: ‘대화형 AI’를 넘어, 이제는 ‘실행형 AI’ 시대
젠스파크의 슈퍼 에이전트는 단순한 기술 출시를 넘어, 완전히 새로운 업무 방식의 전환을 보여주고 있습니다. 이제 AI는 단지 대화만 잘하는 소프트웨어가 아닙니다. 실제 현장에 투입되어 일을 ‘진행’하는 하나의 팀원으로 진화하고 있습니다.
기업이 AI 도입을 고민하고 있다면, 다음 세 가지를 중심으로 검토해보시길 권합니다. 먼저, 현재 AI 활용 수준을 넘어 범용 에이전트를 통해 자동화의 레벨을 한 단계 끌어올릴 수 있는지. 둘째, 기존에 사용 중인 여러 툴과 어떻게 통합 운영할 수 있을지. 마지막으로, 사내 데이터와 외부 도구를 얼마나 자연스럽게 연동할 수 있는지도 점검이 필요합니다. AI는 더 이상 서포터가 아닙니다. 이제는 곁에서 함께 실행에 나서는, 능동적인 비즈니스 파트너가 될 준비를 마쳤습니다.
함께 읽으면 좋은 글: