Autonomous AI - 2026년 AI 전망 및 시사점

1. Embodied AI 이후의 방향

AI는 오랜 시간 텍스트를 이해하는 데 집중해왔다. GPT류 모델들은 방대한 정보를 요약하고 조합하는 데 뛰어났지만, 현실 세계에 직접 영향을 주지는 못했다. Embodied AI는 여기에 행동을 더했다. 물리 환경에서 움직이고, 촉각·시각 같은 감각을 받아들이며 학습하는 형태다.

하지만 여기서 또 한 걸음 더 나아간 흐름이 등장하고 있다. 스스로 목표를 세우고 판단을 내리는 AI, 바로 Autonomous AI다. 단순히 환경에 반응하는 것을 넘어, 환경 속에서 무엇을 할지 결정하는 능력으로 확장되고 있다.

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2. 자율 에이전트의 구조

Autonomous AI는 에이전트(Agent)라는 단위로 작동한다. 이들은 하나의 목표가 주어졌을 때, 세부 계획을 세우고, 실행하고, 피드백을 바탕으로 다시 조정하는 과정을 반복한다. 대표적인 구조는 다음과 같다:

Plan → Act → Check → Remember

이 구조는 인간의 업무 루틴과 유사하다. 한 번의 지시로 여러 단계를 유기적으로 수행하고, 중간 결과를 반영해 전략을 바꿀 수도 있다. 사용자의 세세한 개입 없이 스스로 움직이는 것이 핵심이다.

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3. AutoGPT, Devin, 그리고 Swarm

2023년 등장한 AutoGPT는 대표적인 자율 에이전트 사례다. 사용자가 목표만 주면 필요한 단계를 스스로 나누고, 웹 검색이나 메모 저장 같은 도구를 호출해 작업을 진행한다. 루프 구조로 돌아가며 성과를 검토하고 보완한다.

Devin은 한 단계 더 나아간다. 단순 보조를 넘어서 AI가 스스로 개발 과제를 분석하고, 코드를 작성하고, 테스트까지 수행한다. Devin은 '보조 개발자'가 아니라 하나의 독립된 개발 인력처럼 움직인다.

OpenAI Swarm은 여러 AI 에이전트를 협력 가능한 구조로 묶는 실험이다. 하나의 에이전트가 데이터를 수집하고, 다른 에이전트가 해석하며, 또 다른 에이전트가 문서를 정리하는 식이다. 인간 팀워크처럼 AI가 역할을 나누고 공동 목표를 향해 나아가는 모델이다.

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4. 명령에서 판단으로

Autonomous AI는 기존의 AI 개념과 작동 방식이 다르다. 지금까지의 AI는 ‘시킨 일’을 반복적으로 잘 해내는 구조였다면, 자율 에이전트는 ‘무엇을 해야 할지’ 자체를 판단하는 단계로 이동하고 있다.

물론 아직은 완전하지 않다. AutoGPT는 목적 없는 루프에 빠질 수 있고, Devin도 복잡한 문제 해결에는 제약이 있다. 하지만 방향은 분명하다. AI는 점점 더 명령에 반응하는 도구에서 스스로 움직이는 존재로 변해가고 있다.

Embodied AI가 몸을 가졌다면, Autonomous AI는 의지를 갖는다. 이 변화는 AI의 역할을 다시 정의하게 만들고 있다.

 

5. Multi-Agent란 무엇인가

하나의 자율 에이전트가 목표를 설정하고 판단하는 데까지 왔다면, 다음은 여러 에이전트가 협력하는 구조다. 더 복잡한 문제는 한 명이 아닌 여러 명이 해결하듯, AI도 역할을 나누고 함께 일할 필요가 생긴다.

이 구조를 Multi-Agent 시스템이라 한다. 각 에이전트는 자신이 맡은 기능에 집중하고, 서로 주고받으며 공동의 목표를 수행한다. 계획을 짜는 에이전트, 정보를 찾는 에이전트, 결과를 정리하는 에이전트가 따로 존재하고, 서로 대화를 이어가며 문제를 해결한다.

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6. 구조화되는 작업 흐름

Multi-Agent 구조는 본질적으로 분업이다. 하나의 큰 작업을 여러 조각으로 나누고, 그 조각마다 에이전트를 배치한다. 단순히 빠르기 위한 병렬처리라기보다는, 전문화된 역할을 나눔으로써 정확도를 높이는 방식에 가깝다.

중요한 건, 이 흐름이 일정한 **작업 구조(workflow)**로 고정된다는 점이다. 에이전트 간의 순서, 연결 방식, 의사결정 흐름이 명확해지며, AI 시스템 전체가 조직처럼 움직이게 된다.

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7. AI 시스템은 조직이 된다

지금까지의 AI는 하나의 잘 훈련된 모델이었다. 하지만 이제는 의지를 가진 에이전트들이 협업하는 체계로 넘어가고 있다. 계획과 실행, 점검과 회고가 나뉘고, 각기 다른 에이전트가 그 단계를 맡는다. 그 모습은 하나의 팀, 하나의 조직과 닮아 있다.

AI가 판단하고, 또 협력한다는 건 곧 AI가 작업의 주체가 되는 구조로 이동하고 있다는 뜻이다. 더 이상 단일 모델이 모든 것을 감당하는 시대가 아니다. 지금 AI는 스스로 생각하고, 스스로 일하고, 함께 일하는 존재가 되어가고 있다.

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8. AI, 하나의 생태계로

AI는 더 이상 단일 모델이나 단일 기능의 도구가 아니다. 이제는 서로 다른 역할을 가진 에이전트들이 함께 움직이고, 서로의 출력을 받아 다음 작업을 이어가는 복합적인 생태계로 진화하고 있다.

Embodied AI가 몸을 만들고, Autonomous AI가 의지를 얻었다면, Multi-Agent 시스템은 이들이 함께 살아가는 구조를 설계하는 일이다. 판단하는 AI, 실행하는 AI, 조율하는 AI가 함께 문제를 풀고 결과를 만들어낸다.

AI는 도구가 아닌, 작업의 구성원이 되어가고 있다. 그리고 우리는 그들과 함께 일할 방식 역시 새로 설계해야 하는 시점에 와 있다.