2026년 8월 현재 기준으로 국내외 AI 에이전트 시장을 보면, 단순히 “AI가 똑똑해졌다”는 수준을 넘어 AI의 역할 자체가 ‘답변자’에서 ‘실행자’로 바뀌고 있다고 보는 것이 핵심입니다. 제가 지금까지 관심을 가져왔던 AI 교육·미래역량·AIEA·AI Literacy 관점에서는 AI 에이전트를 기술 자체보다 “인간과 AI가 어떻게 일을 나누게 되는가”라는 관점에서 보는 것이 중요해집니다.
1. AI 에이전트란 무엇인가
기존 생성형 AI는 질문 → AI 답변 → 인간이 실행 하는 구조였습니다. “이번 주말 제주도 여행 계획을 짜줘.” 라고 하면 AI가 일정표를 만들어줍니다. 하지만 AI 에이전트는 한 단계 더 나아가, 목표 제시 → 계획 수립 → 정보 탐색 → 도구 사용 → 실행 → 결과 확인 → 필요하면 수정 방식을 취합니다.
예를들어, “이번 주말 제주도 여행을 준비해줘.” 라고 하면 항공편을 검색하고, 숙소를 비교하고, 일정을 구성하고, 필요한 예약이나 후속 작업까지 연결하는 방향입니다. OpenAI가 에이전트에 대해 ‘사용자를 대신해 독립적으로 작업을 수행하는 시스템’이라고 설명하고 웹 검색, 파일 검색, 컴퓨터 사용, Agents SDK 등을 에이전트 구축의 핵심 요소로 제시하고 있습니다. 따라서 가장 간단하게 구분하면 다음과 같습니다.
- 구분
- 생성형 AI
- AI 에이전트
- 역할
- 답변
- 행동
- 시작
- 질문
- 목표
- 작업
- 한 번의 응답 중심
- 여러 단계 수행
- 도구
- 제한적
- 웹·앱·API·파일·컴퓨터
- 기억
- 대화 중심
- 업무 맥락·상태
- 실행
- 인간이 실행
- AI가 일부 실행
- 인간 역할
- 질문자
- 감독자·승인자
- 핵심 능력
- 생성
- 계획·판단·실행·검증
2. 2026년 AI 에이전트의 가장 중요한 변화
2026년의 AI에이젠트 흐름을 한 문장으로 압축하면, “AI를 사용하는 시대에서 AI에게 일을 맡기는 시대로 이동하고 있다.”입니다. SK텔레콤도 2026년 상반기 AI 흐름을 ‘말하는 AI’에서 ‘행동하는 AI’로의 전환으로
정리하고 있습니다. 기업 현장에서도 AI 에이전트가 단순한 실험을 넘어 실제 업무에 들어가기 시작했습니다.
Deloitte의 2026년 기업 AI 보고서 역시 AI에 대한 관심이 파일럿 단계에서 확장(scale) 단계로 이동하고 있으며,
Agentic AI를 주요 변화 영역 중심에 있다고 보고하고 있습니다. Gartner 역시 2026년 기업용 AI 에이전트 시장을 별도의 연구 영역으로 다루면서, 에이전트 유형별 성숙도와 기업 도입 준비 수준에 차이가 있음을 지적합니다.
3. 해외에서는 어떻게 발전하고 있는가
OpenAI — 모델에서 ‘업무 수행 환경’으로. OpenAI의 방향은 상당히 명확합니다. 모델 → 도구 → 컴퓨터 환경 → 에이전트 라는 방향입니다. Responses API와 Agents SDK를 중심으로 웹 검색, 파일 검색, 컴퓨터 사용 등을 결합하고 있습니다. 특히 2026년에는 에이전트가 실제 컴퓨터 환경에서 파일을 다루고, 명령을 실행하고, API를 호출하는 등 실제 업무 환경에서 행동할 수 있는 실행 환경을 강조하고 있습니다. 따라서 앞으로의 AI는 “이 보고서를 작성하는 방법을 알려줘.”가 아니라 “이 자료를 분석해서 보고서를 만들고 저장해줘.”에 가까워집니다.
4. Google — 개인 AI 에이전트와 에이전트 생태계
Google은 Gemini를 중심으로 개인 정보와 생산성 도구를 연결하는 AI 에이전트 방향으로 움직이고 있습니다. 검색·메일·캘린더·문서·지도 등 Google이 이미 가지고 있는 서비스 생태계가 상당한 경쟁력이 됩니다. 2026년에는 개인의 정보를 종합해 지속적으로 업무를 수행하는 개인형 에이전트가 중요한 경쟁 영역으로 부상하고 있습니다.
SKT가 정리한 2026년 상반기 트렌드에서도 Google의 개인 AI 에이전트 전략이 주요 흐름으로 소개됩니다. 그리고 매우 중요한 변화가 하나 있습니다. AI 에이전트끼리 서로 대화하는 시대는 Google이 주도한 A2A(Agent2Agent)는 서로 다른 AI 에이전트가 통신하고 협업할 수 있도록 하는 개방형 표준입니다.
2026년 8월에는 A2A가 에이전틱 AI 분야의 개방형 표준을 발전시키기 위한 Agentic AI Foundation으로 이동하는 흐름까지 나타났습니다. 이것은 상당히 중요합니다. 앞으로는 사람 ↔ AI 만이 아니라 AI 에이전트 ↔ AI 에이전트 가 새로운 컴퓨팅 구조가 될 수 있기 때문입니다.
5. Anthropic — Claude와 ‘도구를 사용하는 AI’
Anthropic 역시 Claude를 단순한 대화형 AI가 아니라 업무 수행형 AI로 발전시키고 있습니다. 여기서 중요한 기술 중 하나가 MCP(Model Context Protocol)입니다. MCP는 AI가 외부 데이터와 도구에 연결될 수 있도록 하는 표준화된 방식입니다. 쉽게 말하면, MCP = AI에게 ‘손과 발’을 연결하는 표준이라고 생각할 수 있습니다.
이 흐름은 매우 중요합니다. 왜냐하면 AI 에이전트가 아무리 똑똑해도 데이터에 접근할 수 없고 프로그램을 사용할 수 없고 업무 시스템과 연결되지 않는다면 실제 업무를 수행하기 어렵기 때문입니다.
6. Microsoft — 기업 업무 자체가 에이전트화
Microsoft의 강점은 Microsoft 365라는 기업 업무 환경입니다. Word, Excel, Outlook, Teams, SharePoint, Power Platform 등 기업이 이미 사용하고 있는 업무 시스템에 AI 에이전트를 넣는 방향이 핵심입니다.
결국 기업에서는 “AI를 따로 사용하는 것”보다 “현재 사용하는 업무 시스템 안에서 AI가 일을 하는 것”이 훨씬 중요합니다. 따라서 AI 에이전트 시장의 경쟁은 단순히 누가 더 똑똑한 모델을 갖고 있는가에서 누가 더 많은 업무 시스템과 연결되어 있는가로 이동할 가능성이 큽니다.
7. 국내 AI 에이전트 시장도 빠르게 움직이고 있습니다
국내에서는 특히 네이버·카카오·SK텔레콤의 움직임이 눈에 띕니다. [네이버] 경우 네이버는 검색을 단순한 정보 제공에서 검색 → 탐색 → 실행으로 확장하고 있습니다. 2026년 7월 네이버는 AI탭 사용자가 1천만 명에 이르렀다고 밝히면서, AI탭과 AI브리핑·스마트렌즈를 연결하고 부동산·웨일·건강 에이전트 등으로 AI 검색 생태계를 확대하겠다고 밝혔습니다. 이것은 매우 중요한 변화입니다.
- 기존 검색: “부동산 정보를 찾아줘.”
- 미래 검색: “내 조건에 맞는 집을 찾아보고 비교해서 다음 행동까지 도와줘.”로 이동하는 것입니다.
8. 카카오 — 카카오톡 안으로 들어오는 AI 에이전트
카카오의 전략은 특히 한국에서는 주목할 만합니다. 카카오톡이라는 거대한 생활 플랫폼을 기반으로 일상생활 속 AI 에이전트를 만들고 있습니다. 카카오는 2026년 카나나를 중심으로 에이전틱 AI 서비스를 확대하고 있으며,
카카오툴즈를 통해 외부 파트너 서비스와 AI 에이전트를 연결하고 있습니다.
예를 들어 쇼핑·여행·생활서비스 등을 AI가 연결할 수 있게 만드는 것입니다. 더 흥미로운 것은 AI 국민비서입니다.
카카오톡에서 공공시설 예약이나 전자증명서 발급 같은 실제 행정 업무까지 연결하는 시도를 하고 있습니다. 즉,
AI가 정보를 알려주는 것 → AI가 서비스를 이용해주는 것으로 이동하고 있습니다.
또한 카카오는 2026년 8월 정부의 AI 에이전트 마켓플레이스 개발 지원사업 수행자로 선정되어 2027년까지 에이전트 등록·검증·탐색·조합·실행·정산이 가능한 개방형 생태계를 구축하는 계획도 추진하고 있습니다.
9. SK텔레콤 — ‘1인 1 AI 에이전트’
SK텔레콤은 상당히 직접적으로 개인 에이전트와 업무 에이전트 전략을 추진하고 있습니다. 에이닷의 에이전틱 워크플로우는 사용자의 대화와 목표를 바탕으로 작업을 계획하고 순차적으로 실행하는 방향입니다. 또한 기업에서는 A.Biz Co-work를 통해 구성원이 자신의 업무 방식을 AI에게 학습시켜 반복 업무를 자동화하는 방향까지 시도하고 있습니다. 이것은 상당히 중요한 개념입니다.
기존에는 사람이 AI를 배운다.였다면, 앞으로는 AI가 사람의 업무 방식을 배운다.가 됩니다.
10. AI 에이전트는 어디까지 발전할 것인가
현재의 발전 방향을 보면 크게 5단계로 볼 수 있습니다.
- 1단계｜답변형 AI
- “알려줘.”
- ↓
- 2단계｜도구 사용 AI
- “검색하고 계산하고 파일을 분석해줘.”
- ↓
- 3단계｜업무 수행형 AI
- “이 업무를 끝까지 처리해줘.”
- ↓
- 4단계｜멀티 에이전트
- “기획 에이전트, 조사 에이전트, 분석 에이전트, 실행 에이전트가 서로 협력”
- ↓
- 5단계｜AI 조직
- 사람 1명 + 여러 AI 에이전트가 하나의 팀처럼 일하는 구조입니다. 환상적입니다.
최근 연구에서도 ERP처럼 복잡한 기업 업무를 여러 역할의 AI 에이전트가 협력하여 수행하는 멀티에이전트 구조가 연구되고 있습니다.
11. 그런데 가장 큰 문제는 ‘자율성’입니다
AI 에이전트가 강력해질수록 가장 중요한 질문이 생깁니다. “AI에게 어디까지 권한을 줘도 되는가?” 예를 들어 AI가
이메일을 보내고 계약서를 작성하고 돈을 결제하고 고객에게 연락하고 데이터를 삭제하고 프로그램을 수정한다면
단순한 챗봇과는 위험 수준이 완전히 달라집니다.
2026년 들어 실제로 AI 에이전트의 보안·통제 문제가 중요한 이슈가 되고 있습니다. 최근 연구와 보도에서도 일부 에이전트가 테스트 환경의 제한을 벗어나거나 외부 시스템에 접근할 수 있는 위험이 지적되고 있습니다. 따라서 앞으로의 핵심 기술은 단순히 AI의 지능이 아닙니다.
권한 관리 + 검증 + 모니터링 + 감사 + 인간 승인이 함께 발전해야 합니다.
12. 그래서 ‘Human-in-the-Loop’가 중요합니다
AI 에이전트 시대에는 인간이 모든 일을 직접 하는 것도 아니고, AI에게 모든 것을 맡기는 것도 아닙니다. 가장 현실적인 구조는 AI가 계획하고 → AI가 실행하고 → 인간이 중요한 순간 승인하고 → AI가 결과를 검증하는 구조입니다. 이를 흔히 Human-in-the-Loop라고 합니다.
따라서 미래의 핵심 능력은 “AI에게 일을 시키는 능력”에서 더 나아가 “AI에게 어떤 권한을 주고, 무엇을 검증해야 하는지 판단하는 능력”이 됩니다.
13. 이 부분이 교육에서는 매우 중요합니다
여기서 제가 계속 연구해온 AI Literacy와 미래역량평가와 연결됩니다. AI 에이전트 시대에는 단순한 프롬프트 작성 능력만으로는 부족합니다. 오히려 다음 능력이 중요해집니다. AI 에이전트 시대의 인간 역량, 이것은 기존의 AI 활용교육과 상당히 다릅니다.
① 문제발견: 무엇을 AI에게 맡길 것인가?
② 문제정의: AI에게 정확히 어떤 목표를 줄 것인가?
③ 판단: AI가 세운 계획이 적절한가?
④ 검증: AI가 수행한 결과가 사실인가?
⑤ 위험판단: AI에게 어디까지 권한을 허용할 것인가?
⑥ 협업: 여러 AI 에이전트를 어떻게 조정할 것인가?
⑦ 책임: AI가 잘못했을 때 최종 책임은 누가 지는가?
14. 결국 AI 교육도 ‘프롬프트 교육’에서 벗어나야 합니다
AI 에이전트 시대에는 “ChatGPT에게 질문을 잘하는 법”만 가르쳐서는 충분하지 않습니다. 교육의 방향도 질문 → 생성 → 활용에서, 문제발견 → 목표설정 → AI에게 위임 → 과정감독 → 결과검증 → 인간의 최종판단 으로 확장되어야 합니다.
이것은 이음AI가 연구해온 AIEA의 미래역량평가와도 상당히 자연스럽게 연결됩니다. 특히 기존에 정리하셨던
문제발견력 → 문제제기력 → 비판적 사고력 → 창의·융합 → 협업 → 의사소통 → AI 활용·검증이라는 역량 체계는 AI 에이전트 시대에 오히려 더 중요해집니다.
15. 국내외 시장을 한눈에 보면
- 영역
- 해외
- 국내
- 모델·플랫폼
- OpenAI, Google, Anthropic, Microsoft
- 네이버, 카카오, SKT
- 개인 에이전트
- Gemini 등
- 에이닷, 카나나
- 업무 에이전트
- Microsoft 365, OpenAI Agents 등
- A.Biz 등
- 검색 에이전트
- 네이버 AI탭
- 공공서비스
- 각국 실험 확대
- 카카오 AI 국민비서
- 에이전트 연결
- A2A, MCP 등
- Kakao Tools·PlayMCP 등
- 기업 업무
- Agentic workflow
- AX 전환
- 핵심 경쟁
- 모델 + 도구 + 생태계
- 플랫폼 + 서비스 + 데이터
- 최대 과제
- 안전·통제
- 안전·신뢰·개인정보
16. 앞으로 가장 주목해야 할 7가지
2026년 이후 AI 에이전트를 볼 때는 다음 7가지 키워드를 중심으로 보시면 좋습니다.
- ① Agentic AI: 스스로 계획하고 행동하는 AI
- ② AI Agent Marketplace: AI 에이전트를 사고팔고 조합하는 시장
- ③ Multi-Agent: 여러 AI가 하나의 팀처럼 협업
- ④ MCP: AI와 외부 도구·데이터를 연결하는 표준
- ⑤ A2A: AI 에이전트끼리 소통하는 표준
- ⑥ Computer Use: AI가 실제 컴퓨터를 조작하는 능력
- ⑦ Agent Governance: AI에게 권한을 주고 통제·감사하는 체
가장 중요한 결론은 AI 에이전트의 진짜 의미는 “더 똑똑한 챗봇”이 아닙니다. 컴퓨터의 역사에서 보면 더 큰 변화입니다. 인터넷은 정보를 연결했고, 스마트폰은 사람을 연결했고, 생성형 AI는 지식을 생성하기 시작했으며,
AI 에이전트는 이제 ‘행동’을 연결하기 시작하고 있습니다.
그래서 앞으로의 경쟁은 “누가 가장 좋은 AI 모델을 가지고 있는가?”에서 점점 “누가 AI에게 가장 가치 있는 일을 맡길 수 있는가?”로 이동할 가능성이 높습니다. 그리고 교육의 질문도 바뀌어야 합니다. “AI를 어떻게 사용하는가?”에서 “AI에게 무엇을 맡기고, 무엇은 인간이 판단해야 하는가?”로.
이 지점이 바로 AI Literacy에서 Agentic AI Literacy로 넘어가는 지점이라고 볼 수 있습니다. 특히 이음AI에서 연구해온 AIEA 미래역량평가를 발전시킨다면, 앞으로는 단순히 학생이 AI를 활용했는지를 평가하는 것을 넘어
AI에게 적절한 과업을 위임했는가, AI의 판단을 검증했는가, 결과에 대해 인간이 책임 있는 판단을 했는가까지 평가하는 방향으로 확장할 수 있습니다.
참고자료
- OpenAI — AI Agents, Responses API, Agents SDK, Computer Use 관련 공식 자료
- Google — Gemini, Agent2Agent(A2A), Agentic AI 관련 공식 자료
- Agentic AI Foundation — A2A 등 에이전트 상호운용성 표준 관련 자료
- Anthropic — Claude 및 Model Context Protocol(MCP) 공식 자료
- Microsoft — Microsoft 365 Copilot 및 기업용 AI Agent 관련 자료
- Deloitte — 2026년 기업 AI 및 Agentic AI 관련 보고서
- Gartner — AI Agents 및 Agentic AI 시장·기술 전망 자료
- SK텔레콤 — 2026 AI 트렌드 및 에이전틱 AI 관련 자료
- NAVER — AI 검색, AI탭 및 검색 에이전트 관련 발표자료
- Kakao — 카나나, AI 에이전트 및 AI 에이전트 생태계 관련 발표자료
- AIEA — AI Literacy 및 미래역량평가 관련 연구·설계 자료
※ 기업별 제품명과 시장 현황은 빠르게 변화하므로 실제 게시 시에는 각 기업의 최신 공식 발표자료를 기준으로 업데이트하는 것이 좋습니다.
원문보기 : AI 에이전트 시대, 교육은 무엇을 가르쳐야 하는가?｜AI Literacy에서 Agentic AI Literacy로
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